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# チケット #003: シミュレーションエンジン実装
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## 概要
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バックテストのコアとなるシミュレーションエンジンの実装。日次での売買シミュレーションとポジション管理を行う
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## 目的
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- 期間中の営業日ループでの取引シミュレーション
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- ポジション管理（ロング/ショート/フラット）
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- 取引コストとスリッページの考慮
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- 正確な損益計算
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## 実装要件
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### 1. クラス設計
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```python
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class BacktestEngine:
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def __init__(self, initial_capital: float = 100000.0):
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"""
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Args:
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initial_capital: 初期資金（デフォルト: $100,000）
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"""
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self.initial_capital = initial_capital
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self.current_capital = initial_capital
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self.position = None # 'long', 'short', None
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self.trades = [] # 取引履歴
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self.equity_curve = [] # 資産推移
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def run(self,
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ticker: str,
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start_date: str,
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end_date: str,
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strategy: TAFlowStrategy,
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fee_rate: float = 0.001,
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slippage_rate: float = 0.0005) -> BacktestResult:
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"""
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バックテストを実行
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Args:
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ticker: 銘柄シンボル
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start_date: 開始日
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end_date: 終了日
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strategy: 戦略オブジェクト
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fee_rate: 取引手数料率
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slippage_rate: スリッページ率
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Returns:
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BacktestResult: 結果オブジェクト
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"""
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pass
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```
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### 2. シミュレーションロジック
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#### 日次ループ処理
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1. 営業日リストの取得（pandas_market_calendars使用）
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2. 各営業日について：
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- 当日終値後にstrategy.decide(ticker, date)を実行
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- シグナルを取得（Buy/Sell/Hold）
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- 翌営業日始値で約定処理
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#### ポジション管理ルール
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```
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現在ポジション | シグナル | アクション
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-------------|---------|------------
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None | Buy | ロング新規
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None | Sell | ショート新規
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Long | Sell | ロング決済→ショート新規
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Short | Buy | ショート決済→ロング新規
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Long | Buy | 保有継続
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Short | Sell | 保有継続
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Any | Hold | 保有継続
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```
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#### 約定処理
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- 買い約定価格 = 始値 × (1 + slippage_rate)
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- 売り約定価格 = 始値 × (1 - slippage_rate)
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- 取引コスト = 約定金額 × fee_rate
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- 全資産を100%投入（レバレッジ1倍）
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### 3. データ管理
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#### 価格データの取得
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- YahooFinance APIを使用
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- 必要なデータ：OHLCV
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- キャッシュ機構の実装
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#### 取引履歴の記録
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```python
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@dataclass
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class Trade:
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date: str
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action: str # 'buy', 'sell'
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price: float
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shares: float
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fee: float
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slippage: float
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capital_after: float
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```
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## 受け入れ条件
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- [ ] 営業日ベースでの正確なループ処理
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- [ ] ポジション遷移の正確な実装
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- [ ] スリッページと手数料の正しい計算
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- [ ] 取引履歴の完全な記録
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- [ ] エッジケース（データ欠損等）の処理
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- [ ] Buy & Hold戦略の同時計算
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## 依存関係
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- pandas
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- pandas_market_calendars
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- yfinance
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- TAFlowStrategy
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## タスク
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- [ ] BacktestEngineクラスの基本実装
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- [ ] 営業日カレンダーの統合
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- [ ] 価格データ取得機能
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- [ ] ポジション管理ロジック
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- [ ] 約定処理と手数料計算
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- [ ] 取引履歴の記録機能
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- [ ] Buy & Hold比較実装
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- [ ] エラーハンドリング
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- [ ] ユニットテスト作成 |