エンドツーエンド戦略開発ワークフロー¶

ヒストリカルデータの取得から自動発注までの典型的な開発フロー。Claude Code などのコーディングエージェントと組み合わせると、各ステップの自動化やパラメータ探索を高速化できます。

AlphaForge 6ステップワークフロー全体図

前提

以下のコマンドはすべて alpha-strategies/ ディレクトリから FORGE_CONFIG=forge.yaml uv run 付きで実行することを想定しています。

1. データ取得¶

対象シンボルのヒストリカルデータをローカルに保存します。

forge data fetch USDJPY

2. 戦略テンプレート作成¶

テンプレートから戦略 JSON の雛形を生成し、パラメータを編集してから登録します。

forge strategy create --template sma_crossover_v1 \
  --out data/strategies/usdjpy_sma_v1.json

# 生成された JSON の strategy_id とパラメータをエディタで編集してから登録
forge strategy save data/strategies/usdjpy_sma_v1.json

3. バックテスト実行¶

定義した戦略のパフォーマンスを過去データで検証します。

forge backtest run USDJPY --strategy usdjpy_sma_v1

# 結果のチャート URL を表示してブラウザで開く
forge backtest chart usdjpy_sma_v1 --open

4. パラメータ最適化¶

Optuna のベイズ最適化（TPE）で最適なパラメータを探索します。

forge optimize run USDJPY --strategy usdjpy_sma_v1 \
  --metric sharpe_ratio --trials 300 --save

# 保存された結果ファイル（optimize_usdjpy_sma_v1_<timestamp>.json）を新しい戦略として適用
forge optimize apply data/results/optimize_usdjpy_sma_v1_<timestamp>.json \
  --to-strategy usdjpy_sma_v1_optimized

5. ウォークフォワード検証¶

過学習を検出するため、訓練期間とテスト期間を分けた検証を行います。

forge optimize walk-forward USDJPY \
  --strategy usdjpy_sma_v1_optimized --windows 5

# 感度分析（最適化結果 JSON ファイルを指定）
forge optimize sensitivity data/results/optimize_usdjpy_sma_v1_<timestamp>.json

6. Pine Script 生成¶

TradingView 用のアラートスクリプトを自動生成します。

forge pine generate --strategy usdjpy_sma_v1_optimized

出力先: output/pinescript/usdjpy_sma_v1_optimized.pine