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Python開発者向け

Pythonでデータ分析や戦略ロジックを書いており、AlphaForgeのCLI/JSON中心のワークフローに移行したい方向けです。

AlphaForgeがPython開発者に合う理由

  • 戦略定義はJSON — コードを書かずにパラメータを宣言的に管理できる
  • CLIが構造化出力に対応 — --json フラグでJSONを返し、スクリプトやパイプラインに組み込みやすい
  • Optunaベースの最適化 — Pythonエコシステムと親和性が高い
  • uvプロジェクト構成 — モノレポ内に既存のPythonコードと共存できる

基本的な使い方

# バックテスト結果をJSONで取得してパイプ処理
forge backtest run QQQ --strategy my_strategy --json | python analyze.py

# Optuna最適化（Sharpe比を最大化）
forge optimize run QQQ --strategy my_strategy --trials 200 --objective sharpe

# ウォークフォワード検証
forge optimize walk-forward QQQ --strategy my_strategy --folds 5

JSONとして戦略を管理する

AlphaForgeの戦略はJSONファイルで定義します。Gitで管理し、差分を追いやすい構造です。

{
  "name": "my_strategy",
  "indicators": [
    { "id": "rsi", "period": 14 },
    { "id": "bbands", "period": 20 }
  ],
  "entry": { "rsi_lt": 30, "price_lt_lower_band": true },
  "exit": { "rsi_gt": 70 },
  "risk": { "max_position_size": 0.1 }
}

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