日本株のバックテスト用データはどうしていますか。
いろんな銘柄でバックテストしたいと思うのですが、これまでなかなかいいデータが見つかりませんでした。

日足用
全銘柄
修正株価

このあたりの要件を満たすデータを探していたら、やっと見つかりました。Stooqのデータです。
APIで一つの銘柄のデータを取得する方法はよく紹介されていますが、今回は一度で全銘柄のデータを取得する方法です。

実はこのStooqは時系列データをここで公開しています。
JapanのASCIIデータ(200MBくらい)を選択すると、画面に表示される文字列を入力するウィンドウがでます。正しく入力できると、ダウンロードできるようになります。
今回は日々自動でデータを取得することが目的ではないので、問題なしです。

これだけではただのデータ紹介になるので、ZIPデータを開いてbacktesting.pyでグラフ化します。

まずデータをpandasで読み込む関数を作ります。backtesting.pyに渡せるように、カラム名を変えています。

import zipfile
from pathlib import Path

import pandas as pd


def read_data(price_path):
    stooq_zip = Path('d_jp_txt.zip')
    use_cols = {
	'<DATE>': 'Date',
	'<OPEN>': 'Open',
	'<HIGH>': 'High',
	'<LOW>': 'Low',
	'<CLOSE>': 'Close',
	'<VOL>': 'Volume',
	}

    with zipfile.ZipFile(stooq_zip) as zip_dir:
        with zip_dir.open(price_path) as f:
            data = pd.read_csv(f, usecols=use_cols.keys())

    data['<DATE>'] = pd.to_datetime(data['<DATE>'], format='%Y%m%d')
    data = data.rename(columns=use_cols)
    data = data.set_index('Date')

    return data

ZIP内でデータは株価、ETF、指標のデータなどがフォルダーで分けられており、株価は更に1と2のフォルダーに分けられています。

以下の例ではトヨタ自動車の株価を取得します。
トヨタ自動車(7203)は2のフォルダーに入っていますが、ZIP内でのパスをハードコードします。

株価を取得したら、backtesting.pyのクラスに渡してグラフ化します。

from backtesting import Strategy, Backtest

class MyStrategy(Strategy):

    def init(self):
        pass

    def next(self):
        pass


def main():
    price_path = rf'data/daily/jp/tse stocks/2/7203.jp.txt'
    toyota = read_data(price_path=price_path)
    bt = Backtest(toyota, MyStrategy)
    bt.run()
    bt.plot()


if __name__ == '__main__':
    main()

1999年4月からのデータが入っているようですね。
これでシストレの練習が捗りそうです。