Rust × Python × Polars で実現する、秒間420万イベントの爆速・高精度バックテスター「crypto-rs-backtester」

「Pythonのバックテスターは遅すぎる、でもC++で全部書くのはツライ……」

そんな悩みを解決するために開発中の、Rust製コアを持つPython向け仮想通貨バックテスター crypto-rs-backtester を紹介します。

Google Colabで手軽に試せるので、ぜひ遊んでみてください！

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🚀 なぜ作ったのか？ (Goal)

高頻度取引（HFT）やマーケットメイク（MM）botのバックテストにおいて、既存のPython製フレームワークでは以下の課題がありました。

1. 遅い: PythonのforループでTickごとの処理を書くと、バックテストに数時間かかる。
2. 再現性がない: 浮動小数点数（float）の誤差や、イベント処理順序の曖昧さで、同じコードでも微妙に結果が変わる。
3. 未来予知（Look-ahead Bias）: 意図せず未来のデータを使ってしまうバグが入りやすい。

これらを解決するために、「重い処理はRust、研究開発はPython」 というハイブリッド構成を採用しました。

✨ 特徴 (Key Features)

1. 爆速パフォーマンス (Rust Core + Polars)

コアロジックはRustで実装され、PythonとはFFI（PyO3）で連携します。
また、データロードには Polars を採用し、Apache Arrow形式でメモリコピーを最小限に抑えつつRust側にデータを渡します。

デモ（Colab）でのベンチマークでは、Pythonコールバックを含めても 秒間420万イベント 以上の処理速度を記録しています。

2. 高精度な市場シミュレーション

単なるOHLCV（ローソク足）バックテストではなく、Tick（約定）レベル のシミュレーションを行います。

• 遅延（Latency）モデル: 通信遅延を考慮し、Strategyが見ている時刻（ts_local）と実際の市場時刻（ts_exchange）を分離。
• イベント駆動: 注文受付、約定、キャンセルなどのイベントを厳密な時系列順で処理。

3. 完全な決定論的動作 (Determinism)

「同じシード値なら、何度実行しても1bitたりとも違わない結果が出る」ことを保証しています。

• 価格・数量計算には f64 ではなく固定小数点数（i64）を使用。
• 乱数生成器のシード固定を徹底。

4. 2つのPython実行モード

研究用途に合わせて使い分けられます。

• Tick Mode: on_tick(tick) で1件ずつ処理。直感的でデバッグしやすい。
• Batch Mode: on_ticks(ticks) でまとめて処理。Python呼び出しのオーバーヘッドを削減し、最大スループットを発揮。

🛠️ 使ってみよう (Usage)

以下は Google Colab で動く最小限のサンプルです。

import polars as pl
import rust_backtester as rb

# 1. データの準備 (Polars LazyFrame)
lf = pl.DataFrame({
    'ts_exchange': [1000, 2000, 3000, 4000],
    'price': [100_00000000, 101_00000000, 99_00000000, 100_00000000], # 固定小数点(1e-8)
    'qty': [1_00000000, 1_00000000, 1_00000000, 1_00000000],
    'side': [1, -1, 1, -1],
    'seq': [0, 1, 2, 3],
}).lazy()

# 2. バックテスターの初期化
bt = rb.Backtester(
    data={'binance:BTC/USDT': lf},
    seed=42,
    python_mode='tick' # または 'batch'
)

# 3. 戦略の定義 (コールバック)
class MyStrategy:
    def on_tick(self, tick, ctx):
        # ここにロジックを書く
        pass

# 4. 実行
stats = bt.run(MyStrategy())
print(stats)

📈 今後のロードマップ

現在は開発初期段階（WIP）ですが、今後は以下の機能を実装予定です。

• 板情報（Orderbook）の再現: L2/L3データのサポート
• 約定シミュレーションの強化: 自分の注文が列のどこに並んでいるか（Queue Position）の推定
• 複数取引所（Multi-Venue）対応: アービトラージ戦略のテスト

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RustとPythonの良いとこ取りをした crypto-rs-backtester、ぜひGitHubでスター⭐️をお願いします！
開発に参加してくれる方も募集中です。

🔗 GitHub Repository: https://github.com/takurot/crypto-rs-backtester