Lumiwealth/lumibot

Python trading framework with AI agents that actually place the trade. Backtest, paper and live trade on 12 brokers: stocks, options, futures, forex, crypto and prediction markets.

LumiBot – AI拡張取引のためのオープンソースPythonフレームワーク

LumiBot (lumibotパッケージ) を使用すると、単一のPython Strategy クラスを記述し、それを純粋なルールベースのバックテスト、ペーパートレードボット、またはライブ取引ボットとして実行できます。最大の特徴は、市場データを推論し、議論し、最終的に実際のブローカーAPIを通じて注文を出すLLMエージェント用の組み込みランタイムです。

標準機能

機能	内容
統一された戦略ライフサイクル	同じ `Strategy` サブクラスがバックテスト、ペーパー、ライブ取引で機能します。ランナーを変更するだけです (`Strategy.backtest(...)` vs. `Trader.run_all()` または `strategy.run_live()`)。
AIエージェントサポート	LumiBotは軽量なエージェントフレームワーク（リサーチャー、ブル、ベア、トレーダーなど）を提供し、OpenAIモデルの呼び出し、市場ツールのクエリ、永続的なDuckDBメモリストアへの書き込みが可能です。
ブローカー統合	Alpaca、Interactive Brokers、Tradier、Schwab、Tradovate、ProjectX、Bitunix、Polymarket、および一部のCCXT取引所を含む12のブローカーをサポートしています。
資産カバレッジ	株式、オプション、先物、FX、暗号資産、および予測市場契約 (Polymarket)。
実データによるバックテスト	Yahoo (無料) やその他のソースから履歴価格データを取得します。バックテストはすべてのAIの決定、注文、アーティファクトを記録するため、モデルの動作を監査できます。
安全ゲート	LLMが取引を提案した場合でも、ブローカーへの呼び出しが行われる前に、決定論的なPythonガードがそれを承認または拒否できます。
CLIヘルパー	`lumibot demo`, `lumibot init`, `lumibot backtest`, `lumibot run` – すべてプレーンなPythonファイルを生成するため、コマンドラインの背後に隠されたものはありません。
ドキュメントとコミュニティ	完全なドキュメントサイト、サンプルギャラリー、DiscordおよびRedditコミュニティ、戦略をデプロイするためのホスト型 “BotSpot” プラットフォーム。

標準的なワークフロー

インストール – pip install lumibot (または特定のgitタグをインストール)。
スターターの作成 – lumibot init my-bot --template ai は、AIランタイムを使用する編集可能な Strategy サブクラスを作成します。
バックテスト – lumibot backtest my-bot --days 90 は、履歴Yahooデータで戦略を実行し、すべてのLLMプロンプト/レスポンスをログに記録し、ティアシートを作成します。
ペーパートレード – ALPACA_API_KEY/SECRET (または他のブローカーの資格情報) を設定し、lumibot run my-bot --paper を実行します。
ライブ取引 – ペーパー用の資格情報をライブアカウントのものに置き換えます。同じコードが変更なしで動作します。

コード例 (READMEより)

from datetime import datetime
from lumibot.backtesting import YahooDataBacktesting
from lumibot.example_strategies.ai_researcher_trader import ResearcherTraderStrategy

ResearcherTraderStrategy.backtest(
    YahooDataBacktesting,
    datetime(2026, 4, 6),
    datetime(2026, 4, 11),
    budget=100_000,
    benchmark_asset="SPY",
    parameters={"symbol": "SPY", "max_position_pct": 10},
)

このスニペットは、デフォルトの openai/gpt-6-luna モデルを使用して、SPYに対するAI駆動の「リサーチしてから取引する」ワークフローの5日間のバックテストを実行します。

LumiBotの対象ユーザー

クオンツ開発者：既存のPythonバックテストパイプラインを放棄することなく、LLM駆動のアイデアを実験したい方。
研究チーム：マルチエージェントによる「投資委員会」シミュレーション（リサーチャー → ブル ↔ ベア → トレーダー）を構築したい方。
個人トレーダー：実際の資金を投入する前に、AI生成のシグナルをテストするための低摩擦な方法を探している方。
教育者：決定論的な取引ロジックと生成AIを組み合わせる方法の具体的でオープンソースな例を必要としている方。

ライセンスと成熟度

LumiBotは GPL-3.0 の下でリリースされており、CIステータスバッジ、テストカバレッジレポートを備え、PyPIで公開されています（週次ダウンロード数1k以上）。リポジトリには、Backtraderからの移行ガイド、詳細な比較表、および増加中のサンプル戦略セットが含まれています。

上記の内容はすべてプロジェクトのREADMEから直接引用したものであり、外部からの推測は含まれていません。