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Lumibot – AI で拡張されたアルゴリズム取引フレームワーク

何か – Lumibot はオープンソースの Python ライブラリで、アルゴリズム戦略の作成、バックテスト、ペーパートレード、ライブトレードが可能です。LLM 駆動の トレーディングエージェント 用のファーストクラスランタイムを提供し、エージェントは市場データをリサーチし、取引アイデアをディベートし、注文を出すことができ、すべて決定論的な Python 戦略と同じループ内で実行されます。

主な機能

機能	取得できるもの
決定論的戦略	インジケーター、ポジションサイズ、リスクチェック、スケジュールルールを含む純粋な Python ロジックを書けます。
AI エージェント戦略	複数のエージェント（リサーチャー、ブル、ベア、トレーダー等）を定義し、LLM を呼び出し、市場ツールにクエリを投げ、必要に応じて取引を実行できます。
バックテスト	歴史データ（Yahoo、FRED、SEC ファイリング等）を再生し、オーダーログ、チャート、ティアシート等の成果物を取得して検証できます。
ペーパー & ライブ取引	同じ戦略コードをブローカー（Alpaca、IBKR、Tradier、Schwab 等）に切り替えるだけで、設定を一つ変更するだけで済みます。
エージェント用組み込みツールセット	市場状態、オーダー検査、DuckDB クエリ、テクニカル指標、ニュースフィード、マクロデータ、ローカルメモリ、Telegram アラート等が含まれます。
マネージドクラウド（BotSpot）	オプションのホストサービスで、Lumibot ボットを実行し、データ、スケジューリング、モニタリング、キルスイッチ、戦略共有マーケットプレイスを提供します。
拡張可能なブローカーサポート	Alpaca、Interactive Brokers、Tradier、Schwab、Tradovate、ProjectX、Bitunix、Polymarket、選択された CCXT 取引所をサポート。

典型的なワークフロー

1. lumibot.strategies.Strategy を継承した 戦略クラスを書きます。on_trading_iteration 内で決定論的コードを呼び出すか、self.agents["name"].run(...) で LLM に推論させ要約を取得できます。
2. MyStrategy.backtest(YahooDataBacktesting, start, end) で バックテスト を行い、エージェントが過去データでどのように動いたかを確認します。
3. ブローカーインスタンス（例: Alpaca）を作成し、Trader().add_strategy(...).run_all() で ペーパートレード を実行します。
4. ブローカー設定をライブアカウントに切り替えて 本番稼働 します – コード変更は不要です。

例 – 4 つのエージェントからなる「AI トレーディングチーム」。ETF をリサーチし、ブルとベアが議論し、最後にトレーダーエージェントが選択したポジションを実行します。README に完全なスクリプトと、バックテストとライブペーパートレードの切り替え方法が示されています。

インストール

pip install lumibot

パッケージは PyPI に掲載されており、Python 3.9+ をサポートし、テストカバレッジ用 CI バッジが含まれます。

ドキュメント & コミュニティ

• 完全なドキュメント: https://lumibot.lumiwealth.com/
• マネージドクラウド（BotSpot）: https://botspot.trade/
• コミュニティ: GitHub リポジトリ、Reddit /r/BotSpotTrade、Discord サーバー。

ライセンス – MIT。

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なぜ重要か – Lumibot は実験的な LLM 駆動取引アイデアと本番レベルのクオンツシステムの間のギャップを埋めます。エージェントをバックテスト、ブローカー統合、リスク管理をすでに処理しているフレームワークに組み込むことで、ユーザーは素早くイテレーションし、AI が生成した意思決定を過去データで検証し、最小の摩擦で同じコードをペーパーまたはライブ市場にデプロイできます。