実装編③：
Pythonで月末ロング

検証の全コード

第5回の部品（読み込み・列・for文・リターン計算）を、集計まで含めてつなげると、これで完成です。

import pandas as pd
import numpy as np

# TradingViewからエクスポートしたS&P500日足CSVを読む（第5・6回）
df = pd.read_csv("SP_SPX_1D.csv", parse_dates=["time"])
df = df.sort_values("time").reset_index(drop=True)
df["dom"] = df["time"].dt.day        # 各行の日付（1〜31）

position = 0       # 0=ノーポジ, 1=ロング
entry_price = 0.0
returns = []       # 1回ごとの決済リターンをためる箱

for i in range(len(df)):
    close = df.loc[i, "close"]
    dom = df.loc[i, "dom"]
    if position == 0 and dom >= 25:
        position = 1
        entry_price = close                    # その日の引けで買う
    elif position == 1 and 3 <= dom <= 15:
        returns.append(close / entry_price - 1) # その日の引けで決済
        position = 0

returns = np.array(returns)
print(f"トレード数: {len(returns)}")
print(f"勝率: {(returns > 0).mean()*100:.1f}%")
print(f"平均リターン: {returns.mean()*100:.2f}%")
print(f"累積リターン: {((1 + returns).prod() - 1)*100:.1f}%")

1行ずつ読む

• 読み込みと下ごしらえ：CSVを読み、日付順に並べ、dom（日付）列を作ります（第5回）。
• position：今ロングを持っているかを 0／1 で覚えておく変数。MQL5の PositionSelect、Pineの position_size にあたる役割を、自分で用意します。
• returns = []：決済のたびのリターンをためる空のリスト。MT5・TradingViewが自動でやっていた集計を、自分で持ちます。
• 買い：ノーポジ（position == 0）かつ 日付25以上なら、position を1にして買値を記録。
• 決済：保有中（position == 1）かつ 日付3〜15なら、close / entry_price - 1 でリターンを求めてリストに足し、position を0に戻します。
• 集計：最後に、トレード数・勝率・平均・累積を計算して表示します。

3 <= dom <= 15 は、Pythonでは「3以上かつ15以下」をこのままひとつなぎで書けます（MQL5の dom >= 3 && dom <= 15 と同じ意味）。

出力される結果

実行すると、次のような集計が表示されます（数字はデータ期間により変わります）。

トレード数: 120
勝率: 61.7%
平均リターン: 0.63%
累積リターン: 108.4%

これらはS&P500の値動きに、上のルールを機械的に当てはめた集計です。良い戦略という意味ではなく、実装が動いていることの確認です。第3回のとおり、成績の解釈には「何通り試したか」の視点が別に要ります。

なお、この最小限のコードは手数料・スプレッドを含めていません。より現実に近づけるなら、決済リターンから毎回一定のコスト（例：0.02%）を引きます。MT5やTradingViewのテスターでスプレッドを設定したのと同じ調整を、Pythonでは1行足して行います。

MQL5・Pineとの違い

これで3環境がそろいました。同じルールが、環境ごとにどう違う姿になったかを整理します。

• 集計を自分で書く：MT5・TradingViewはテスターが損益を出しましたが、Pythonは returns リストと最後の計算を自分で持ちます。
• データを自分で用意する：第6回のとおり、PythonだけCSVを読み込みます。どのS&P500（現物・先物・ETF・CFD）を使ったかで結果が変わります。
• 約定は「引け」で計算：このコードは、判定したその足の引けで約定したと仮定しています。第7回・第8回（前の足で判定→次の足の頭で約定）とは、約定の瞬間が1本ぶんずれます。

Pythonで間違えやすい点

チェックリスト

次の記事に進む前に、以下が自分の言葉で説明できるか確認してください。

• position 変数が、MQL5・Pineのポジション判定に当たること
• returns リストで集計を自分で持つこと
• リターンは close / entry_price - 1 で求めること
• このコードは「その足の引けで約定」と仮定していること
• 手数料を含めるには決済リターンからコストを引くこと
• 先読み（次の行の使用）と並び順のミスに注意すること

ミニテスト

最後に3問だけ確認です。不正解なら別の選択肢を選び直せます。正解すると解説が表示されます。