SyntheTrace（トレーディング軌跡ビジュアライザー 日本語版）

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🔍 概要

SyntheTraceは、複数のトレーディング戦略のパフォーマンスを並列に視覚化・比較するためのシンプルなアニメーションツールです。戦略ごとの「軌跡（トラジェクトリ）」を直感的に表示することで、行動の傾向や性能の違いを視覚的に捉えやすくすることを目的としています。

• モックデータ生成（戦略ごとのトレード記録・履歴から軌跡を構築）
• フレームベースの時系列構造に変換し動的な可視化準備
• 視覚的トレースから動的に美しく構造的気付きを得る(📈Plotly による軌跡アニメーション)

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🌐 デモページ

👉 アニメーションを試す（GitHub Pages）

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📓 Notebookデモ

👉 こちらからSyntheTrace.ipynbを直接見る

Notebook構成の見どころ

このプロジェクトのコアは、問いの構造と可視化順序の設計にあります。
以下のJupyter Notebookで、実際のデータ生成・構造構築・可視化までの流れをすべて体験できます。

構成：

• サンプルデータの生成（軌跡、戦略、含み益構造）
• GroupByによる構造化と意味付け
• qcutによるパフォーマンス分位による分類
• Zipによるスライダーラベル／hover表示の同期
• Plotlyによるアニメーション表示（順序制御・構造切替）

🚀 実行方法

1. Python 3.10+
2. 以下のライブラリが必要です：

pip install pandas numpy plotly

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📁 ディレクトリ構成

SyntheTrace/
├── docs/
│   └── index.html    # Plotly可視化の本体（静的HTML）
├── ipynb/
│   └── SyntheTrace.ipynb # Jupyter Notebook 形式のデモ
├── README.md             # この日本語版紹介文書
└── README_en.md          # 英語版の説明文書

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🧠 背景とコンセプト

このプロジェクトは、トレーディング戦略の「行動ログ」や「実行履歴」を記録・分析し、 最終的には強化学習や意思決定システムへの統合を目指す研究的枠組みの一環です。

• 📊 トレーディング行動の記録と分析
• 🔁 学習環境との接続を見越したログ構造
• 🔎 戦略を「軌跡の重ね合わせ」で比較する試み

特に以下の出力・可視化に対応できるよう設計しています：

• リアルタイムログ再生
• トレーニング／検証期間の再構築表示
• 方策や判断傾向の分析視覚化

名称:SyntheTraceの意味 「異なる軌跡を多種軸で結び直し、知覚と構造を柔軟に再定義する。 可視化は手段にすぎず、“結合そのもの”が創造である。」

今後の展望

• 🎞️ 現時点ではモックデータですが、実トレーディングログとの統合に対応可能な設計。
• 🧠 独自構築中の戦略環境 "LynArsiaSim" フレームワークの一部として開発中

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🤝 協力者募集

以下のような関心をお持ちの方を歓迎します：

• 軽量で知的なバックテスト・戦略環境に興味がある
• 可視化やUXに強い関心がある
• 戦略評価のための設計・分析に関心がある
• 開発支援・UI補助・記録設計の整備など、ライトな協力も歓迎

「興味がある」「面白そう」と感じた方は、気軽にお声がけください。

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作者

@gauxu（がうぅ！？）

開発モチベ維持特用に草を埋める遊び 🌱

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ライセンス

MITライセンスで公開しています。

自由にご利用・改変・再配布いただけますが、元の著作権表示とライセンスのコピーを付けてください。