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戦略のベンチマークを実行する

積極的に売買する代わりに、一定期間そのまま保有していたらどうなるでしょうか。あなたのアクティブな売買戦略は、受動的な買い持ち（buy-and-hold）戦略よりも高い利益を生み出しているでしょうか？この疑問に答えるために、ベンチマークテストを行います。

bt パッケージはすでにインポート済みです。テスラ株の過去価格データは price_data にプリロードされています。

さらに、前の演習で作成した3つの戦略バックテスト sma10、sma30、sma50 も読み込まれており、すぐに利用できます。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ金融トレーディング

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

def buy_and_hold(price_data, name):
    # Define the benchmark strategy
    bt_strategy = bt.Strategy(name, 
                              [____,
                               bt.algos.SelectAll(),
                               bt.algos.WeighEqually(),
                               bt.algos.Rebalance()])
    # Return the backtest
    return ____(bt_strategy, price_data)
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