フリークトレード
無料
freqtrade
コアパラメータと統計
| プロジェクト | 仕様 |
|---|---|
| プロジェクト名 | 周波数トレード |
| カテゴリー | 定量取引 / 暗号通貨 |
| オープンソースライセンス | GPL-3.0 |
| GitHub スター | 52.3k |
| プログラミング言語 | Python 3.11+ |
| 納品形態 | セルフホスト / CLI / Docker / Web UI |
| 対象ユーザー | 開発者、定量トレーダー、資産管理チーム |
| コアスポンサー (ある場合) | コミュニティ主導 (単一のスポンサーなし) |
GitHub スター、フォーク、オープンソース プロジェクトへの貢献者の数は、コミュニティ活動の重要な指標です。ライセンスの種類によって、商用利用と再配布の自由が決まります。
ユーザーと市場の認識
Freqtrade は、暗号通貨の定量取引の分野で幅広いユーザーベースを持っています。 GitHub 52.3k Star、10.9k Fork、Discord コミュニティは非常に活発です。これは Journal of Open Source Software (JOSS) に掲載されており、学術的な引用価値があります。公開されているデータによると、130 以上のプロジェクトや企業が運用環境で Freqtrade を使用しています。 Binance、Bybit、OKX、Kraken などの 15 以上の主流取引所から公式またはコミュニティの承認を取得します。
コストメリット
| コスト ディメンション | 説明 | ||
|---|---|---|---|
| ソフトウェアライセンス | 無料 (GPL-3.0 オープンソース) | $25~$100/月 (商用プラットフォーム) | 高い開発マンパワー |
| サーバーコスト | 約 $10~$30/月 (クラウド インスタンス) | 購読料に含まれています | アーキテクチャの複雑さによって異なります。 |
| 戦略開発 | コミュニティ無料戦略テンプレート | 制限事項 | ゼロから開発する必要がある |
| バックテストの最適化 | フリーエンジン搭載 | 一部支払い済み | 自分で構築する必要があります |
オープンソース モデルの主なコスト上の利点は、ライセンス料がゼロであることと完全なデータ主権です。ただし、展開、運用、保守のコストは自分で負担する必要があります。 TCO を SaaS ソリューションと比較するには、ソフトウェア料金 + インフラストラクチャ + 人員の 3 つの側面を総合的に考慮する必要があります。
アーキテクチャとコア機能
- アーキテクチャの概要: イベント駆動型の非同期アーキテクチャ。Python asyncio に基づいて構築されたイベント ループ エンジンで、高頻度の市場条件下でも低レイテンシの実行を保証します。 CCXT ライブラリは、抽象交換 API の相違点を統合します。
- コア エンジン: バックテスト エンジンは、カスタム期間、取引手数料モデル、スリッページ シミュレーションをサポートします。リアルオファーエンジンは指値注文、成行注文、ストップロス注文をサポートしており、スポット取引と契約取引と互換性があります。
- 拡張メカニズム: 戦略コードと実行ロジックは完全に分離されています。ユーザーは、「populate_indicators()」などのコールバック関数を実装してトランザクション ロジックを定義するだけで済みます。 FreqAI モジュールは、適応予測モデリングを提供します。
- デプロイメント オプション: Docker イメージのワンクリック デプロイメントを正式に提供し、「develop」 (開発) と「stable」 (安定した) デュアル ブランチ戦略をサポートします。
モデルとバージョンの進化
| バージョン | 日付 | 主な変更点 |
|---|---|---|
| 2026.6 | 2026年6月 | FreqAI モデル保存の改善、Bybit EU サポート、Python 3.11 以降の適応 |
| 2026.5 | 2026-05 | ハイパーパラメータ最適化のための新しいエンジンと強化されたバックテスト パフォーマンス レポート |
| 2026.4 | 2026年4月 | Web UI 再構築、リアルタイム位置ダッシュボード |
| 2025.12 | 2025-12 | Hyperliquid DEX サポート、マルチタイムフレーム戦略分析 |
バージョン レコードは、GitHub リリース ページの対象となります。
技術的な利点
- アーキテクチャ設計: イベント駆動型の非同期アーキテクチャ + CCXT 統合交換インターフェイス、ワンタイムの開発と複数の交換の展開。
- パフォーマンス: FreqAI 適応予測モデリング、組み込みの特徴エンジニアリング パイプラインおよびラベル ジェネレーター。ハイパーパラメータ最適化エンジンは、複数の目的の最適化をサポートします。
- 安全設計: 多層リスク管理アーキテクチャ - グローバル (毎日の取引制限、最大ドローダウン) からポジション レベル (ストップロス、テイクプロフィット、トレーリングストップ) まで。
- 可観測性: FreqUI Web コンソールは、リアルタイムのポジション監視、利回り曲線、トランザクション フローを提供します。 Telegram Bot リモート コントロールをサポートします。
導入の落とし穴ガイド
コミュニティの展開経験に基づくと、次のようなよくある質問があります。
1. Exchange API 権限設定: 取引所によって API 権限設定は大きく異なり、一部の取引所では契約取引権限を個別に有効にする必要があります。 解決策: 公式ドキュメントの各取引所の設定ガイドを参照してください。 API キーは取引と読み取りの権限のみを付与しますが、出金の権限は付与しません。
2.データ品質の問題: バックテストの結果と実際のパフォーマンスの間には大きな差異があります。これは通常、履歴データの精度が不十分であるか、取引手数料モデルが不正確であることが原因です。 解決策: 公式にサポートされている取引所データ ソースを使用し、バックテスト中にスリッページ シミュレーションと取引手数料モデルを有効にします。
3.戦略のオーバーフィット: ハイパーパラメーターの最適化により履歴データがオーバーフィットし、実際のパフォーマンスが低下します。 解決策: 相互検証とサンプル外テストを使用し、バックテスト サイクルでさまざまな市場環境 (強気市場/弱気市場/暴落市場) をカバーします。
使い方
| 入口 | インストール・使用方法 |
|---|---|
| Docker (推奨) | docker pull freqtrade → ユーザーデータディレクトリの作成 → 設定 → 開始 |
| ソースコードのインストール | pip install freqtrade → 設定を作成 → データをダウンロード → 実行 |
| ウェブUI | FreqUI コンソール、コマンドラインは不要 |
すぐに開始するための一般的な手順: freqtrade create-userdir → freqtrade new-config → freqtrade download-data → freqtrade backtesting → freqtrade trade (最初はドライラン モード)。
製品の価格設定 (オープンソース プロジェクトは通常無料)
| 階層 | 価格 | 含まれるもの |
|---|---|---|
| オープンソースコア | $0 | すべてのコア機能 (バックテスト、ライブ取引、FreqAI、Web UI) |
| クラウドホスティングバージョン | なし | ユーザーは独自のサーバーを展開する必要があります。 |
| エンタープライズ版 | なし | コミュニティ セルフサービス サポート |
ユーザーは、サーバー料金 (月額約 10 ～ 30 ドル) と交換手数料を自分で負担します。
アプリケーションのシナリオ
- 個人定量取引: 個人投資家は自動化された戦略を展開して、24時間365日中断のない取引を実現し、バックテストと事前スクリーニング戦略を通じて実際の試行錯誤コストを削減します。
- DeFi マーケット メイキングとアービトラージ: Hyperliquid や Gate などの DEX/CEX 取引所をサポートし、流動性マイニングや取引所間スプレッド アービトラージに使用できます。
- 定量的戦略の研究開発: 研究チームは、バックテスト エンジンとハイパーパラメーター最適化ツールを使用して戦略の仮定を迅速に反復し、研究から実際の取引までのリンク全体をカバーします。
該当する人
- 開発者: Python 開発者は戦略を詳細にカスタマイズし、FreqAI にアクセスして機械学習戦略を開発できます。
- 運用および保守/プラットフォーム チーム: 小規模なクオンツ チームは、Freqtrade を戦略実行ゲートウェイとして使用して、複数の戦略と複数の取引所の統合管理を実現できます。
- 技術的意思決定者: テクノロジーの選択を評価する - Freetrade は技術的な能力を持つ個人やチームに適していますが、プログラミングの基礎がまったくないユーザーには適していません。
- 不適切な境界: 公式の SLA 保証が必要なエンタープライズ ユーザー (コミュニティはセルフサービス サポートを提供します)。高頻度取引シナリオは Python のパフォーマンスによって制限されます。
競合製品の比較
| 比較寸法 | 周波数トレード | 3カンマ | ハースオンライン |
|---|---|---|---|
| オープンソース/クローズドソース | オープンソース | クローズドソース | クローズドソース |
| ライセンスの種類 | GPL-3.0 | コマーシャル | コマーシャル |
| コミュニティ活動 | 52.3k スター | — | — |
| 導入の複雑さ | 中 (自己展開が必要) | 低価格 (SaaS) | 低価格 (SaaS) |
| エンタープライズ機能 | 公式の商用サポートはありません | エンタープライズ版が利用可能 | エンタープライズ版が利用可能 |
概要と展望
Freqtrade は、オープンソースで無料であること、活発なコミュニティと包括的な機能を備えているという利点により、暗号通貨定量取引の分野で最も人気のあるソリューションの 1 つとなっています。 52,000 人の GitHub スター、340 人以上の貢献者、130 人以上の企業ユーザーからなるエコシステムがその成熟度を証明しています。
主な利点: 完全に無料、FreqAI 機械学習統合、15 以上の取引所サポート、バックテスト + 最適化 + 実際の取引のリンクを完全にカバー。 現在の制限: 公式の商用サポート チャネルはなく、高度な戦略には Python プログラミング機能が必要で、高頻度取引シナリオは Python のパフォーマンスによって制限されます。開発リスクは、コミュニティの持続可能性と、取引所 API の変更によって生じる適応コストにあります。導入前に、コミュニティ活動の傾向とコアメンテナーの安定性を評価することをお勧めします。
| パラメータ項目 | 詳細な説明 |
|---|---|
| 開発言語 | Python 3.11+ |
| コードリポジトリ | GitHub (github.com/freqtrade/freqtrade) |
| オープンソースライセンス | GPL-3.0 |
| GitHub スター | 52.3k |
| GitHub フォーク | 10.9k |
| 総貢献者数 | 340+ |
| エンタープライズ ユーザー | 130+ (公共プロジェクト) |
| リリースバージョン | 115+ リリース |
| サポートされている交換タイプ | スポット+契約 |
| データの永続性 | SQLite |
| ハードウェアの最小要件 | 2GB RAM、1GB ディスク 2vCPU |
| オペレーティング システム | Windows / macOS / Linux |
| Docker サポート | 公式の Docker イメージが提供されています |
Freqtrade は合計 52,000 の GitHub スターと 10,000 のフォークを獲得しており、GitHub 上で最も活発なオープンソース取引ロボット プロジェクトの 1 つとなっています。このプロジェクトには 340 人を超える寄稿者がおり、115 を超える正式バージョンがリリースされており、Discord サーバーではコミュニティのディスカッションが活発に行われています。
ユーザーと市場の認識
Freqtrade は、仮想通貨の定量取引の分野で幅広いユーザー ベースとコミュニティでの認知度を持っています。
コミュニティの規模: GitHub 52.3k Star、10.9k Fork、Discord コミュニティは非常に活発で、毎日何百件もの技術ディスカッションの投稿があります。
学術的引用: Freqtrade は Journal of Open Source Software (JOSS) に掲載されており、DOI を引用してその学術的および技術的価値を証明できます。
企業での導入: 公開されているデータでは、クオンツファンド、個人トレーダー、DeFi 研究チームを含む 130 以上のプロジェクトや企業が実稼働環境で Freqtrade を使用していることが示されています。
取引所エコシステム: Binance、Bybit、OKX、Kraken などの 15 以上の主流取引所から公式またはコミュニティの承認を取得し、(CCXT ライブラリ拡張を通じて) ロングテール取引所へのアクセスをサポートします。
コストメリット
Freqtrade自体は完全に無料でオープンソースであり、ユーザーが負担する必要があるのはサーバーのランニングコストと為替取引手数料だけです。
| 有料アイテム | 周波数トレード | 商用定量プラットフォーム (3Commas など) | 自社開発の取引システム |
|---|---|---|---|
| ソフトウェアライセンス料 | 無料 (GPL-3.0) | $25~$100/月 | 高い開発人件費 |
| サーバーコスト | 約 $10~$30/月 (クラウド インスタンス) | 購読料に含まれています | アーキテクチャの複雑さによって異なります。 |
| 戦略策定コスト | コミュニティは無料の戦略テンプレートを提供しています。制限があり、追加料金が必要です | ゼロからの開発が必要 | |
| バックテストと最適化 | フリーエンジン搭載 | 一部の機能には有料アップグレードが必要です。独自のバックテスト フレームワークを構築する必要がある | |
| 機械学習の統合 | FreqAI を無料で内蔵 | 追加購入は必要ありません | プロの ML エンジニアが必要 |
個人のトレーダーの場合、Freqtrade を使用する場合、低構成のクラウド サーバー (月額約 15 ドル) だけで 24 時間 365 日自動戦略を実行でき、総コストは商用 SaaS や自社開発ソリューションよりもはるかに低くなります。
主な機能
- バックテスト エンジン: 過去の OHLCV データに基づく戦略バックテスト。カスタム期間、取引手数料モデル、スリッページ シミュレーションをサポートします。ユーザーは戦略の有効性を迅速に検証し、企業オファーのリスクを回避できます。
- FreqAI 機械学習統合: モデルを自動的にトレーニングし、リアルタイムで市場の変化に適応できる、組み込みの適応予測モデリング モジュール。 TensorBoard の視覚化とモデルの永続化をサポートしており、定量的研究者が ML 戦略を迅速に構築するのに適しています。
- Hyperopt): 最適な戦略パラメーターを検索するための遺伝的アルゴリズムを提供し、多目的最適化 (シャープな収益率、最大リトレースメントなど) をサポートし、戦略調整の効率を数倍向上させます。
- リアルタイムのトランザクション実行: イベント駆動型の非同期エンジンに基づいており、指値注文、成行注文、ストップロス注文などの複数の注文タイプをサポートし、スポットおよび契約 (レバレッジを含む) トランザクションと互換性があります。
- マルチ取引所のサポート: CCXT ライブラリを通じて 15 以上の取引所にアクセスし、Binance、Bybit、OKX、Kraken、Gate、Hyperliquid などの主流プラットフォームをサポートし、ロングテール取引所まで拡張できます。
- Web UI 管理パネル: FreqUI Web コンソールが組み込まれており、リアルタイムのポジション監視、利回り曲線、トランザクション フロー、戦略管理インターフェイスを提供します。システムの操作に技術的な背景は必要ありません。
- テレグラム リモート コントロール: モバイル監視を容易にするため、取引の開始/停止、ポジションの表示、ポジションの手動決済、収益レポートの表示などを含むテレグラム ボットのリモート コマンド管理をサポートします。
- 動的な通貨選択とリスク制御: 取引量、ボラティリティ、その他の指標に基づいた動的なホワイトリスト/ブラックリスト スクリーニングをサポートし、最大ドローダウン保護、毎日の取引制限、ストップロス、テイクプロフィットなどのリスク制御メカニズムが組み込まれています。
- データのダウンロードと管理: 過去の K ライン データをダウンロード、変換、管理するためのコマンド ライン ツールを提供し、複数のデータ形式 (JSON、Pandas、Feather など) をサポートします。
モデルとバージョンの進化
Freqtrade のバージョン番号は年.月形式 (2026.6 など) を使用しており、毎年 10 ～ 12 の増分バージョンがリリースされます。
| バージョン | 発売日 | 主な変更点 |
|---|---|---|
| 2026.6 | 2026年6月 | FreqAI モデル保存の改善 Bybit EU は Python 3.11 以降の適応をサポート |
| 2026.5 | 2026-05 | ハイパーパラメータ最適化のための新しいエンジンと強化されたバックテスト パフォーマンス レポート |
| 2026.4 | 2026年4月 | Web UI 再構築、リアルタイム位置ダッシュボード |
| 2025.12 | 2025-12 | Hyperliquid DEX サポート、マルチタイムフレーム戦略分析 |
| 2025.6 | 2025-06 | FreqAI RL (強化学習) 戦略フレームワークを開始 |
| 2024.12 | 2024-12 | 約定・信用取引をフルサポート |
| 2023.11 | 2023-11 | Docker 実稼働環境に限定されたデプロイメントの最適化 |
プロジェクトは「発展」（発展）と「安定」（安定）の二分枝戦略を採用している。 「develop」ブランチには最新の機能が含まれていますが、重大な変更が含まれる可能性があります。「stable」ブランチは完全にテストされており、運用環境のデプロイメントに適しています。
技術的な利点
- イベント駆動型の非同期アーキテクチャ: Python asyncio に基づいて構築されたイベント ループ エンジンは、高頻度の市況下でも低遅延の実行を保証し、取引シグナルや注文ステータスの更新の送信をブロックしません。
- CCXT Unified Exchange Interface: CCXT ライブラリを通じて交換 API の違いを抽象化し、ワンタイム開発と複数交換展開を実現します。新しい取引所にアクセスするために戦略コードを変更する必要はありません。
- FreqAI Adaptive Learning: 市場データから定期的に特徴を抽出し、モデルを再トレーニングする独自のオンライン学習パイプライン。組み込みの特徴量エンジニアリング パイプラインとラベル ジェネレーターにより、ML を使用するための敷居が低くなります。
- モジュラー戦略設計: 戦略コードはトランザクション実行ロジックから完全に分離されています。ユーザーは、トランザクション ロジックを定義するために、
populate_indicators()やpopulate_buy_trend()などのコールバック関数を実装するだけで済みます。 - 包括的なリスク管理システム: 全体状況 (1 日の取引限度額、最大ドローダウン) からポジションレベル (ストップロス、テイクプロフィット、トレーリングストップ) に至る多層的なリスク管理体制で、実際の取引の主要なリスクポイントをカバーします。
- 科学的引用と再現性: JOSS 学術論文が含まれ、バックテスト データをエクスポートでき、戦略パラメータのバージョン管理と管理が可能で、科学研究レベルの実験再現性がサポートされています。
使い方
Freqtrade は複数の導入方法を提供します。
| 導入方法 | 該当するシナリオ | 操作の複雑さ |
|---|---|---|
| Docker (推奨) | 実稼働コンテキストが実行中 | 低い |
| ソースコードのインストール (pip) | 開発、デバッグ、二次開発 | 中 |
| クラウド インスタンス + Docker | 7×24自動取引 | 低い |
クイック スタート手順 (Docker ソリューション):
- ユーザー データ ディレクトリを作成します:
freqtrade create-userdir --userdir user_data - 設定ファイルを作成します:
freqtrade new-config --config user_data/config.json - 履歴データをダウンロードします:
freqtrade download-data --exchange binance --days 30 - バックテストを実行します:
freqtrade backtesting --strategy SampleStrategy - 実際の取引を開始します (最初にドライラン テスト):
freqtrade trade --config user_data/config.json
初めてのユーザーは、実際のお金を投資する前に、まずドライラン モードで実行し、戦略ロジックと利益の期待値を確認することをお勧めします。
製品の価格設定
| 請求の次元 | 説明 |
|---|---|
| Freqtrade ソフトウェア | 完全に無料 (GPL-3.0 オープン ソース ライセンス) |
| サーバー料金 | ユーザーは自らの責任に責任を負います。推奨されるクラウド インスタンスは月額 $10 ～ $30 |
| 為替手数料 | ユーザーは責任を負い、取引所および VIP レベルによって異なります。 |
| 周波数AI | 無料の組み込み、追加料金なし |
| サードパーティのデータ ソース | オプションの支払い (より高品質の履歴データが必要な場合) |
| コミュニティサポート | Discord の無料コミュニティ サポート |
| 商用サポート | 公式の商用サポート チャネルはありません |
Freqtrade 自体には隠れた手数料や有料機能ロックはなく、すべてのコア機能 (バックテスト、ライブ FreqAI、Web UI) は無料で使用できます。
アプリケーションのシナリオ
- 個人定量取引: 個人投資家は Freqtrade を使用して自動戦略を展開し、24 時間 365 日中断のない取引を実現し、感情的な意思決定を回避します。バックテストとスクリーニング戦略により、リアルタイムの試行錯誤のコストを削減します。
- DeFi マーケット メイキングとアービトラージ: Hyperliquid や Gate などの DEX/CEX 取引所をサポートし、流動性マイニング協力や取引所間スプレッド アービトラージなどの DeFi シナリオで使用できます。 FreqAI は短期的な価格の異常を特定し、迅速に実行します。
- 定量的戦略の研究開発: 研究チームは、バックテスト エンジンとハイパーパラメーター最適化ツールを使用して、戦略の仮説を迅速に反復します。 FreqAI モジュールは、特徴量エンジニアリングとモデル実験をサポートし、調査から実際の取引への移行を加速します。
- 教育と学術研究: JOSS が組み込まれているため、クオンツ取引の教育と学術研究に理想的なプラットフォームになります。学生は、Freqtrade を通じて戦略開発から実際の市場展開までの完全なプロセスを学ぶことができます。
- 資産管理: 小規模な資産管理チームは、Freqtrade を戦略実行ゲートウェイとして使用し、Telegram 通知と Web UI を組み合わせて、複数の戦略と複数の取引所の統合された資産管理を実現できます。
該当する人
| 群衆 | 適応値 | 前提条件 |
|---|---|---|
| 個人暗号通貨トレーダー | Web UI を通じて設定可能なプログラミング不要の基盤、豊富な戦略テンプレート | 基本的な取引概念を理解する |
| Python開発者 | 戦略を詳細にカスタマイズし、ML 戦略開発のために FreqAI にアクセスできます | Python の基礎と取引経験 |
| 定量研究者 | バックテスト + ハイパーパラメータ最適化 + FreqAI フルリンク | 定量的な取引の知識 |
| 小規模な定量的チーム | 低コストの戦略実行および資産管理ソリューション | サーバーの運用保守機能 |
| 教育者/学生 | 豊富な教育事例と完全なコミュニティ リソース | 特別な要件はありません |
群衆には適していません: プログラミングの知識がまったくないユーザー (Web UI は基本的な機能を操作できますが、ポリシーの作成には依然として Python の知識が必要です)。公式の SLA 保証を必要とする企業ユーザー (Freqtrade コミュニティはセルフサービス サポートを提供しており、商用のテクニカル サポート契約はありません)。
概要と展望
Freqtrade は、オープンソースで無料であること、活発なコミュニティと包括的な機能を備えているという利点により、暗号通貨定量取引の分野で最も人気のあるソリューションの 1 つとなっています。 52,000 人の GitHub スター、340 人以上の貢献者、130 人以上の企業ユーザーからなるエコシステムは、その成熟度と信頼性を証明しています。
主な利点: 完全に無料の FreqAI 機械学習統合、15 以上の交換サポート、バックテスト + 最適化 + 実質オファーの完全なリンク カバレッジ、アクティブなコミュニティ エコロジー。
現在の制限事項: 公式の商用サポート チャネルはありません。高度な戦略には Python プログラミング機能が必要です。高頻度の取引シナリオは Python のパフォーマンスによって制限され、取引所 API の安定性に依存します。
フォローアップ観察ポイント: FreqAI の強化学習機能の継続的な進化、より多くの DEX および Layer2 交換によってサポートされる Web UI 機能のさらなる強化、および SaaS サービスのホスト型バージョンを開始するかどうか。
バージョン情報
- フリークトレード 2026.6 ：Bybit EU のサポートを追加し、FreqAI モデルの保存と再生メカニズムを最適化し、依存ライブラリを Python 3.11 以降にアップグレードしました。
- フリークトレード 2026.5 ：新しいハイパーパラメータ最適化エンジンを導入し、バックテスト パフォーマンス分析レポートを改善しました。
- フリークトレード 2026.4 ：Web UI インターフェイスを再構築し、リアルタイム位置監視ダッシュボードを追加しました。
- フリークトレード 2025.12 ：Hyperliquid DEX をサポートし、マルチタイムフレーム戦略分析を導入します。
ユーザーレビュー