AI×自動売買のPython開発環境セットアップ完全版【2026年・Windows対応】

AI×自動売買のPython開発環境セットアップ完全版【2026年・Windows対応】

カテゴリ: AI×自動売買 Week 1 環境構築

AI×自動売買システムを作るには、適切なPython開発環境が不可欠です。本記事では付続式仮想環境、.envファイルによる認証情報管理、config.pyでの設定管理、requirements.txtによる依存関係管理まで、プロ級の構成を丸ごと紹介します。

プロジェクト構成

ai-trading/
├── venv/                 # 付続式仮想環境
├── .env                  # APIキー（Gitで管理しない）
├── config.py             # 各設定値の読み込み
├── requirements.txt     # 必要パッケージ一覧
├── data/                 # 取得データ保存先
├── logs/                 # ログ保存先
└── README.md

Python仮想環境の作成

# プロジェクトフォルダを作成
mkdir ai-trading
cd ai-trading

# Python仮想環境を作成
python -m venv venv

# 仮想環境を有効化
venv\Scripts\activate

# プロンプトが変われば成功
# (venv) PS C:\Users\yourname\ai-trading>

.envファイルによるAPIキー管理

# .env
ALPACA_API_KEY=PKxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
ALPACA_API_SECRET=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
ALPACA_BASE_URL=https://paper-api.alpaca.markets

OANDA_ACCOUNT_ID=123-456-78901234-001
OANDA_ACCESS_TOKEN=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
ALPACA_API_KEY = os.getenv("ALPACA_API_KEY")
print(f"Alpaca Key: {ALPACA_API_KEY[:8]}...")

requirements.txt

alpaca-py>=0.20.0
python-dotenv>=1.0.0
pandas>=2.0.0
numpy>=1.24.0
requests>=2.31.0
MetaTrader5>=5.0.45

pip install -r requirements.txt

config.py

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

class AlpacaConfig:
    API_KEY = os.getenv("ALPACA_API_KEY", "")
    API_SECRET = os.getenv("ALPACA_API_SECRET", "")
    BASE_URL = os.getenv("ALPACA_BASE_URL", "https://paper-api.alpaca.markets")
    PAPER = "paper-api" in BASE_URL

class OandaConfig:
    ACCOUNT_ID = os.getenv("OANDA_ACCOUNT_ID", "")
    ACCESS_TOKEN = os.getenv("OANDA_ACCESS_TOKEN", "")

.gitignoreの設定

.env
venv/
__pycache__/
*.pyc
logs/
data/

まとめ

• venvで他プロジェクトとの依存関係を分離
• .envファイルにAPIキーを安全に保管
• config.pyで設定値を一元管理
• requirements.txtで再現性を確保

次回はSQLiteによるログ管理システムを構築します。