共通エクスポージャーを確認する
相関行列によって、同じ方向に動く戦略が分かります。実効ベット数は、戦略の数と独立したエクスポージャーの量を区別するのに役立ちます。
ポートフォリオ構築
戦略の山積みではなく、ポートフォリオを構築する。
AIポートフォリオエージェントは、既存のブックを踏まえて候補を審査します。ポートフォリオ分析では、利用可能な重複期間の履歴を使って、リターンの関係、配分の選択、リスク寄与度を比較します。
ポートフォリオ構築の内部。
この段階がAI取引戦略ファクトリーにどのように貢献するかを見てみましょう。
配分方式を比較する
均等加重、逆ボラティリティ加重、リスクパリティを比較できます。それぞれによって、過去のポートフォリオにおける資本とリスクの配分が変わります。
ブック全体を審査する
ポートフォリオのシャープレシオ、ドローダウン、分散、リスク寄与度を総合的に確認します。昇格判断では、既存の戦略と利用可能なペーパー取引枠も考慮されます。
候補をブックと併せて検討する。
ポートフォリオ分析には、共通する期間の十分なリターンデータが必要です。根拠の不足は、安心感を与える分散効果のスコアに置き換えず、不足として明示し続けるべきです。
履歴を揃える
共通の観測期間で戦略を比較する。
重複を測定する
相関と実効的な独立ベット数を確認する。
ウェイトを比較する
配分とリスク寄与度を併せて検討する。
採用可否を確認
AIによるポートフォリオ審査とリリース確認をエビデンスに加味する。
戦略が増えても、同じ賭けである可能性がある。
組み合わせたリターンを解釈する前に、関係性を確認しましょう。相関とリスク寄与度は、ポートフォリオの異なる側面を表します。
独立性と配分を比較する
この図のAとBは、リターンの動きの多くが共通しています。Cを加えるとエクスポージャーの構成は変わりますが、それぞれがリスクにどれだけ寄与するかは、引き続き配分比率と個々のボラティリティによって決まります。
異なるウェイトは、異なる問いに答える。
ポートフォリオセレクターは分析上の比較を変更します。方式を選択しても、取引所への注文送信やライブ資金の承認は行われません。
すべての列を見るには横にスクロールしてください。
| 方式 | 配分方法 | 解釈 |
|---|---|---|
| 均等加重 | 各戦略に同じ資本ウェイトを配分します。 | 単純な資本配分の均等化は、リスクの均等化を意味しません。 |
| 逆ボラティリティ | ボラティリティの低い戦略により大きなウェイトを配分します。 | 個別ボラティリティを使用します。相関は組み合わせたリスクに引き続き影響します。 |
| リスクパリティ | ポートフォリオ分散への寄与度の均衡を目指します。 | 推定共分散と利用可能な履歴に依存します。 |
よくある質問。
その他の質問と回答ポートフォリオはどこで確認できますか？
ログイン後のワークスペースにある「ポートフォリオ」セクションで、昇格済みの戦略を分析できます。意味のあるポートフォリオ統計を計算するには、十分な重複リターン履歴が必要です。
配分セレクターを変更すると、口座がリバランスされますか？
いいえ。過去のポートフォリオ分析を再計算するだけです。取引所口座を変更したり、注文を送信したり、ライブ配分を承認したりすることはありません。
実効ベット数とは？
実効ベット数は、相関行列に含まれる独立した変動の度合いを要約した指標です。相関の高い複数の戦略は、複数の独立したベットというより、一つのベットに近い動きをすることがあります。
なぜ同じ資本配分でもリスクが異なるのですか？
ボラティリティと相関によって、各戦略がポートフォリオ分散にどの程度寄与するかが決まります。資本配分が小さくても、リスクの大きな割合を占める場合があります。
ポートフォリオ審査は分散を保証しますか？
いいえ。利用可能なエビデンスを評価するものです。ストレス環境では相関や損失が変化する可能性があるため、過去の分散は将来の保護を保証しません。
これはシグナルブックとどう関係しますか？
シグナルブックは、一つの戦略内で予測を統合します。ポートフォリオ分析は、複数の戦略のリターンを統合します。それぞれ異なる階層のエクスポージャーを扱うため、併せて検討する必要があります。
関連するワークフローを見る。
AIエージェント、テストエンジン、執行管理が戦略ファクトリー全体でどのように連携するかをご覧ください。
StratmillはAI取引戦略プラットフォームであり、金融アドバイスを提供するものでも、ブローカーでもありません。バックテストとペーパートレードの結果は仮想的なものです。取引には損失のリスクが伴います。