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戦略リサーチ

アイデアをテスト可能な戦略へと落とし込みます。

アイデア開発はファクトリーの最初の段階です。AIリサーチエージェントとコーディングエージェントが仮説を戦略コードに変換し、テストとレビューがその後の改訂を導きます。

散布図の関係性、トレーディングシグナル、ローソク足、残差分布を比較した市場仮説の検証

戦略ファクトリーの動きを見る。

イメージ図・実際の運用結果ではありません

AIエージェントが戦略を構築し、レビューする様子を見る。

AIエージェントがアイデアを発展させ、コードを記述し、テスト結果を評価します。レビュー結果により、戦略が次の反復に戻されることがあります。

  1. 記述する
  2. 構築・検証
  3. バックテスト
  4. ストレステスト
  5. ペーパートレード
01

仮説から始める

市場、投資期間、エントリーとエグジットのロジック、リスクを説明してください。AIリサーチエージェントが、あなたの指示を構造化された仮説に変換します。

02

コンテキストを踏まえて構築する

AIコーディングエージェントが、利用可能なデータと設定済みの取引所ルールに基づいて戦略を実装します。バックテストの前に、自動検証とAI QAエージェントによるチェックを行います。

03

各実行から学ぶ

仮説、反復、結果、レビューの決定を一つにまとめて保管します。あなたのワークスペースは自身の実行結果から学習し、有料プランではプラットフォームのリサーチコーパスも活用します。

明確な次のステップを示すリサーチブリーフ。

戦略がうまくいくかもしれない理由から始めましょう。何がそれを反証するか、どのデータが必要か、克服すべきコストは何かを定義します。ファクトリーは結果として得られた仮説とその開発履歴を記録します。

  1. 方向性

    市場、銘柄、時間軸

  2. 仮説

    期待されるエッジ、ルール、リスク

  3. レビュー可能な成果物

    コード、チェック、反復

AIリサーチエージェントに、検証可能な質問を与えてください。

具体的なブリーフがあれば、実装と結果の両方を判断しやすくなります。最も好ましい結果を探す前に、アイデアを定義してください。

検証を止めるべき根拠を具体的に定めておきましょう。うまくいかなかった実験でも、有用な問いへの答えになり得ます。

市場と時間軸
BTCスポット、1時間バー。短期の平均回帰を検証する。
想定されるメカニズム
移動平均からの大きな偏差は、一部が回帰する可能性がある。
定義すべきルール
エントリーの偏差、エグジット条件、ポジションサイズ、最大保有時間。
反証となりうる条件
コストを考慮すると効果が消える、または特定の異常な期間に依存している。
説明のための例です。戦略の推奨や実測結果ではありません。

前提を一つ変える。何が重要かを学ぶ。

比較対象を絞ることで、結果が変化した理由を説明しやすくなります。実行履歴を使って、各改訂とその根拠を結び付けてください。

すべての列を見るには横にスクロールしてください。

実験シーケンスの例
実験変更内容問い
ベースライン元のエントリー・エグジットルールを使用する。モデル化した取引コストを考慮しても効果は残るか?
ロバストネスチェック近傍のエントリー閾値を試す。小さなパラメータ変更に対して効果は持続するか?
リスクの改訂最大保有期間を追加する。効果を損なわずに、長期の損失ポジションを制限できるか?

リサーチ設計の例であり、実際に報告された実行結果ではありません。同じ履歴に対して最良の結果を繰り返し選ぶと、過学習につながる可能性があります。

インタラクティブな図解

ある設定値の周辺で安定しているかを確認する

近接する設定値全体にわたる広い反応は、孤立したピークとは異なる研究上の問いを示します。ルックバック設定を動かして、両方のパターンを比較してみましょう。

周辺の値を読み取る

25バーの時点では、孤立したピークが最も強く見えます。しかしその近傍の設定値では急激に弱まります。選ばれた結果が、たまたま一つの選択に依存していないか確認してください。

広い反応孤立したピーク

例示的なシャープレシオ

広い反応
1.30
孤立したピーク
2.70
これは比較のための合成カーブであり、実測のバックテストではありません。パラメータの安定性だけではエッジの存在は証明されません。コスト、サンプルサイズ、独立した検証を確認してください。

よくある質問。

その他の質問と回答
すべてのアイデアが戦略になりますか?

いいえ。データの制約、チェックの不合格、経済性の低さ、レビューでの指摘によって、実行が反復されたり中止されたりすることがあります。

先に公開事例を確認できますか?

はい。自分のワークスペースを開く前に、公開されている戦略とその利用可能なレポートを閲覧できます。マーケットプレイスでのコードへのアクセスは、公開者とあなたのアクセス権によって異なります。

アイデアを検証可能にするものは何ですか?

検証可能なアイデアは、想定される市場の値動きを明示し、ポジションのエントリー、サイジング、エグジットに関する測定可能なルールを示します。また、必要なデータと、想定する優位性を否定する証拠が何であるかも特定します。結果を比較する前に、こうした前提を明確にしておいてください。

生成された戦略はどのように検証されますか?

検証には、コード、宣言された対象銘柄、サポートされる挙動に関するチェックが含まれ、続いてシミュレーションとQAレビューが行われます。利用可能なレポートには、対応が必要な所見が示されます。これらのチェックは実装上の問題を特定するのに役立ちますが、すべての経済的前提が正しいことを保証するものではありません。

試行間で何が変わったかを確認できますか?

戦略レポートとイテレーション履歴により、各試行とその結果、レビューのフィードバックを関連付けて確認できます。パフォーマンスを比較する前に、どの前提やパラメータが変更されたかを確認してください。ソースコードの閲覧可否は、その戦略に適用されるアクセスルールに従います。

リサーチは過去の実行から得られた知見を活用しますか?

リサーチのコンテキストには、そのワークスペースで利用可能な過去の成功例と失敗例が含まれます。無料プランは自身の実行履歴のみを使用し、有料プランはさらにプラットフォームのリサーチコーパスも利用できます。そのコーパスへのアクセス権があっても、他のユーザーの非公開の戦略コードへのアクセスが許可されるわけではありません。

検証する価値のある問いから始めましょう。

公開された戦略を探索するか、ワークスペースを開いてAIエージェントとともに独自の戦略を構築、テスト、監視しましょう。

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。