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65件の資料
この探索的分析では、暗号資産無期限先物の時間足OHLCVと8時間ごとのプレミアム指数を分析します。銘柄と日付のカバレッジ、契約銘柄の入れ替わり、プレミアムの単位と分布、OHLCの整合性、欠損値、時間足価格と頻度の低いプレミアム観測値の整合を調べます。プレミアムはインデックスに対するインパクト買値・売値に基づき、デッドゾーンによって厳密にゼロとなる場合があると説明します。プレミアムの符号だけでは、どちらの側がファンディングを支払うかは決まりません。…
このガイドでは、因果に関する問いとPythonライブラリーを対応付け、仮定した因果構造のもとで効果を推定することと、データから構造の候補を発見することの違いを明確にします。調整済み処置効果を求める二重機械学習、DoWhyによるグラフベースの識別と反証、PCMCI、PC、FCI、GES、LiNGAM、NOTEARSなどの時系列・横断面の発見手法を紹介します。また、処置の種類と推定対象がツール選びに与える影響も説明します。連続処置を群に変換すると、推定する問い自体が変わります。…
このノートブックでは、重み共有型ニューラルアンサンブルのTabMを、暗号資産無期限先物の特徴量パネルに適用します。各メンバーはニューラルネットワークの基幹部を共有しながら、個別のスケーリングベクトルと出力層を持ちます。これにより、効率的なアンサンブルと相関する入力間の非線形な相互作用を組み合わせます。ワークフローでは、回帰、二値方向、三クラス方向の目的変数を扱い、不均衡ラベルにはフォールドごとのクラス重みを適用します。また、複数の学習チェックポイントで予測を保存・登録し、各チェックポイントを個別の候補モデルとして…
このノートブックでは、RSIで定めた閾値に基づいて売買するロングオンリーのビットコイン戦略について、監査可能なレポートを作成します。グロスとネットの成績を比較し、データ、ウォームアップ、エクスポージャー、約定、コストをそろえたバイ・アンド・ホールドのベンチマークに対する成績も測定します。条件を一致させることで、売買ルールの効果を切り分けやすくします。レポートでは、ポートフォリオリターン、ベンチマーク比の指標、市場エクスポージャー、決済済み取引の統計を分けます。また、期末資産に影響する保有中のポジションと、勝率の計…
このノートブックでは、無期限先物の資金調達率特徴量を学習した系列表現が、無期限価格と現物価格の差であるプレミアムを手作業で要約した特徴量を上回るか、焦点を絞って検証します。直近ウィンドウ内の変化に線形写像を適用するNLinearと、再帰型のLSTMを比較します。両者で特徴量の順序、フォールド、欠損データの規則、チェックポイントのスケジュールをそろえ、測定差をより明確にアーキテクチャに帰属できるようにします。このノートブックは実験を定義し、検証予測を記録します。戦略の選定はここではなく、後続のバックテストで行います…
このノートブックでは、モデルの順位付けをシンプルな暗号資産無期限先物ポートフォリオに反映します。各ファンディング時点で、エントリー規則が順位の上位または下位から契約を選び、均等に加重します。均等加重を基準にすると、ポジションサイズを固定したまま、比較結果の差を順位付けの違いに帰属できます。指定された予測構成にエントリー規則を適用して実行し、結果を後の分析用に登録します。…
このノートブックでは、無期限先物のファンディング研究における複数モデル群の検証予測を比較します。情報係数は予測値とその後のリターンの順位相関、AUCは上昇・下落ラベルの順位付け、対数損失は確信度の高い誤りに大きなペナルティを課す確率予測の精度を測る指標だと説明します。それぞれ異なる問いに答えるため、AUCが改善する一方で対数損失が悪化することもあります。また、どちらの順位指標も、有用なリターンの大きさや確率の較正を示すものではありません。…
この実装では、深層学習研究のパネルデータに使う系列ウィンドウをまとめて構築する方法を説明します。各資産の観測値を連続した行に詰めるのではなく、パネルが想定するカレンダーに沿ってウィンドウを作ります。欠損セッションは未観測セルのまま保持し、観測状況とデータの古さを示す指標を付けます。これにより、設定上の過去参照期間が意図せず実際より長い期間をまたぐことを防ぎます。適格性の規則では、観測済みデータの最低割合を定め、連続する欠損の数を制限します。…
このノートブックでは、Polymarketの暗号資産決済型イベント契約と、規制下にあるKalshiの契約を比較します。アクセス規則や上場方針によって、各市場が示す価格や問いがどのように決まるかに焦点を当てます。少量のPolymarketスナップショットを調べ、対象となる市場数と日付を確認し、Bitcoinの価格しきい値の段階的な契約を特定して、しきい値が上がるにつれて価格が下がるかを検証します。また、確率特徴量を作成し、両市場で重複する連邦準備制度関連のイベント契約を比較します。…
このノートブックでは、執行記録から学習する行動クローニングと逆強化学習（IRL）を比較します。実演データはTWAPスケジュールから得ています。リスク中立の目的は既知で、タイミングリスクへのエクスポージャーを受け入れながら、取引を均等に分散してインパクトを抑えます。行動クローニングは状態と行動の組から直接行動を学習します。一方、IRLはその行動を説明しうる報酬を推定し、別の設定へ移転するための基礎となる可能性があります。…
このノートブックでは、実際の戦略を対象とする監査で保持された結果を調べ、LEANエンジンと、それに対応するML4Tバックテストのプロファイルを比較します。固定された入力で対応可能な資産クラスのワークロードを特定し、約定、評価額、評価タイムスタンプ、株式のギャップ、最終価値に関するパリティの証拠を示します。利用可能な連続価格には日付別の契約チェーンとロール対応表がなく、ネイティブのLEANサブスクリプションに必要な条件を満たさないため、CME先物のワークロードは除外されています。…
このノートブックでは、日次株式データと時間足の暗号資産永久先物データについて、取得、検証、ソースのラベル付け、保存までを網羅する一連のパイプラインを構築します。株式の例では、過去のWikiPricesデータと新しいYahooのデータフィードを結合します。プロバイダーごとに株式分割調整の履歴が異なるため、両方のフィードにデータがある日付を使って価格の再スケーリング係数を推定し、その係数を過去のOHLC価格に適用します。期間が重ならない部分を結合する前に、出来高には逆数の調整を適用します。また、タイムスタンプの処理を…
このノートブックでは、永久先物のプレミアムのzスコアが、その後8時間のリターンと関連するかを、処置前の6つの統制変数で調整してダブル機械学習により推定します。高ボラティリティと低ボラティリティのレジームで別々にフィットし、処置とレジームの交互作用も使って効果を比較します。データは複数銘柄のパネル形式で構成されているため、クロスフィッティング、エンバーゴの適用、Driscoll–Kraay標準誤差の計算では、各タイムスタンプを1つの意思決定期間として扱います。…
この章では、バックテスト、模擬取引、実運用で動かせる戦略ロジックを軸に、研究から実際の執行へ進む手順を説明します。ブローカーやプラットフォームとの連携、デプロイの反復処理、データと特徴量の同等性確認、注文のライフサイクル処理、運用準備を扱います。注文処理は状態遷移としてモデル化され、部分約定、取消、拒否、中断後の復旧を明示的に扱えるようにします。リスク管理には注文・ポジションの上限、古いデータの確認、シャドートレード、照合、キルスイッチを含みます。…
このノートブックでは、イベント駆動型バックテストエンジンを使って、BTC/USDTの無期限先物バーを対象とするロング限定のRSI平均回帰ルールを実装します。イントラデイの観測値をUTCの日足バーに集約し、上昇幅と下落幅の単純なローリングRSIを計算します。指標が売られ過ぎの閾値を下回るとエントリーし、買われ過ぎの閾値を上回ると決済します。戦略は資本に対する所定の割合を目標とし、手数料とスリッページをモデル化します。逐次エンジンでは、判断、未約定注文、約定、ポジション、現金を明示的に表現し、経路依存のロジックを扱え…
この文書では、暗号資産無期限先物で混み合ったポジションが相対リターンを予測するかを調べるための特徴量を設計します。資金調達料の方向、プレミアム指数の役割、生の資金調達率やプレミアム値を過去のZスコア、横断面順位、減衰指標などで補完する必要性を説明します。価格ボラティリティ、プレミアムのばらつき、決済時刻など、市場環境を表す特徴量も取り上げます。…
この探索的分析では、Binance無期限契約の1時間足OHLCVデータと8時間ごとのプレミアム指数を確認します。データセットの対象範囲、契約銘柄の入れ替わり、単位、欠損値、生の足データにおけるOHLCの整合性を調べます。プレミアムは小数で保存されるため、パーセント表示には換算が必要です。2つのデータフィードは公開頻度が異なるため、タイムスタンプの直接結合では一部の足だけが自然に一致します。また、足のタイムスタンプは開始時刻を示すため、as-of結合では時刻の調整も必要です。…