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6件の資料
このノートブックでは、固定された検証候補群から選ばれたFX通貨ペアの設定を再構成し、検証とホールドアウトの証拠を評価します。選択には適格な候補のうち最も高い検証シャープレシオを用い、同値の場合はバックテスト識別情報で決定的に順位付けします。コスト違いの設定は候補群に含めません。モデル系列、設定、ラベル、チェックポイントによってホールドアウトの系譜を照合します。実際に再学習すれば学習識別情報が異なるためです。分析では、登録済みのホールドアウト予測とバックテストを読み込み、出所を確認し、検証、ホールドアウト、および両…
このノートブックでは、ETFパネルを使ってペア分析と横断面特徴量を説明します。Engle–Granger検定とJohansen検定による共和分検定を比較し、定常なスプレッドと単なる連動を区別します。エネルギーETFと原油ETFの例では、どちらの検定にも合格しません。ファンドの保有銘柄や先物のロールコストの違いは、固定比率の組み合わせが変動する理由の説明に役立ちます。共和分検定で棄却された場合、そのヘッジ比率は取引可能な関係の証拠ではないと、このノートブックは注意を促しています。…
このノートブックでは、価格水準から金融特徴量を抽出する局所線形トレンドの状態空間モデルを説明します。隠れ状態には価格水準と傾きが含まれ、観測値はノイズを含む終値です。各ステップでフィルターは状態を予測し、観測値のイノベーションを測定して、カルマンゲインに従って推定値を更新します。得られる水準、傾き、イノベーション、不確実性は、トレンド、予想外の変化、確信度を示すために使えます。ノイズ設定は推定値の反応速度を左右し、最尤法による当てはめは手動設定に代わるデータに基づいた方法です。…
このノートブックでは、通貨ペアの予測ランキングを取引するベースラインに変換します。各判断時点で、順位が最も高いペアをロング、最も低いペアをショートとして同数ずつ組み入れ、FXバックテストエンジンで評価します。ポジションサイズや配分に関する後続の判断からランキングの寄与を切り分けるため、均等加重を用います。ポートフォリオサイズのグリッドで各側の集中度を変え、対象となる通貨ペア数によって各側で保有可能な異なるペアの数を制限します。…
このノートブックでは、金融価格から特徴量を抽出する方法としてカルマンフィルターを解説します。局所線形トレンド状態が潜在的な価格水準と傾きを追跡し、観測モデルがノイズを含む終値を扱います。各更新で、フィルター済みの水準、傾き、イノベーション、不確実性の推定値が得られます。カルマンゲインは、モデルと観測の不確実性に基づき、新たな観測が状態をどの程度変化させるかを調整します。また、二つの資産間で時間とともに変化しうるヘッジ比率の推定にもフィルターを適用します。…
複数の資産系列を必要とする特徴量を作成します。共和分についてEngle-Granger検定とJohansen検定を比較し、連動して動くだけでは定常スプレッドを意味しない理由を説明します。全期間の回帰と、情報を前向きに更新するカルマンフィルターの両方でヘッジ比率を推定します。平均回帰の半減期は学習期間のみから推定し、その値でシグナル期間を設定することで、選択に将来情報を使わないようにします。また、時間方向の指標をクロスセクション順位、ベンチマークとの相対値、ユニバース全体のレジーム要約に変換する方法も紹介します。…