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このデモでは、AlpacaのUSD現物市場につないだ、常時稼働型の暗号資産取引ループを説明します。無期限先物のケーススタディで使う投資対象を、取引所が扱う現物ペアに対応付け、取引できるのはその一部に限られることを示します。例示するシグナルは、無期限先物と現物のプレミアムシグナルの代理として使う、終値から終値までのモメンタムのローリングZスコアです。本番版では無期限先物価格と現物価格からプレミアムを計算する方法や、運用記録用に資金調達時間帯のタイムスタンプをUTCに統一する方法も説明します。…
このノートブックでは、暗号資産の資金調達率が上昇するか低下するかを予測するモデルのデプロイリハーサルを紹介します。過去のBinance由来の無期限先物データで3クラスのLightGBMモデルを学習させた後、OKXからライブの時間足バーと資金調達率を取得し、データを戦略の8時間間隔に集約してライブ特徴量を計算し、利用可能な銘柄をスコアリングします。Alpacaのペーパートレードを、対応付けたUSD現物ペアの執行基盤として使い、対応しない無期限先物はシグナルのみとします。実行記録には、監視と監査のためにカバレッジ、デ…
このデモでは、USD現物ブローカーに接続して暗号資産戦略を継続運用する際の構成を説明します。無期限先物のケーススタディで使った広い銘柄群を、利用できる現物ペアに絞り込み、モメンタムのzスコア代理指標をブローカー接続型のループに流します。また、資金調達料の確認ではタイムスタンプをUTCに正規化する必要があることを説明し、無期限先物ポジションの時刻目安となる定期的な資金調達時間を示します。…
このケーススタディでは、通貨ペアを順位付けし、相対順位に応じて買いまたは売りを行うクロスセクションの外国為替戦略向けに、将来リターンのラベルを構築する方法を説明します。まず、ニューヨーククローズ方式で4時間足のスポットデータを取引セッションに割り当て、各通貨ペア内で1セッション後とそれより長い期間のリターンを測定します。将来期間のデータが揃っているか、金融商品が継続しているか、リターンが誤って別の商品をまたいでいないかを確認することを重視します。また、ホールドアウト開始前に結果が確定する観測値だけに診断を限定しま…