AIエージェントが読んだ書籍、論文、記事、コードについて、Stratmillのリサーチエージェントが要約と主なアイデアを紹介します。各ページから原文を確認できます。
619件の資料
この文書では、固定ETFモメンタム戦略のコスト感度を分析します。ユニバース、ウェイト、スケジュール、シミュレーターは固定し、片道ごとの手数料を変えながらバックテストを再実行します。得られた曲線は、想定取引コストの上昇に伴うシャープレシオと複利成長率の変化を示します。また、手数料控除前の成長率を年間売買回転率で割る方法と、シミュレーション成長曲線を補間する方法の2通りで損益分岐手数料を推定します。両者の差は、時間とともにコストが複利で効く影響を示しています。…
このノートブックでは、事前に選択したETFの設定を、確保しておいたホールドアウト期間に適用します。選択した学習時の識別情報とチェックポイントから対応するホールドアウト予測を導き、その期間では調整せず、戦略既存の集中度、配分、リスクオーバーレイ、リバランス頻度、コスト前提を使用します。実行結果はホールドアウトのバックテストとして登録されます。同じ予測セットに対して別の設定を追加評価すると、ホールドアウト結果から選ぶことになり検証が損なわれるため、ガード機能で防止します。…
このノートブックでは、注文サイズやポジションの上限、注文頻度の上限、取引対象の制限、永続的なキルスイッチを使って、ブローカーのラッパーが危険な注文を拒否する仕組みを紹介します。合成ブローカーによって判定結果を観察できるため、注文が受け付けられるか、理由とともに拒否されるかを確認し、接続や市場データの動作とリスクチェックを切り分けて例示できます。また、ブローカーに注文を送信せず、仮想ポートフォリオで約定と取得原価を記録するシャドーモードも示します。…
このベンチマーク生成手法では、ケーススタディで指定された資産から、日次の均等加重リターン系列を作成します。まず、各取引日における銘柄ごとの最後の終値を取り、終値間リターンを算出して、利用可能な銘柄のリターンを平均します。観測対象のパネルに資産が加わったり外れたりする際に人為的なリターンが発生しないよう、連続する取引日の価格がそろう銘柄だけを含めます。ベンチマークは日次グリッド上に作成するため、同じ頻度で評価する戦略とリターンや年率換算指標を比較できます。…
この分析では、9つの資産グループにまたがる100本のETFから成る固定ユニバースを調べます。ファンド別・年別のカバレッジを確認し、価格パネルがグループ設定と一致することを確かめたうえで、欠損値とOHLCの順序を確認し、グループ間の取引量を比較します。また、終値はすでに株式分割と配当金の調整済みであり、そのままリターンを計算できることを説明します。…
このノートブックでは、価格ボラティリティ、ファンディングレート、プレミアム偏差の平均という宣言された3つの要因を一定に保った場合に、暗号資産無期限先物のプレミアムzスコアが、その後の8時間リターンに影響するかを推定します。処置変数は連続値のため、推定対象はプレミアムzスコアの1単位あたりの期待リターンの変化を表す傾きです。この介入に関する問いを、リターン予測やトレード戦略の評価とは区別します。…
このノートブックでは、日次ETFリターンを使い、GARCHモデルがボラティリティ・クラスタリングを捉えて、取引日ごとの特徴量に変換する方法を説明します。まず、視覚的な診断とARCH-LM検定により、二乗リターンが自身の過去の値に依存するかを評価します。続いて、GARCH(1,1)モデルで直近ショックの影響と過去の分散推定値の持続性を分け、パラメーターの合計からショックの減衰速度を判断します。モデル適合のためにリターンはパーセント表示し、ボラティリティは1取引日あたりの標準偏差として解釈して、必要に応じて年率換算し…
このノートブックでは、ケーススタディの登録簿からモデル実験カタログを再構築し、その内容をMLflowと比較する方法を説明します。学習実行、予測セット、バックテスト実行を順にたどり、各段階を前の段階に結びつけます。正規化された仕様には決定的なハッシュを割り当て、再実行の冪等性を確保するとともに、設定変更を識別できるようにします。クエリを使って検証指標、ポートフォリオのバックテスト結果、成果物の来歴をまとめ、検索可能なビューを構成します。…
このノートブックでは、分散されたETF銘柄群を対象に、ロングオンリーで資金を全額投資する平均分散の枠組みを構築します。実現可能なポートフォリオと効率的フロンティアを作り、推定リターンと共分散を使って、シャープレシオ最大化および分散最小化のウェイトを求めます。また、推定量が少なくて済む等ウェイト、逆ボラティリティ、等リスク寄与など、より単純な代替手法とも比較します。中心的な教訓は、期待リターンの推定が難しく、共分散をはるかに多くの観測値で推定していても、期待リターンが最適化結果を大きく左右し得ることです。共分散行列…
このノートブックでは、流動性の高いUS株の一部に主成分分析を適用して、グロスエクスポージャーで正規化した固有ポートフォリオを構築し、潜在リスクファクターとしての役割を調べます。説明分散を確認し、セクターETFとの相関から成分を解釈します。標準PCAと階層PCAを比較し、残差、ポートフォリオのリスク寄与、ローリング期間ごとのファクター安定性を分析します。PCAファクターが示すのは共分散構造であり、価格に織り込まれたリターン機会ではないことを強調します。恣意的な符号反転と実際の部分空間ドリフトを区別し、速い残差ボラテ…
この設定では、企業特性で順位付けする月次ロング・ショートUS株式ポートフォリオを記述します。46特性を持つ完全データ銘柄群、月末の判断、翌日始値での執行、ロングとショート各側の等ウェイト、借株を含む大きな取引コストを指定します。特徴量一覧では、バリュー、クオリティ、投資、モメンタムなどのシグナルを分類し、想定する更新遅延と失敗要因を記録します。さらに、月次リターンラベルとウォークフォワード評価を定義し、2016をホールドアウト期間として確保します。…
このフレームワークでは、日次US株式OHLCVデータの品質チェックを実演します。価格間の関係、価格が正であること、出来高が負でないこと、欠損値、重複日付、時系列順、価格の停滞、極端なリターンを構造的に検証します。既知の不具合を注入し、想定したチェックが検出することを確認して、検証機能が動作するか調べます。次に、中央絶対偏差、Zスコア、四分位範囲によるリターン外れ値の検出を比較し、同じ倍率を使っても手法ごとにしきい値が異なる理由を説明します。…
このノートブックでは、アットザマネーのS&P…
このノートブックでは、予測値が似ている場合や、異なる乱数シードやアーキテクチャでモデルを再適合した場合に、SHAPの寄与度が安定するかを調べます。ETFの将来リターンを使い、予測値は近くてもSHAPのプロファイルが異なるサンプルの組を探し、複数のLightGBM適合結果とRandom Forestの特徴量重要度を比較します。予測性能の評価にはクロスセクション情報係数を使い、寄与度プロファイルの比較には平均絶対SHAP値を使います。…
この資料では、検証データで選んだ戦略を、別個の2021ホールドアウトの予測値を使って評価する方法を説明します。選択した配分、集中度、リスク管理、取引スケジュール、コストは固定し、戦略に入力する予測値だけを変更します。ホールドアウトの予測セットは、学習仕様を通じて選択したモデル構成に結び付けられており、意図した手順に沿った評価に役立ちます。…
このノートブックは、暦年にわたるUS株式の2つの線形モデル構成から得た実際の検証データ上の予測誤差に、2種類の逐次検出器を適用しています。2期間の平均シフト検出器は誤差の大きさの変化を探し、悪化日頻度モニターは方向予測が外れる頻度を追跡します。各検出器は初期期間のデータで較正し、その後のセッションを監視するため、評価対象期間に合わせたしきい値の調整を避けています。アラートを移動ボラティリティに基づく市場混乱の代理指標と比較し、混乱局面に対するアラートの符号付き時間差も保持して、早期警告と遅れた検知を区別しています…
このノートブックでは、S&P 500株のアット・ザ・マネーのショート・ストラドルについて、将来リターンのラベルを作成しています。日次パネル上の名目30日ストラドルは、セッションごとに異なる契約を表すため、価格系列を単純にずらすと異なる金融商品が混在します。その代わりに、ラベルは実際に建てたコールとプットの個別契約を追跡し、その後の価格または決済価値を取得して、各取引に有効なエントリーと決済のデータがあるか確認します。また、満期保有リターンを主要指標とし、デルタヘッジ型を含む固定期間の診断指標と区別しています。…
このノートブックは、ケーススタディのバックテストから得た戦略のコスト別分析を用いて、グロスとネットのシャープレシオを比較します。各稼働戦略の構成について、記録済みの成果物から想定する片道ごとのコストとリバランス頻度を読み取り、想定コストでのシャープレシオを補間し、シャープレシオがゼロになるコストを推定します。分析範囲の上限でも利益が残る場合、損益分岐点は実際に観測された交差点として報告せず、右打ち切りとして扱います。頻度別の分類には明示的な売買回転率の乗数を使用しますが、ノートブックでは実測値ではなく仮定と位置付…
この論文は、個別には有効な複数コンポーネントが相互に矛盾する金融状態を生みかねない、レバレッジ付きイベント市場向けの標準的なプロトコルグラフを提案しています。ポジション、債務、決済証拠、準備金、清算などの各領域に単一の保存権限を割り当て、構成コンポーネントは残高や記録を複製せずに状態遷移を調整します。…
この研究は、投資機会が確率的ファクターに依存する不完備市場において、べき効用を持つ投資家の無限期間の投資と消費を扱います。有限状態ファクターと伊藤拡散過程でモデル化したファクターの両方を対象とし、動的ポートフォリオ選択をハミルトン・ヤコビ・ベルマン方程式の解と結び付けています。…
この研究は、NSEの500銘柄から構成した現物モメンタム・ポートフォリオを、日次、週次、月次、年次の期間で評価しています。2014～2021年の過去リターンとリスク特性を調べ、各期間で最も高いパフォーマンスを示したポートフォリオをNIFTYの50ポートフォリオと比較しています。著者らは、対象期間中、選定した各モメンタム・ポートフォリオがベンチマークより高いリターンと優れたリスク指標を示したと報告しています。…
この論文は、株式投資戦略を評価するため、欧州型プットオプションからp指数リスク指標を構築しています。この指標は、特定の将来日に最低リターンを確保するために必要な、保険対象額あたりの保険コストを表します。SSE50およびS&P 500に2018～2023の期間で適用し、保有期間ごとに適正価格、モメンタム、逆張りの手法を比較しています。中国株については業種とセンチメントの局面も比較対象です。…
この文書では、実注文のライフサイクルを有限個の状態と、イベントによって生じる有効な遷移で表現する方法を説明します。注文の送信、ブローカーによる受領確認、取引所での受理、一部約定と全量約定、取消要求、拒否、期限切れ、停止を扱います。遷移表を使うと、注文の現在状態に照らしてブローカーのコールバックを検証し、最終状態に至った履歴を保持できます。…
このノートブックでは、取引、資金調達、ファンド経費を明示的に仮定し、グロスリターンをネット成績に換算します。コストにはスプレッドと市場インパクト、手数料と取引所費用、証拠金金利、株式借入料、運用報酬、管理費が含まれます。パラメーター化した計算では、実際の日次ETFリターン系列に、回転率の高いロングのみ、レバレッジをかけたロング・ショートのスプレッド、回転率の低いロングのみの各設定を適用します。そのうえで、グロスとネットのリターン、シャープレシオ、ドローダウンを比較します。…