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。
148件の資料
このノートブックでは、幅広いUS株式ユニバースの順位付けに使う、価格由来の特徴量を作成します。モメンタム、ボラティリティ、移動平均、テクニカル指標の種類を説明し、1セッション先のリターンラベルに対して評価します。設計の中心的なルールは、全セッションの系列を使って銘柄ごとのローリング特徴量を計算し、適格性のスクリーニングを適用してから横断分析の順位を計算することです。これにより、ローリング期間の意味を保ちながら、各日の順位を実際に売買可能な銘柄に基づくものにします。…
この研究では、NVDAの市場別注文データを10取引日分使い、日々の取引活動がバーによるサンプリングにどう影響するかを調べます。通常のUS取引時間に対象を絞り、取引所のラベルから売買主導側を分類し、日ごとの取引件数、株数、売買金額の変動を報告します。さらに、1日あたりの目標バー数に向けて時間、ティック、出来高、金額、不均衡バーの閾値を較正し、セッションをまたいだパラメーターの安定性を判断するために、日ごとのバー数と統計量を比較します。…
このノートブックでは、AAPL取引所の1日分の取引データから作成した時間バー、ティックバー、出来高バー、金額バー、インバランスバー、ランバーを比較します。最初の4つのサンプリング方法は、経過時間、取引回数、取引株数、取引金額で観測値をまとめます。インバランスバーとランバーは、推定した取引方向も使って符号付きの注文フローを捉えます。バー種別ごとにリターン分布と自己相関を比較し、出来高または金額に基づくサンプリングで時間バーより正規性が高まるかを調べることを提案します。…
この文書では、NASDAQの取引データを日中足に集約して、取引ベースのマイクロストラクチャー特徴量を構築する方法を説明します。Kyleのラムダ、Amihud流動性指標、Rollのスプレッド推定量、取引強度、注文フロー不均衡（OFI）を取り上げます。集約前に、OFIを個々の取引が買い手主導か売り手主導かに分類する必要があると強調しています。バーの終値だけに符号を付けると、この指標はバー収益の方向に縮約されてしまいます。また、取引活動を表すフロー特徴量と、スプレッドや板の厚みなど板の状態を表す特徴量も区別しています。…
このノートブックでは、ボラティリティの測定値を比較し、異質自己回帰（HAR）モデルを適合させ、ハースト指数で粗さを推定します。まず、日中の実現分散と日次推定量を比較し、夜間リターンと取引時間中の活動を分けます。また、調整されていない価格、欠損した取引日、定義の異なるボラティリティなどの注意点を示します。HAR回帰では日次、週次、月次のボラティリティ平均をローリング計算して複数の市場期間を表し、説明変数に重複がある場合の推論にはNewey–West標準誤差を使います。さらに、HAR予測とGARCHを比較し、リターン…
このデモでは、二重移動平均のクロスオーバー実装がバックテストとライブエンジンで一致するシグナルを出すか確認します。両エンジンには同じように準備したETFバーを与え、同じ戦略パラメータと約定ルールを使用するため、比較ではエンジンの挙動の違いに焦点を当てます。短期移動平均が長期移動平均を上回り、ロングポジションがないときに買い、資産を保有している場合は逆のクロスの後に売る戦略です。…
このノートブックでは、時系列の観測値の順序と経路の形状を保つ固定長の特徴量として、パスシグネチャを解説します。第1レベルは変化の合計を記録し、第2レベルの項は座標ペア間の符号付き面積を捉えます。時間を経路の座標に加えると、合計リターンが同じでも異なる価格経路を区別でき、出来高を加えると価格と出来高の動きを合わせて表す特徴量が得られます。冗長な特徴量を減らす方法としてログシグネチャを勧め、深さを増すと特徴量数が増えることも説明します。…
この章では、取引アイデアを文書化された特徴量仕様に落とし込む枠組みを示します。特徴量の期間を意図する判断に合わせ、要因に関する仮説を明示し、予測シグナルと文脈を表す状態変数を区別するよう研究者に求めます。参照基準、表現方法、集約方法の選択は経済的な主張に沿うべきです。仮説を変える変換と、主にノイズを抑える変換も区別します。この章では、価格・出来高の特徴量、市場マイクロ構造、金融商品間の関係、デリバティブ価格が示唆する指標、ファンダメンタルズ、マクロ経済データ、カレンダー変数を概観します。…
この学習用ノートブックでは、クオンツ分析で使われる価格・出来高由来の特徴量を概観します。期間別の単純リターンと対数リターン、直近1期間を除くモメンタム、夜間および日中リターン、移動平均からの乖離、トレンドと反転の指標、複数のボラティリティ推定値、ボラティリティ局面の指標、出来高と流動性の指標、リスク統計、クロスセクションの順位と標準化値を扱います。例ではETFデータを使い、本番運用を想定した特徴量ライブラリと手作業の計算を併せて示します。…
このノートブックでは、NASDAQ-100の市場マイクロ構造特徴量を使って線形モデルを学習します。1分間隔で観測した特徴量から、複数の先行期間のリターンを予測します。より表現力の高いモデルに進む前に、単純なベースラインを確立することが目的です。スプレッドとインバランスの特徴量は指標間やルックバック期間間で重複するため、設計行列は多重共線性を持ちます。Ridge、Lasso、Elastic Netを比較します。Ridgeは相関する係数を縮小し、Lassoは係数をゼロにでき、Elastic…
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…
この文書は、複数資産を対象に2種類の投資家を扱うモデルを提示しています。ファンダメンタリストは株価とファンダメンタルズの認識上の差に反応し、チャーティストは価格トレンドを利用します。両者は一定相対的リスク回避度効用を最大化して投資判断を行います。著者らは、較正したモデルがファットテール・リターンや持続的なボラティリティなどの市場特性を再現すると報告し、戦略パラメータと各グループの資産シェアとの関係を調べています。…
この文書では、銘柄の価格系列における後方可視性の関係から構築した、価格ベースの指標である可視性グラフ相対力指数を紹介しています。指標はゼロから100の範囲にスケーリングされ、自動売買戦略のシグナル生成に使われます。評価では、30日間の最適化ウィンドウと7日間のテストウィンドウを用いるローリング方式を採用し、ダウ工業株平均、EUR/USD、USドル建て金を2024～2025にわたり検証しています。…
このノートブックでは、隠れマルコフモデルがリターンと直近のボラティリティから、観測されない市場状態を推定する方法を説明します。まず、ストレス相場を判定するボラティリティ指数の閾値と、トレンドを判定する長期移動平均に対する価格という、シンプルな比較ルールを設定します。2状態の例でフォワードアルゴリズムを示し、当該セッションまでに得られる観測値を使って状態確率を更新します。…
分数次差分では、対数価格にラグ差分演算子の非整数乗を適用します。二項係数の重みは過去の観測値に向かって減衰するため、結果には価格変化と一部残る水準情報が組み合わされます。分数次はそのバランスを調整します。低い次数では記憶を多く保ちますが、定常性を示す根拠が弱くなる傾向があります。一方、高い次数ではより短い履歴を使い、水準情報を多く取り除きます。…
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…
このノートブックでは、日々の取引判断に使う変化の遅い状況特徴量として、会計比率、マクロ経済環境、カレンダー符号化を説明します。利益利回り、収益性、発生高、レバレッジ、キャッシュフロー利回りなどのバリュー・クオリティ指標を示し、発表日とas-of結合を使って四半期ファンダメンタルズを日次観測に整列します。マクロ系列には公表ラグとフォワードフィルが必要です。カレンダーのパターンには周期的な符号化やイベントまでの時間を使えます。…
この文書は、スーパートレンド指標のATR倍率とATRをベイズ最適化で選ぶことを提案しています。これらの設定は指標が価格を追跡する方法と売買シグナルの生成方法を決めます。手作業で値を選ぶのではなく、その選択を自動化することを目指しています。…
本研究では、過去の価格とテクニカル指標を用いて、ビットコイン、イーサリアム、ライトコインの短期的な値動きを分類します。1時間先の上昇・下落を特定する分類手法を比較し、陽性的中率と陰性的中率の成績を報告します。次に、予測を売買判断に変換し、取引環境を再現するよう設計されたバックテスターで評価します。…
本論文は、1時間ごとの価格・取引高の特徴量とRedditのセンチメントを組み合わせ、ビットコインの短期的な価格方向を予測するモデルを提案します。ローリング・ボラティリティ指標で各観測を安定局面または変動局面に分類し、学習されたゲートでセンチメント情報と価格情報の相対的な重みを変えます。変動局面ではセンチメントを重視し、安定局面では価格の動きを重視します。3時間後と6時間後の予測で、価格のみ、センチメントのみ、固定的に融合する各モデルと比較し、構成要素を除いた分析も報告しています。…
この文書は、トレンドフォローのパフォーマンスを、シグナル・パラメーターに結び付く理論的なシャープレシオの関係で説明できると論じています。GrebenkovとSerrorが導いた公式に実証結果が当てはまると報告し、特性時間尺度が一つの平均回帰過程が、CTAの平均的な尺度でのトレンド挙動を表現できる証拠と解釈しています。…
従来型の投資資産と共通点を持ちながら、独自の市場挙動も示す暗号資産の取引研究をレビューします。取引システムとプラットフォーム、取引シグナルと戦略、ボラティリティとリターンの予測、バブルや極端な市場環境、ポートフォリオ構築、テクニカル取引、リスク管理を扱います。…
行動的な群集心理の枠組みで解釈した対数周期的べき乗則（LPPL）パターンを米国債利回りに適用しています。2000年10月以降、満期が1年を超える利回りにアンチバブルのパターンがあったという証拠を報告しています。この枠組みでは、アンチバブルは集団的な群集行動を捉えるために提案された特定のLPPL形式であり、著者らはパラメトリックおよびノンパラメトリック手法で検証しています。 市場間および満期間の関係を調べるため、推定したLPPLパラメーターが利回りの満期によってどう異なるかを分析し、S&P…
KM₂O-Langevin理論を用いて、株価変動を定常、非定常、中間の状態に分類します。この分類に基づき、定常期間には移動平均、非定常期間にはオシレーターである心理線という二種類のシグナルを選びます。価格の統計的特性の変化に合わせて機械的な売買判断を調整する方法として提示されています。…