ナレッジライブラリ

この文書では、ブローカーや取引所における注文処理を有限状態機械としてモデル化します。注文の送信、受領確認、受理、一部約定、取消、拒否、期限切れ、停止の状態を明示し、各イベントを有効な状態遷移に対応付けます。状態を持つ注文では遷移履歴と約定情報を記録するため、運用上の確認や照合に経路を利用できます。…

このノートブックでは、価格変動にさらされ続けるリスクと市場インパクトの均衡を取りながらポジションを清算するAlmgren–Chriss解を導出します。到着価格に対する執行不足を使い、恒久的インパクトと一時的インパクトを分けてモデル化し、執行スケジュールのコストとリスクを導きます。リスク回避度を変えると効率的フロンティアを描けます。清算までの半減期でもスケジュールを表し、パラメーターの実務上の意味を示します。…

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、検証で選択したFX戦略が、比例取引コストの変化にどう反応するかを測定します。予測ラベルごとに、シグナル、配分、リスクオーバーレイの結果から親戦略を選び、他の識別情報を保ったまま、コストのグリッド全体で再実行します。このコストの走査は摂動分析です。確定した戦略の頑健性を記述するものであり、後の選択には使いません。…

このノートブックでは、月次のETFモメンタムとイールドカーブのレジーム戦略を、ベクトル化したリターン計算と逐次的な口座シミュレーションの2つの方法で適用します。どちらも目標ウェイト、資産、日付、取引コスト合計が同じため、目標が有効になる時点、約定価格、整数株の制約、現金管理などの執行上の選択に比較を絞れます。シグナルはルックバックリターンを実現ボラティリティに対して評価してETFを順位付けし、リスクオン局面では選択したファンドを保有し、それ以外では債券ETFを使います。…

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…

このノートブックでは、統合データマネージャー、事前定義またはカスタムの銘柄ユニバース、パーティション分割したParquetストレージを使って金融時系列を取得・管理する手順を示します。単一銘柄と複数銘柄の並列取得、ストレージへのデータ読み込み、指定期間の読み出し、増分更新、分析やバックテスト前の欠損検出を扱います。株式、債券、金を含むリベース済みETF系列を用い、バッチ読み込みで複数資産を一つのデータセットから比較できることを示します。…

このノートブックでは、時間加重平均価格（TWAP）執行ルールのデモを使い、行動クローニングと逆強化学習（IRL）を比較します。行動クローニングは観測された市場状態を直接行動に対応づける一方、IRLは執行特徴量に対する線形報酬を当てはめ、そこから推定した目的に基づいて方策を導きます。TWAPは既知の参照目的を与えます。取引を均等に分散し、各ステップの市場インパクトを抑えることと、時間経過に伴う価格変動へのエクスポージャーとのバランスを取ります。…

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。…

この分析では、ITCHの追加、削除、一部取消、置換、約定メッセージから、個々のNASDAQ指値注文を再構成します。正確な時刻と対数スケールの存続時間分布を用いて、注文が取消または約定されたか、それらのイベントまでにどれだけ時間がかかったかを測定します。取引終了時点で板に残る注文と、すでに約定または変更された注文を区別し、単一銘柄のライフサイクル分析とより広範なメッセージ数の分析も分けます。…

この分析ノートブックでは、新たなバックテストではなく、レジストリの結果を使って企業特性に基づくUS株式戦略を評価する方法を説明します。不確実性を考慮した運用成績統計を読み込み、共通の対象範囲で設定を順位付けし、ペア比較で選定戦略と均等加重ベンチマークを評価します。ホールドアウトの選定は、選んだ検証実行の完全な仕様に基づいて決まり、ホールドアウト結果を見た選定を避けます。…

この文書では、金融時系列データに使うデータベースエンジンのベンチマークについて説明します。一括書き込み、全件スキャン、期間指定クエリ、OHLCV集計、約定と気配値データの時点指定結合を比較します。手法では、クライアント側の変換も書き込みコストに含め、データの永続化とクエリ可能な状態を待ってから計測します。切り詰められたクエリが見かけ上速くならないよう、結果件数も厳密に検証します。読み込みではウォームアップ後に繰り返し計測し、組み込み型エンジンとサーバーで利用可能なキャッシュを反映します。…

このノートブックでは、オフラインの機械学習パイプラインとQuantConnectのLEANエンジンの間にあるデプロイ境界を示します。ETFの事例レジストリから予測セットを選び、学習と予測の来歴を検証して、プラットフォームで利用できるJSON形式でアウト・オブ・サンプルのホールドアウト予測を出力します。プラットフォーム側のアルゴリズムは、モデルの推論パイプラインを再現せずに、そのスコアへポートフォリオルールを適用します。予測を固定しておけば、再学習せずに閾値、ポジション上限、リバランスルールも検証できます。…

このノートブックでは、複数の事例から得た戦略について、想定した取引コストの影響を比較します。採用された戦略設定ごとのコスト感応度バックテストを読み込み、事例で想定されたコストにおけるグロスのシャープレシオとネットのシャープレシオを比べ、シャープレシオがゼロになるコストを推定します。想定コストがテスト済みのコスト水準の間にある場合、ネットのシャープレシオは線形補間します。また、リバランス頻度ごとに結果をまとめ、売買回転頻度とコスト負担の関係を調べます。…

このノートブックでは、選定した実例のトレード戦略について、Backtrader、Zipline…

このモジュールでは、リスク調整後モメンタムスコア（月次のETF配分のベースライン）を定義します。スコアは、過去の累積リターンを年率換算した実現ボラティリティで割って算出します。10年債利回りと2年債利回りの差が閾値を上回る場合は順位の高い資産を選び、そうでない場合は総合債券と長期米国債の間で守備的に配分します。投資対象には、幅広い株式、国際株式、不動産、金、コモディティのファンドも含まれます。比較対象として、均等加重、逆ボラティリティ、固定比率の株式・債券ポートフォリオも含まれます。…

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。…

この概要では、株式、暗号資産、外国為替、先物、オプション、マルチアセット・ポートフォリオにまたがる9件の取引ケーススタディから設定データを集約します。各研究の銘柄群、データ頻度、判断の頻度、コストモデル、シグナルからポジションへの対応付けを比較します。取引コストの影響が特に大きい設定も含め、こうした選択が戦略やデータセットによってどう異なるかを例示します。…

このノートブックでは、バックテストと実運用のパイプラインが一貫して動作するかを確認する、決定論的な枠組みを示します。価格バーを判断に変える各段階、すなわち特徴量計算、予測、シグナル、注文数量を比較します。固定の合成価格データを使い、両方のパイプラインが同じ入力を処理できるようにすることで、市場変動と技術的な不一致を切り分けやすくします。…

このノートブックでは、暗号資産の無期限先物市場における固定の売り注文を時間単位のバーに分散して執行するため、強化学習エージェントを学習させます。状態には、ラグ付きリターン、ボラティリティ、前の時間の出来高、現物に対する無期限先物のプレミアム、資金決済までの時間を含みます。日付に基づいて学習期間と評価期間を分け、同じ評価ウィンドウ上で複数の執行スケジュールを、対応する差分と標準誤差を使って比較します。…

このノートブックでは、NASDAQのITCH由来の取引・注文データを使い、市場マイクロ構造のパターンを示します。ティック単位の取引リターンにおける負の1次自己相関を調べ、その影響を仲値リターンと比較します。また、流動性の異なる銘柄を選び、取引活動と日中ボラティリティを対比します。注文の到着と提示サイズも特徴づけ、拡張データが利用できる場合には取消メッセージの部分取消数量も報告します。…

このデモでは、単一注文の手順を大型US株の固定銘柄群に対する日次リバランスへと拡張します。現在のブローカー口座のポジションとモデルの目標を比較し、差分の注文を作成して、ペーパートレード用ブローカーラッパーを通じてバスケットを任意で発注する方法を説明します。接続口座がペーパー口座であることを確認し、保存済み状態とブローカーのポジションおよび未約定注文を照合して、ポジション、注文、日次損失の上限を適用します。ウォームアップ用バーと気配値は、執行に使うブローカーセッションから取得します。…

このケーススタディでは、S&P…

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。…