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
このノートブックでは、期待対数資産を最大化して二者択一の賭けに対するケリー基準のサイズを導き、賭け金の大きさがシミュレーションによる資産推移の分布をどう変えるかを示します。枠組みを連続リターンと複数資産のポートフォリオに拡張します。そこでよく知られた平均分散比の式は、対数関数を有限項で展開した近似に依存します。ポートフォリオの解について、そこから導かれるレバレッジと、資本を使い果たす可能性のある逆方向の値動きを調べます。市場データから期待リターンと共分散を推定する場合、ローリング推定でポジションサイズがどれほど不…
このノートブックでは、事前に選んだETF戦略を、確保したホールドアウト期間で評価します。学習時の識別情報とチェックポイントが一致する予測を取得し、先に定めた戦略仕様と取引コストを適用して、バックテストを登録します。集中度、配分、リスクオーバーレイ、リバランス頻度を含む構成は、ホールドアウトを実行する前に固定します。配分がコンフォーマル予測の幅に依存する場合は、検証残差からその幅を求め、将来リターンのラベルがホールドアウトと重なる残差を除外します。…
この分析では、複数の売買ケーススタディで選ばれたシグナルが、その後も使えるほど信頼できそうかを評価します。検証用情報係数（IC）とホールドアウトの根拠を比較し、安定性と再現性を調べ、予測の品質とモデル予測から構成したポートフォリオのシャープレシオを対比します。ヒートマップとファミリー別の要約で、資産クラスやモデルファミリーによる結果の違いを示します。また、平均ICとシグナルのシャープレシオ中央値は異なる性質を捉えるため、モデルの順位が異なる場合があることを明らかにします。…
このチュートリアルでは、資産の価格と出来高の履歴から作る特徴量を概観します。複数期間のリターン、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、流動性、テールリスク、横断面の正規化などを扱います。モメンタムシグナルでは直近の観測値を除外する、移動平均からの乖離をボラティリティで尺度調整する、生の出来高ではなく相対出来高を使う、といった実践的な選択肢も説明します。また、定常性と長期情報の保持を両立させる方法として、分数階差分も取り上げます。…
このノートブックでは、気配スプレッドのうちどの割合を負担するかという仮定によって、S&P…
この文書では、売買を自動停止する再利用可能な状態機械を示します。状態はクローズ、オープン、ハーフオープンです。同じ状態遷移ロジックを、口座ドローダウン、日次損失、連続して損失が出たセッション、システム遅延という4種類のリスクに適用します。復旧タイムアウト後、ブレーカーはハーフオープンに移行し、試験的な観測を許可します。その観測によって通常運用に戻るか、停止が再開されます。監査記録には復旧確認を含むすべての状態変化を記録し、トリップ時には別のコールバックから個別に通知できます。…
このノートブックでは、検証データで選んだ構成を使って、これまで未使用のETFホールドアウト期間を予測します。学習仕様を組み直し、期間開始の1予測ラベル期間前で学習を終え、モデルを再フィットして選定済みチェックポイントを維持し、学習識別子が検証時のものと異なることを確認します。登録情報を確認して、過去の予測セットがアウトオブサンプルだと確認できない場合を特定し、同じ期間を別の構成で評価することを防ぎます。…
このノートブックでは、企業の10-K提出書類からサプライヤー、顧客、競合他社の関係を抽出し、Neo4jの知識グラフに保存するパイプラインを概説します。ローカルの言語モデルが主語・述語・目的語の構造化された三つ組を提案し、その後、文字列ベースのエンティティ解決で名称を正規化し、提出企業への言及を正式な企業名に対応づけます。解決済みの関係を一括してグラフに書き込み、グラフクエリで複数社に共通するサプライヤーを集計し、サプライチェーンの集中度を示します。 このノートブックはS&P…
このノートブックでは、一般的な目標ウェイト型リスクオーバーレイでは、説明対象のS&P 500ショートストラドル戦略を制御できない理由を解説します。オプションエンジンは固定された資本配分率を週次コホートに割り当て、各コホート内でウェイトを正規化します。そのためウェイトを拡大しても正規化で元に戻り、オーバーレイが生み出せる現金配分はありません。ヘッジのしきい値、決済、コスト、コホート数など、戦略に影響する制御は、後からウェイトを変換するのではなく、戦略仕様に含める必要があります。…
この文書では、リサーチパネル、集約予測、対立的な議論、監督役を組み合わせた予測アーキテクチャ全体を示します。監督役は意見の不一致を特定し、明確化に役立つ証拠を探し、確信度ラベル付きの確率を提案します。確信度に基づくルールによって、その確率でアンサンブルを上書きするか、混合するか、変更しないかを決めます。ノートブックでは出力に影響する設定を一元化し、後から確認できるよう段階ごとの確率と実行情報を記録します。…
この文書では、固定期間にわたりポジションを清算するエージェントを学習させるGymnasium環境を説明します。観測値には残存在庫と残り時間のほか、スプレッド、市場の厚み、ボラティリティ、通常またはストレスのレジームが含まれます。連続値のアクションで基準スケジュールに対する執行ペースを設定し、参加率とスケジュールの上限で取引を制約します。完了を確実にするため、最終ステップですべての残存株式を売却します。…
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、潜在因子を抽出してロング・ショートの固有ポートフォリオを構築します。標準化されたPCAベクトルを生リターンのウェイトに変換し、グロスエクスポージャーで正規化する方法を説明します。さらに、説明分散、セクターとの関連、階層的PCA、残差の挙動、ポートフォリオのリスク分解を検討します。セクターETFとの相関を使い、名前の付いていない成分に説明的なラベルを付けます。…
このノートブックでは、極端な無期限先物プレミアムが、その後のBTCリターンまたはプレミアムの回帰に影響するかを検討します。処置を高プレミアム状態と定義し、多くの要因に左右される可能性がある広範な市場指標と、資金調達圧力や裁定取引により直接結び付くプレミアム変化を比較します。因果グラフで調整変数を指定し、過去のリターンとボラティリティを統制変数として使います。また、設計上、処置前の統制変数と将来の結果を分けています。…
この章では、統計手法を当てはめてトレードモデルの特徴量に変換する方法を概説します。診断と定常性、構造変化、分数差分、カルマンフィルター、スペクトル法とパスシグネチャ法、ARIMAとGARCHによるボラティリティ分析、HARとラフボラティリティの指標、不確実性推定、レジームモデル、横断面またはパネル変換を扱います。出力には、フィルター処理した水準やトレンド、イノベーション、予測値、条件付きボラティリティ、レジーム確率、事後または予測の不確実性が含まれます。…
このノートブックでは、上場オプションデータを読み込んで株式を順位付けし、その株式を保有する戦略向けに、将来の株式リターンラベルを作成します。企業行動を反映した調整済み価格系列を作成し、永続的な証券IDで企業を識別したうえで、各将来期間が完全であること、単一の証券内に収まること、取引セッション単位で測定されていることを確認します。また、リターンが得られない場合を明示的に処理して方向性ラベルを導出します。保有期間と検証時のパージ用バッファを区別し、シグナルの観測時点ではなく各結果が確定する時点に基づいて診断対象の期間…
このノートブックでは、親注文を有限期間の制御問題として扱います。各時間区間で、表形式Q学習が、時間と残存在庫に加えて直近に観測したスプレッドおよびボラティリティのレジームを条件として、VWAPベースの取引分割量に掛ける倍率を選びます。報酬では、スプレッドやシナリオに基づく市場インパクトを含む執行コストと、ボラティリティの高い時間帯に在庫を保有することへの線形ペナルティのバランスを取ります。参加率の上限で約定量を制約し、終端ペナルティによって未約定在庫にコストを課します。価格やリターンのシグナルは除外し、方向性のタ…
このノートブックでは、過去のUS株式リターンから相関ネットワークを作り、ポートフォリオ構築を検討します。推定期間のデータを使って流動性の高いユニバースを選び、ペアごとの相関を距離に変換し、密な依存構造を見やすくするため最小全域木（MST）を抽出します。次数、媒介、近接の各中心性で、資産がその木の中で占める位置を表します。次に、ポジション上限の範囲内で、構造的なハブへのウェイトを低くする逆中心性ルールを適用します。このノートブックでは、これらの配分をポートフォリオのベンチマークと比較し、定型化したショック伝播の感応…
このノートブックでは、情報係数、分位点リターン、上位から下位までのスプレッド、分類診断を使って、横断モメンタム因子を評価します。スピアマンのICを、シグナルとその後のリターンの日時点ごとの順位相関として紹介し、すべての日付と資産の観測値をまとめた相関と区別します。まとめた場合のICにはリターンの時間変化も反映されるため、2つの方法の結果は異なることがあります。また、補完的な診断としてICIR、有意性指標、分位点の単調性、売買回転率、シグナルの減衰も説明します。…
この事例研究では、上場オプションの情報がS&P 500銘柄の選択に役立つかを調べます。2017から2021までの633銘柄を対象に、日次株価と、オプションが示唆するボラティリティ水準、スキュー、期間構造、分散リスクプレミアム指標を組み合わせます。オプション特徴量にはラグを設け、金曜日のデータでポートフォリオを選び、翌週月曜日の寄り付きから取引を始めます。研究ワークフローでは、リターンのラベル付け、特徴量の構築、複数のモデル群、ポートフォリオ配分、リスク制御、取引コスト、後続期間での評価を扱います。…
このモジュールでは、モデルのリクエスト、予測とバックテストの実行、候補プール、最終選択を含む、CME先物研究の読者向けワークフローを定義します。共有設定宣言から設定済みのラベル探索を読み込み、宣言された順序を保ち、要求されたモデル設定が各ラベルに存在するか確認します。研究の構築では、標準実行と縮小版のプレビュー実行を区別し、プレビュー出力が標準の母集団構成要素として扱われないよう実行情報を付与します。…
このノートブックでは、最大順行幅（MFE）と最大逆行幅（MAE）を使い、観測された価格経路に基づいてトリプルバリア・ラベルの幅を設定します。ローソク足の終値でポジションを建てた場合、次のバーから始まる将来の保有期間における最も有利な値動きと最も不利な値動きを測ります。ロングとショートでは定義が逆になります。また、真の値幅とワイルダー平滑化を用いる平均真の値幅を説明し、ボラティリティに応じてバリア幅を調整する方法を示します。…
このノートブックでは、ETF株式戦略の運用サイクルを実演します。市場データを更新し、金融特徴量を計算し、Ridgeモデルを再学習して、最新の横断的予測を生成します。それらをバックテストエンジンで再生し、上位銘柄のバスケットをペーパーブローカー向けに準備します。正則化の設定はリサーチレジストリから取得し、固定された設定と照合します。オフライン再生から基準となる取引記録を作成し、保存された実行記録では予定、試行、受理、失敗した注文を追跡します。…
この文書では、シグナル選択とポジションサイズを切り分けるためのFXポートフォリオ配分探索について説明します。検証バックテストの成績で順位付けした、凍結済みの等ウェイト基準候補から始め、各モデルのチェックポイントとシグナルの対応関係を保ちながら設定を進めます。予測、選択済みペア、取引コスト、執行前提は固定したまま、配分ルールを変えます。結果の各戦略仕様を基準と照合し、配分以外の項目への変更は拒否します。…
この文書では、モデルの不確実性が点推定値を超える情報をもたらす仕組みを説明します。過去のリターンからボラティリティを定義するGARCHと、ボラティリティを潜在的な自己回帰過程として扱い、リターンをスチューデントのt分布でモデル化する確率的ボラティリティモデルを対比します。事後分布の広がりは、持続性、ボラティリティの動態、裾の挙動の推定値とともに、時間変化する特徴量として利用できます。…