ナレッジライブラリ

金利環境を使って、債券先物や売買ルールにおけるCTA配分を調整できるかを検討しています。メタ予測の方法として、観測可能なレジーム変数で過去の戦略リターンをグループ分けし、各グループのパフォーマンスを比較します。例では正規化したUSの5年利回り水準と変化を使い、ユーロドル先物や複数の米国債先物、キャリーとモメンタムのルール、銘柄やルールを組み合わせたポートフォリオを調べています。…

この記事では、価格系列が平均回帰、ランダムウォーク、トレンドのいずれに当たるか評価する統計手法を紹介しています。単位根検定である拡張ディッキー＝フラー検定について、帰無仮説はランダムウォークを表し、検定統計量が臨界値に対して十分に負であれば、その帰無仮説を棄却できると説明しています。例ではGoogleの調整後終値に検定を適用し、対象サンプルでは帰無仮説を棄却できなかったと報告しています。…

この記事は最近のGitHubイベント数を使ってInternet Computer、Chainlink、Starknetの開発活動を比較し、それぞれに帰属するインフラ上の役割を説明しています。オンチェーンアプリのホスティング、スマートコントラクト向け外部データフィード、ゼロ知識ロールアップによるEthereumのスケーリングが取り上げられています。リポジトリの活動を開発者の関与や長期的なプロジェクトの健全性を示す目に見える代替指標として扱い、文脈を示すため他の活発なブロックチェーンプロジェクトも列挙しています。…

ウォレットや取引所アカウントへの不正アクセスが疑われる場合の対応手順を示すガイドです。安全と考えられる端末から残りの資産を移し、端末をスキャンして更新し、認証情報を変更したうえで、サービス提供者や関係当局に連絡します。盗難を報告する際は、取引記録などの証拠を集めるよう勧めています。見覚えのない出金、ログイン通知、予期しない二要素認証の動作などの警告兆候も挙げています。…

この資料では、バリューETFをモデルにした四半期ごとのロングオンリーUS株式戦略を説明しています。NYSE銘柄から金融企業、ADR、REITを除外し、90日間の平均売買代金で流動性を選別します。対象銘柄のうち、EV/EBITで最も割安な10分の1を選び、EBITがマイナスの企業を除外したうえで、ピオトロスキーFスコアが最も高い半数を残します。保有銘柄は均等配分し、四半期ごとにリバランスします。…

この記事では、MQL4 Expert Advisor向けの再利用可能な関数ライブラリを紹介します。注文開始関数は、エントリーからの距離またはチャート上の絶対価格で指定する損切りと利確に対応します。初回注文と同時に保護水準を受け付けるブローカーと、注文後に設定する必要があるブローカーに対応する別々の関数もあります。指値注文などの予約注文を出す関数も含まれていますが、提示された抜粋では詳細全体は確認できません。…

学術的な金融研究を体系的な戦略概要にまとめるプロセスを説明しています。戦略は市場やテーマ別に分類され、売買ルール、リバランス日程、パフォーマンスとリスクの特性、研究資料への参照が記載されています。アイデアの選別、関連戦略の比較、複数資産ポートフォリオでの組み合わせ評価が用途として挙げられています。…

学術的な金融研究を体系的な戦略概要にまとめるプロセスを説明しています。戦略は市場やテーマ別に分類され、売買ルール、リバランス日程、パフォーマンスとリスクの特性、研究資料への参照が記載されています。アイデアの選別、関連戦略の比較、複数資産ポートフォリオでの組み合わせ評価が用途として挙げられています。…

学術的な金融研究を体系的な戦略概要にまとめるプロセスを説明しています。戦略は市場やテーマ別に分類され、売買ルール、リバランス日程、パフォーマンスとリスクの特性、研究資料への参照が記載されています。アイデアの選別、関連戦略の比較、複数資産ポートフォリオでの組み合わせ評価が用途として挙げられています。…

学術的な金融研究を体系的な戦略概要にまとめるプロセスを説明しています。戦略は市場やテーマ別に分類され、売買ルール、リバランス日程、パフォーマンスとリスクの特性、研究資料への参照が記載されています。アイデアの選別、関連戦略の比較、複数資産ポートフォリオでの組み合わせ評価が用途として挙げられています。…

あらかじめ選定したUS株式モデルの設定を使って、保留期間の予測を作る方法を説明しています。モデルと戦略の設定は検証結果に基づいて選んでいるため、同じ検証結果を選択の妥当性を独立に確かめる根拠にはできません。ノートブックはケーススタディの設定から保留期間の日付を読み込み、選定済みモデルを特定して、保留期間の開始前に利用できる履歴だけで再学習します。…

このノートブックでは、実運用データの代替としてホールドアウト予測をオフラインで用い、運用中のトレードモデルを監視するワークフローを紹介しています。ドリフトを計算する前に入力特徴量パネルを検証し、参照期間と現在の期間を母集団安定性指数（PSI）および2標本コルモゴロフ・スミルノフ検定で比較します。さらに、予測分布の変化と、ローンチ時のベースラインを基準としたローリング順位相関、的中率、平均二乗誤差を追跡します。…

言語モデルで合成金融テーブルを生成する手法GReaTを紹介しています。各行をテキストに変換し、ETF特徴量を使ってGPTベースのモデルをファインチューニングしてから、生成テキストを数値列とカテゴリ列が混在する表に戻します。例の特徴量には、過去リターン、ボラティリティ、出来高比率、方向やレジームのラベル、将来リターンの目的変数が含まれます。時系列に沿って学習データとテストデータを分け、特徴量分布の再現性と、合成データで学習して実データでテストする分類による下流タスクでの有用性を評価します。…

将来の観測値が過去の値に影響しないように、US株式パネルのモデルベース特徴量を構築する方法を説明しています。中心となるのは推定スケジュールです。モデルに初期学習期間を設け、特徴量を生成するブロックより前のデータだけで学習し、そのブロック全体で特徴量を出力してから、次のブロックに進む前に再学習します。この手順を市場レジームとの距離、分数階差分を適用した価格、条件付きボラティリティに用います。個別銘柄のボラティリティモデルに加え、履歴が短い場合には市場全体の推定値で補います。…

暗号資産を自動分析するワークフローを説明しています。15分足、時間足、日足からそれぞれ200本のローソク足を収集し、最近の暗号資産ニュースも取り込みます。言語モデルが短期と長期の視点でニュースのセンチメントを分類し、カテゴリー、スコア、根拠を付与します。第2段階の分析では、センチメントの出力を価格動向、トレンド、サポートとレジスタンスの水準と組み合わせ、現物取引とレバレッジ取引のエントリー、損切り、目標価格を含む提案と簡潔な説明を作成します。…

この戦略は、20期間の価格モメンタムと50期間の単純移動平均の方向を組み合わせます。出来高が20期間平均を所定の幅だけ上回る場合に限ってエントリーし、さらに価格が200期間のEMAに対して一致する側にあることを条件にできます。このフィルターは無効にできます。新規ポジションを持てるのは、ポジションがない場合に限られます。…

このイベント告知では、先物と現物・先物スプレッド取引、およびCTAシグナル開発のための機械学習手法という2つの学習テーマを紹介しています。スプレッドのテーマでは、関連する契約間の価格差を分析し、適切な組み合わせを探し、スプレッドの時系列をモデル化して、スプレッド・グリッド戦略を構築する方法を説明しています。また、VeighNaのスプレッド取引モジュールにある執行方法と設定機能も取り上げています。…

この議論では、ローカルの契約シンボルに取引所サフィックスがないことを示す、VeighNaの戦略作成エラーを扱っています。返信では、契約識別子は銘柄コードと取引所コードをピリオドで区切って組み合わせると説明しています。中国の複数の先物取引所の例を挙げ、取引所コードは大文字で、銘柄に対応している必要があると述べています。実務上の手順として、戦略設定にシンボルを入力する前にVeighNa Traderで契約と取引所を検索するよう提案しています。…

この議論では、VeighNaが重複した発注を検出できるかを尋ねています。提案されている確認方法は、買いまたは売りの方向、数量、価格が一致する注文を数えるものです。質問では、新規注文、決済注文、取消注文を区別しています。この考え方では、属性が一致する注文の繰り返し送信を検出するリスク管理機能として、重複注文の監視を位置づけています。返信によると、オープンソースのリスクマネージャーパッケージに関連機能が追加される予定ですが、実装の詳細は示されていません。…

この議論では、GUIを使わないFeima APIのVeighNa環境を扱っています。ユーザーは、中国金融先物取引所の商品では気配値を受信できる一方、他の取引所の商品では、契約情報が表示されているにもかかわらず受信できないと報告しています。返信では、相場データのコールバックを確認し、気配値の更新が届いているかを調べるよう提案しています。これにより、後続の戦略処理の問題と、購読やフィードの欠落を切り分けられますが、スレッドには一連の診断手順は記載されていません。…

このインジケーターは、取引対象のローリングリターンとリスク統計を計算し、選択可能な株式ベンチマークとリターンを比較します。入力ではベンチマーク、ルックバック期間、リターンの算出方法、表示する指標グループを設定します。出力には平均リターン、標準偏差、分散、相関、相関の二乗、ベータ、無リスク金利を用いたアルファ推定値が含まれます。また、ローリング平均と期間中の最低または最高リターンから算出した、最大ドローダウンおよび最大ゲインと呼ばれる指標もプロットします。…

この例では、線形の1000SHIBUSDT契約を対象に、グリッド戦略のヒストリカルシミュレーションを設定します。期間を指定して日次の市場データとレイテンシーデータを読み込み、日初のスナップショットから市場深度を初期化します。さらに、レイテンシーモデル、取引手数料、取引所の約定ルール、確率的な注文キューのモデルを使ってバックテストを構成します。戦略では相対スプレッドとグリッド間隔、段数、最小刻み、注文数量、スキュー、最大ポジションを指定し、記録ツールで結果をCSVに書き込みます。…

この例では、先物取引所でSOLUSDTを取引する実運用のグリッドボットが、エラーにどう対応するかを示します。ハンドラーは、接続の中断、重大な接続障害、注文エラー、カスタムエラーコードを区別します。接続や注文の問題をログに記録し、カスタムコード1000をボットエラーに変換して接続を強制終了します。また、スプレッド、間隔、サイズ、ポジションの上限を設定したグリッド戦略を構成し、戦略終了後にボットを停止します。…

この入門レッスンでは、一般的なグラフを使って研究者が金融データを調べ、考えられる構造やデータ上の問題に気づく方法を説明します。2つのUS株式の日次価格を例に、経験分布を示すヒストグラム、累積度数を示す累積ヒストグラム、対応する観測値間の関係を示す散布図、時間の経過に伴う値を示す折れ線グラフを紹介します。また、分布を示すグラフでは、価格水準よりリターンのほうが一般に有益である理由も解説します。価格は非定常で、広い範囲にわたって変動する可能性があるためです。…