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この文書では、MakerDAOに関連するDeFiの融資・貯蓄エコシステムとしてSpark…

この記事では、過学習を、モデルが汎化するパターンではなく学習データ固有の癖を覚えてしまうことと説明します。履歴書の選別を例に、学習時の高い成績と未見データでの低い成績を対比し、シグナルではなくノイズに当てはめる問題として捉えています。また、過学習をアンダーフィッティングやバイアス・バリアンスのトレードオフと関連付けています。単純すぎるモデルは構造を捉え損ねる一方、柔軟性が高すぎるモデルはノイズに敏感になることがあります。…

この調査要約は、構成銘柄のサプライチェーンを通じてChiNext 50指数を検討し、セクター別の比率だけではテクノロジー企業と供給元・顧客とのつながりを捉えきれないと論じています。指数はテクノロジーへの集中度が高く、ヘルスケアも大きな比重を占めるとされ、企業は5Gや電気自動車など幅広い分野にまたがっています。報告書はさらに、供給元と下流顧客の双方でテクノロジーが最大セクターであり、指数構成銘柄が世界の生産ネットワークで重要な役割を担うと述べています。…

このガイドでは、対象となるトークン化米国株やETFを保有する人が、株式連動のエクスポージャーを売却せず、暗号資産ローンの担保として差し入れる方法を説明します。借入の流れ、借りた資産の用途、ローン・トゥ・バリュー（LTV）の役割、すなわち担保価値に対する借入額の割合を取り上げます。初期、マージンコール、清算に関するLTVの例を示し、債務が一定のまま担保価格が下落するとLTVが上昇し、清算につながる可能性があることを説明します。…

この記事はToncoinとThe Open Networkを紹介し、マスターチェーン、ワークチェーン、シャードチェーンで構成されるプルーフ・オブ・ステーク型ブロックチェーンについて説明します。ネットワークは活動状況に応じてシャードを分割・統合でき、ルーティングとシャーディングによって処理の高速化と拡張性を目指すとしています。概要では、スマートコントラクト、分散型アプリケーション、TON Storageによるファイル保存、TON Proxyに関連するプライバシー機能も取り上げています。…

この記事では、米国で0.1 BTCを取引する際のBitget、Kraken、Coinbase、OSLを比較します。現物取引の手数料、流動性、セキュリティ機能、注文種類、カストディ、出金を取り上げ、暗号資産取引所と従来型ブローカーの違いも説明します。また、メイカー注文、取引量に応じた手数料段階、プラットフォームトークンによる割引など、コストを抑える方法を紹介しつつ、スプレッドが実質的な取引コストに影響する点にも触れています。…

この記事では、将来リターンを予測して株式を順位付けする手法StockRankerを通じて、教師あり機械学習による定量的な株式選定を紹介します。リターンの目標値を定めてラベル付けし、観測データを学習用とテスト用に分割し、特徴量を作成してモデルを学習させ、予測を生成し、その順位に基づく戦略をバックテストする流れを説明します。特徴量はモデルと戦略の成績に大きく影響するため、選択には金融知識が重要だと強調しています。…

このニュースレターは、MicroStrategyのインプライド・ボラティリティと、同社が転換社債を発行してその資金でBitcoinを購入する能力を関連付けています。継続的な購入を測る手掛かりとしてMSTRのボラティリティを注視する案を示しています。高水準が続けば社債発行を後押しする可能性があり、低下すれば勢いの衰えを示す可能性があります。これは個人的な仮説であり、検証済みの予測ではありません。また筆者は、BTCやMSTRのボラティリティを売るよりもBitcoinのボラティリティを買うことを選好しています。上昇相場…

この例では、Dual Thrust先物戦略のパラメータを探索する遺伝的アルゴリズムの最適化器を設定します。勝ちトレードと負けトレードそれぞれの平均結果から目的関数を定義し、固定パラメータと可変パラメータを割り当て、バックテスト環境と期間を設定して、複数のワーカーで探索を実行する方法を示します。別々の設定で、エントリー条件、損切り値、利益確定値、または損切りと利益確定の組み合わせを探索します。…

このガイドでは、VeighNaで複数コントラクトの戦略を運用する方法を、モジュールの読み込み、戦略インスタンスの作成から、初期化、開始、停止、編集、削除まで説明します。初期化と実取引の違い、UIのステータス欄、戦略のログ記録、一括操作についても解説します。戦略を停止すると、アクティブな注文が取り消され、最新の変数が保存されます。コントラクトのシンボルはパラメータ編集では変更できません。…

このコードモジュールは、ボラティリティ、チャネル内の位置、ブレイクアウトの可能性を示す、価格ベースの複数の指標を計算します。Average True Rangeは高値、安値、前回終値から真の値幅を求め、指定した期間で平滑化します。ボリンジャーバンドは移動平均の周囲に標準偏差のバンドを設定し、バンド幅、終値の相対位置、終値がバンドの外にあることを示す二値シグナルを出力します。…

このシステム段階では、銘柄ごとに複数のトレードルールから得た、すでにスケーリングされ上限が設定された予測を統合します。利用可能な予測に合わせてルールのウェイトを調整し、予測が欠けている場合はウェイトを調整します。日付をまたいでウェイトを引き継ぎ、指数加重平均で平滑化した後、該当する場合は合計が1になるよう正規化します。ウェイト付き予測を合算し、予測分散化乗数を掛けてから、設定されたマッピングまたは上限設定に渡します。…

この短いガイドでは、戦略の実行レポートにテクニカル指標の系列を追加する方法を説明します。チャートのラベル、X軸の値、Y軸の値、任意のシグナル発生時刻を受け取る描画関数を紹介しています。例ではRSIの値と対応するシグナル時刻を使い、描画した指標を戦略の時系列データに関連付ける方法を示します。…

この文書では、NFT保有者がNFTを担保にして、個人の貸し手からwETHまたはDAIを借りるNFTFi融資を紹介しています。コレクションごとの融資状況、デフォルト、借り手の履歴を検討し、融資は過剰担保であること、デフォルト時に貸し手が流動性の低い資産を保有することになり得る点を指摘しています。記載された最大のデフォルトはArt BlocksのNFTに関するもので、コレクションごとのデフォルト件数には、コレクション規模の違いも一部反映されています。…

このチュートリアルでは、TradingViewのアラートとOctoBotの自動化を組み合わせ、移動平均クロスオーバー戦略を自動化する方法を説明します。短期指数移動平均が長期平均を上抜けると買いシグナル、下抜けると売りシグナルになります。この例ではBTC/USDT、5分足チャート、EMAの期間9と21を使用し、この手法では一般に長い時間足のほうが適している可能性があると述べています。…

この日次株式戦略では、終値の短期単純移動平均と長期の単純移動平均を比較します。短期平均が長期平均を上回り、ポジションがない場合は、ポートフォリオ価値に基づく数量を買います。短期平均が長期平均を下回ると、保有ポジション全体を売却します。この例では1銘柄を対象とし、平均期間を設定可能で、過去の価格バーを使い、指定期間に広範な市場ベンチマークと比較するバックテストを行います。…

ロング・ストラングルでは、同じ株式のアウト・オブ・ザ・マネーのコールとプットを買います。株価が大幅に上昇すればコールが、下落すればプットが利益を得る可能性があり、買い手の最大損失は支払ったプレミアムです。この文書は決算に関連してポジションを建てる方法を提案し、株式ユニバースからオプションの権利行使価格、満期、数量を選ぶ方法を説明しています。また、原資産価格を監視し、値動きに基づく利益確定条件に達した後で両方のレッグを決済する方法も示しています。…

このFreqtrade戦略は、同じコイン、期間、時間足について、別のプラットフォームで実行した対応する戦略とバックテストを比較するためのものです。時間足のローソク足で、14期間と28期間の短期および長期単純移動平均を計算します。短期平均が長期平均を上回るとロングエントリーのシグナルが出て、長期平均を下回ると決済シグナルが出ます。…

アンサンブル強化学習の研究に基づき、学習済みの株式取引エージェントを評価するワークフローを示すスクリプトです。学習済みのA2C、DDPG、PPO、TD3、SACモデルを読み込み、株式取引環境で実行して、口座価値とアクションを記録します。この環境には、取引コスト、初期現金残高、テクニカル指標、ボラティリティに基づくリスクしきい値が含まれます。…

このサンプル戦略は、単一の価格系列に2つのパラボリックSAR指標を初期化します。高値と安値から算出するTA-LibのSARと、Backtrader組み込みのPSARです。任意で開始日と終了日を指定できるCSVフィードから過去の市場データを読み込み、Backtraderのエンジンで戦略を実行します。段階ごとに実行するオプションや、ローソク足の描画機能もあります。…

このノートブックは、Alphalensが想定する入力データの構造を示し、ファクター分析のための制御された環境を用意するため、人工的な価格とファクターデータを生成します。異なる決定論的な値動きを持つ6つの資産の日次価格を作成し、選択した日付に欠損を含むファクター値を割り当て、資産をグループに分類します。次に、価格を日中の観測値に展開し、ファクターのタイムスタンプを寄り付きに合わせます。…

同一の借り手が発行した債券でも、USDとCHFなど通貨によって信用スプレッドが異なる理由を問うています。ある回答は、その差の一因として通貨ごとのデフォルト確率や回収率を挙げています。信用リスクは、発行体のすべての債券で同じでなければならない単一のスプレッドではなく、債務や市場の状況に左右される可能性があるという見方です。…

単純リターンと対数リターンのどちらを使うかは、計算の目的によって異なると説明しています。一定期間にわたって資産のウェイトが固定されたポートフォリオでは、ポートフォリオの単純リターンは各資産の単純リターンの加重和です。この関係は、ポートフォリオリスクの一般的な分散・共分散計算を支えます。対数リターンは資産間で同じ線形関係に従って集計されないため、加重リターンの式に代入すると意味が変わります。…

株式ボラティリティの推定について、将来を見通す方法と過去を振り返る方法を対比しています。オプションの満期に予測期間を合わせる場合、アット・ザ・マネー・フォワードのインプライド・ボラティリティを市場ベースの推定値として利用できます。インプライド・ボラティリティには、その後の実現ボラティリティに対するプレミアムが含まれる場合があるため、過去データからそのプレミアムを推定するか、大まかな調整を適用する方法を提案しています。VIXはS&P…