AlpacaTechの北山です。 前回の記事には想像以上の反応をいただきました。ありがとうございます。 反応の中に、「よくわからなかったけど、とりあえずこれをFableで読ませて、自分の戦略を評価させてみる」みたいなものを見かけました。もう、最近は手法やコードはむしろブログで書くのは無駄で、概念や実務で重要なアプローチを書いておけばよい時代ですね。その時に渡せばいい記事として、もうちょい深掘りをしておきます。 英語圏のクオンツ界隈では"Is this just beta?"（それ、ただのベータでは？）、"Is this just momentum?"（それ、ただのモメンタムでは？）が定型句になっています。 新しい戦略やシグナルを見せると、まずこう聞かれます。Redditのr/quantやr/algotradingでも「新しいシグナルを既知ファクターに回帰して残差を取ったら、エッジが消えた／

こんにちは。Qです。 いつも読んでいただきありがとうございます。 「フォロワー100人いったら10記事書く」宣言からたまに記事を上げてるのですが、そろそろ10記事でしょうか。わちゃわちゃしてる間にフォロワーは400人間際です。 初心者botterコミュニティーの運営もしているのですが、ようやく初心者botterも少しは増えてきた感じがします。初期はランカーの魔境でした。笑 コミュニティ向けというところもあって、初心者向けの情報まとめを作りました。 初心者botterの集い：

はじめに クオンツトレードというと、多くの人は「AIや統計モデルで価格を予測すること」をイメージするかもしれません。 もちろん、予測モデルはクオンツトレードの重要な要素です。 しかし、クオンツトレーダーにとって最初に重要なのは、未来の価格を正確に当てることではありません。 それよりも先に必要なのは、金融市場を 「ランダムに揺れる時系列」 として理解することです。 価格は、一本のきれいな線として未来に伸びていくものではありません。実際の市場価格は、ニュース、金利、需給、投資家心理、流動性、アルゴリズム取引、突発的なイベントなどの影響を受けながら、不確実に変化します。 このような、時間とともに変化するランダムな現象を扱う考え方が 確率過程 です。 本記事では、特に裁量トレードからクオンツ的な考え方へ進みたい人、あるいはこれからクオンツトレードを学び始める人に向けて、確率過程の基本的な考え方を整

VSCodeを使ってCLAUDE.mdの書き方を解説します。 そもそもCLAUDE.mdとはCLAUDE.mdは、Claudeが起動時に自動で読み込む「手順書」です。プロジェクトのルールや役割、ディレクトリの説明を書いておくと、毎回説明しなくてもClaudeがその内容を踏まえて作業してくれます。 Markdown（マークダウン）とはCLAUDE.mdのmdはマークダウンの略です。記号で文章を構造化するための、シンプルな記法だと思ってください。 最低限これだけ覚えればOKです。 見出しは # ## ### 箇条書きは - 強調は **太字** コードは3つのバッククォート ``` で囲む プレーンテキストより構造が伝わりやすく、人間にもAIにも読みやすいのがポイントです。 VSCodeで編集するCLAUDE.mdはただのテキストファイルなので、メモ帳でも編集できます。ただ、プレビューや補完が

連載：クオンツ資金管理の本質――予測よりも、破綻しない設計を学ぶ(第2回/全3回) はじめに:思想から装備へ 第1回では、クオンツ運用で生死を決めるのは予測精度ではなく資金管理である、という価値観を整理した。長期複利成長率 $g(f) = \mathbb{E}[\log(1+fR)]$ が $f$ について凹であること、最大DDの回復非対称性、そして執行制約の重要性――このあたりが第1回の骨子だった。 第2回では、この思想を実装に落とす。クオンツ実務者が最低限装備すべき道具を4つのレイヤーに分け、それぞれについて「どう使うか」だけでなく「どのような条件で破綻モードに入るか」まで率直に書く。道具は使い方を知っていても、前提逸脱への感応度を理解していなければ、本番で想定外の挙動を示す。筆者が実運用で経験した、あるいは他者の破綻事例から学んだ典型的な前提崩れのパターンを、可能な限り具体的に書いて

-10%なら取り返しは容易である。しかし-50%まで落ちると、資産を2倍にしなければ元に戻らない。 これは単なる算数の問題ではなく、実運用上次のような帰結を持つ。 深いDDからの回復には時間がかかり、その間に戦略の優位性自体が失われるリスクがある 運用者のメンタルが先に折れ、戦略を途中で止めてしまう レバレッジ戦略では、DDが証拠金維持率に直結し、強制決済リスクが発生する 複利の観点では、深いDDは複利効果そのものを大きく毀損する 実務ではボラティリティ、最大DD、Expected Shortfall(ES/CVaR)を補完的に用いるが、投資家の痛みと資本毀損の観点では最大DDの比重が大きいことが多い。ボラティリティは「どれだけ揺れたか」を示すが、最大DDは「どれだけ構造的ダメージを受けたか」を示し、ESは「平均的にどれだけ尾部で失うか」を示す。3つは役割が異なる。 4. 実務制約:理論だ

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厳密かどうかはさておき、機械学習は「データに潜むパターンや構造を見つけるための技術」というようなデータ分析の技術だと認識しています。 「機械学習を使ったシストレは勝てるのか」といった議論をSNSで見かけることもありますが、データ分析の技術なので、それは開発者が「この技術を活かせているかどうか」にかかっているわけです。 この記事では、機械学習の大雑把な仕組みと、これがどのようにシステムトレードに役立つのかをまとめてみようと思います。 機械学習の仕組みこのデータにはどんなパターンがありますか？ 人間がこのデータからパターンを見つけるとしたら、以下のような感じになるのではないかなと思います。 xが20以下のとき、yは10付近になる xが20以上のとき、yは13付近になる こんな感じで、目視でもデータのパターンを見つけることができるかと思います。 機械学習は、このようなデータに何らかのパターンがあ

はじめまして あいかわ(@xHibiking)です。 最近仕事が忙しくて、Botterとしての活動ができていないなぁと思っていたのですが、そんなことを言っていたら仕事をやめない限り何も始まらない事に数年経ってようやく気づいたので今月から記事を書きながら活動を始めたいと思っています。 研究方針 とはいえ、時間がないのもまた事実なので、取捨選択は必要だと思っています。キーワードとしてAIエージェントとAI駆動開発に興味があるので、この二つに関する知識技術を深めて、どのようにBotに活用できるかを調査研究しようと思っています。 AIエージェント なんとなくAIが自律的に何かをしてくれることをここでは大雑把にAIエージェントということにします。仮想通貨を含めたファイナンス系でAIエージェントというと第一候補に挙がるのは、取引戦略を構築する系のエージェントなのではないかと思います。ただ、私はどちらか

はじめに 昨今、AI の進化により、様々な分野での応用が進んでいます。特に、自然言語処理(NLP)の分野では、RAG( Retrieval-Augmented Generation)が注目されています。RAG は、情報検索と生成を組み合わせた手法であり、特に大規模言語モデル(LLM)と組み合わせることで、その性能を大幅に向上させることができます。 また、NativeRAG や GraphRAG, AgentRAG などさまざまな RAG のバリエーションが登場しており、これらは特定のユースケースやデータセットに対して最適化されています。 今回は、RAG の基本的な概念から、RAG のプロジェクトの進め方、精度向上の方法に至るまで詳しく解説します。 みなさんの GenAI Application の開発に役立てていただければ幸いです。 本記事は 5 万文字を超える大作となっております。 お時

5ヶ月間の運用結果(+704,415円)早速ですが，次の損益グラフがJQuantsAPIを用いて約５ヶ月運用してみた損益です。 5ヶ月間の運用結果(+704,415円)Xで流れてくる超人たちの爆益には到底及びませんが，凡人なので良いことにします。 データ取得→分析→戦略策定→実運用　の全てのプロセスにJQuants APIを使っています。マケデコ含めて出会えて良かった！！ 以下，各月の結果について振り返っていきます。 2024年6月の運用結果 (+94,070円)2024年6月の運用結果 (+94,070円)運用し始めて２週間で早速マイナス5万になってます。 初期に負け続け，懐疑的になったはずですが，よく運用をやめなかったなと思います。 バックテスト時に統計量（勝率，日々の平均収益，標準偏差，シャープレシオ等）を出しておき，それと比較して許容範囲だと判断できたのが良かったのだと思います。

こんにちは、株式会社FP16で結構コードを書いている二宮です。 最近Webスクレイピングのコードを色々な方法で書いているので、そこで得た知見をここに残しておこうと思います。 ほぼ毎日なにかのWebスクレイピングコードを書いています。 Webスクレイピング手段 Webスクレイピングには色々な方法があります。 私が最近主に使っているのはこの5つの手段です。 cheerioでHTMLを解析 Playwrightなどで要素指定でデータを取得する APIを見つけて叩く（バックエンドとの通信を再現してデータを取得） LLMでサイト構造を解析してデータを取得する Next.jsからのレスポンスに含まれているデータを解析して取得する これが令和のWebスクレイピングのベストプラクティスだと思っています。 これらの方法を、目標に合わせて使い分けています。 使い分け方 CheerioでHTML解析 JavaS

ChatGPT-4oですが、日本語の精度も向上し、かつ画像認識、OCRの制度も向上したとのことで、名刺を読み取ってデータ化したいと思います。 GPT-4-Turboでも画像認識はできましたが、GPT-4oになり実感としてはかなり精度が上がっています。ただ文字を読み取るだけではなく、ほぼ正しく会社名や部署名、役職などを読み取って構造化してくれます。 APIでChatGPT-4oに名刺画像を渡して、画像を認識してもらいます。画像をAPIで渡すには、Base64でエンコードして渡すか、画像のURLを渡すかのどちらかですが、今回はローカルにある画像を利用するので、Base64でエンコードします。 JSONで書き出すため、systemのcontentsには「The response should be output in JSON format.」と記載してあります。またリクエストには「respon

2024年6月21日、Anthropic社が突如として最新の大規模言語モデル「Claude 3.5 Sonnet」を発表した。 「Claude 3.5 Sonnet」は、主要なベンチマークで、前世代の最上位モデルである「Claude 3 Opus」、OpenAIの最上位モデルである「GPT-4o」、Googleの最上位モデルである「Gemini 1.5 Pro」を軽々超える性能を示し、一気に世界最強の大規模言語モデルの座を奪い取ってしまった。 実際、筆者もここ数日使ってみているが、プロンプトによっては本当にGPT-4oよりも良い回答が得られ、それでいて速度がClaude 3 Opusより大幅に向上しており、進化を目の当たりにしている。 この記事では、最新のClaude 3.5 Sonnetにアクセスする方法や、無料のAPIクレジットを利用してSonnetの利用制限を突破する方法、GPT-4

画像認識が大幅に向上したと言われるChatGPT-4oを超えたと言われるClaude 3.5 Sonnet で名刺を読み取ってデータ化したいと思います。 内容は、「画像認識が向上した ChatGPT-4o で名刺を読み取る」と同じ内容を読み取っています。 GPT-4oでもかなり正確に名刺情報を読み込んでほぼ正しく会社名や部署名、役職などを読み取って構造化してくれましたが、同様にClaude 3.5 Sonnet でも同じようにできるか比較検証してみます。 APIでClaude3.5に名刺画像を渡して、画像を認識してもらいまます。画像をAPIで渡すには、ChatGPT-4oと同じくBase64でエンコードして渡します。 ChatGPT-4oと比較するために、APIで投げるプロンプトは前回と同じものにしました。 JSONで書き出すため、systemには「The response should