予測精度より重要なもの――クオンツ運用で資金管理が支配的になる理由 - Qiita
-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
C#による投資検証ライブラリMagicalNuts - 自家製クオンツ
C#のアドベントカレンダー24日目に参加させていただきます。 この記事は、別のアドベントカレンダー「ひとりアドベントカレンダー C#による投資検証ライブラリMagicalNuts」に書き溜めた23日分の記事をまとめたものです。 qiita.com もの凄い長いので、ご興味の沸いたところだけでも読んでいただければと思います。GitHubやNuGetでも公開済みです。 github.com www.nuget.org MagicalNutsとは？ MagicalNutsはC#による投資検証ライブラリです。使い方次第で、次のようなアプリケーションを実装できます。 株主優待イベント検証アプリケーション 独自指標を追加したチャートアプリケーション バックテストアプリケーション C#の取り回しのしやすさを活かし、痒い所に手が届く投資環境を作りたい方の１つの選択肢になれればと思います。MagicalNu
[AAMAS2021採択]株価予測のためのアンサンブル・進化計算手法 : Trader-Company法 - Preferred Networks Tech Blog
PFNで金融・機械学習の研究開発を行っているエンジニアの伊藤克哉です。人工知能（特に自律エージェントとマルチエージェントシステム）のトップ会議のひとつであるAAMAS 2021に、PFNの伊藤克哉・南賢太郎・今城健太郎と野村アセットマネジメント株式会社の中川慧氏が共同で執筆した株価予測に関する論文“Trader-Company Method: A Metaheuristic for Interpretable Stock Price Prediction”がFull paperで採択されました。本記事ではその内容について簡単に紹介したいと思います。 Disclaimer: The views expressed here are our own and do not necessarily reflect the views of Preferred Networks and Nomura
![[AAMAS2021採択]株価予測のためのアンサンブル・進化計算手法 : Trader-Company法 - Preferred Networks Tech Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0b6160adadcc237050cadb6389c1ffdff2db8e5/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftech.preferred.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F12%2F6f088c97198e53136f9d2b4247a4acf8.png)
成功する投資：トレーディングのサイエンス - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 早速ですが、皆さんは投資をしているでしょうか。しているとすれば、どのような投資をしていらっしゃるでしょうか。 世の中には様々な投資対象が存在し、またその投資手法も様々です。投資に関する情報は世の中に溢れています。氾濫していると言ったほうがよいかもしれません。書籍を例に取ると、甘い文句で投資を奨励するライトな入門書から金融の専門書までずらりと並びます。またブログやSNSも重要な情報源となっており、最近では投資向けのYouTubeも人気を集めているようです。 しかしこれだけ多様な情報ソースが存在するにも関わらず、投資で成功を収める
混雑度とレラティブバリューによる日本株セクターローテーション戦略｜クオンツトピックス｜投資信託のニッセイアセットマネジメント
今回は、「混雑度」と「レラティブバリュー」を指標とした日本株17業種セクターローテーション戦略の構築を目指します。両指標の上位セクター、下位セクターのリターン傾向を確認した上で、ネガティブスクリーニングとして併用し、混雑度が低いセクターと割高のセクターを除いたポートフォリオの構築を目指します。なお、この戦略は、当社が提供する運用戦略ではありません。 元データの準備 1. 混雑度（Asset Centrality） 指標の一つとして、Asset Centrality（参考文献1）という値を算出します。計算手順は後述しますが、この指標から、各セクターがどれだけ混雑しているか（または混雑していないか）を計測します。混雑しているポジションとは、言わばみんなが買っていたり（売っていたり）するような偏った状態のポジションのことを指し、投資の世界ではCrowded tradeと言うことがあります。この混
AIを使った儲かる自動売買の見分け方 ～トレーディングのバイアス対策技術の歴史と展望～｜UKI
0.はじめにUKIです。 主題と副題の序列を迷いましたが、いったんPVを稼げそうなほうを主題に置きました（そのうち修正します）。 (1)対象読者 ・EAやbotなどの自動売買に興味がある方 先に結論を書いてしまいますが、たとえAIを使ったとしても儲かる自動売買の戦略を完全に見分けることは不可能です。 商材自体は悪いものではありません。当然、製作者が誠意をもって製作したものもあるでしょう。しかし現実には、悪意のあるもの（儲からないと分かっているが儲かるように振る舞っているもの）や、悪意はなくともバイアスに気付いておらず、結果として購入者が不利益を被るものが大多数紛れ込んでいます。 そもそも市場にアルファ（収益の根源）は殆ど存在しておらず、自動売買の戦略構築過程で発生するバイアスの影響を掻い潜って将来的に利益が出る戦略を作る（見分ける）のは極端に難しいことを知るべきです。不特定多数に販売されて
How to build your own algorithmic trading platform
These are all the post that have been written up until now. I may add/remove post as I get more feedback. Post One: Building your own algotrading platform Post Two: What is Forex Post Three: Placing your first trade Post Four: Downloading historical Forex tick data and importing them in to Python Post Five: Building a backtesting system in Python: or how I lost $3400 in two hours Post Six: Buildin
アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。
1円抜きについてまず、年間でこれまでに100万円の利益がでているとします。手数料を片道1000円として、100円の株を現物で10万株買... - Yahoo!知恵袋
1円抜きについて まず、年間でこれまでに100万円の利益がでているとします。 手数料を片道1000円として、100円の株を現物で10万株買い、100円で10万株売った場合、取得単価が101円になり 、税法上は損失が発生すると知りました。 このような場合、損失として税金が還付され、同値撤退でも利益がでますか？具体的金額も教えていただくと嬉しいです。
Decoded: Breaking down how an actual trading algorithm works. Want to impress your friends? Learn how trading algos work
The next step is sending that list onto an order processing algorithm that goes out and buys or sells the stocks that have been selected. The code may seem hard to follow, but it’s one of the oldest tricks in the “quant” book. The algorithm employs a general statistical arbitrage strategy based on the tendency of overvalued stocks to go back down and the undervalued ones to go up. In the 1970s, 19
「ぽんぽこ」のクール・クリティーク : My Trading Life
2013年02月07日15:40 カテゴリMy Trading Life My Trading Life (34) 第3部(2) 相変わらず相場は強いね。前回の記事で、10月５日にソニーと新日鉄を買ったことを「買うタイミングは絶妙、選んだ銘柄は微妙」と書いたが、その後どちらも急騰。もしかしたら銘柄選びも悪くなかったのかもしれないぞ。まあ、ともあれ、この相場、10％20％の利益を求めて小賢しく立ち回ろうとするのではなく、２年後3年後に５倍10倍になっても不思議ではない銘柄を狙って、どっしり構えた方がいいと思う。月足や週足の長期チャートを見て、その銘柄の居心地の良さそうな株価水準を確認してから買うべきだと思う。 罫線屋や講釈師の出番はないね。日足のヒゲが上向いてるとか下向いてるとか、一目均衡表の遅行スパンがどうなったとか、ボリンジャーバンドとかMACDとか、そんなの関係ないだろうね。外国人投資
オプションバリアーの攻防 : 九条清隆 相場観と金融工学
ドル円で10〇円にオプションバリアがあって、これを意識した仕掛けの買いと防戦の売りが予想される というコメントはよく登場し、何気に聞いているとそんなもんかなと思うのですが、 よくよく考えていくと、バリアオプションが大量にあった場合、実際に働く需給は、こうしたあっさりしたコメントとは少し違います。 バリアオプションとは アップアンドアウト ダウンアンドアウト の2種類があります。 日経平均で説明しますと アップアンドアウトコールとは、 18000円のコールオプションが日経平均が19000円になったら突然消滅してしまうオプションです。せっかくインザマネーになっていたのに、日経平均が上昇しすぎてしまうとすべてがパーになってしまう悩ましいオプションです。 ダウンアンドアウトコールとは、18000円のコールオプションが日経平均が17000円になったらなくなってしまうオプションです。こちらは、駄目そう
Time-series momentumに関するまとめ – Momentum
概要 (9-Jul-2017) データ更新 Time-series momentumおよびMomentum全般に関するまとめ 前回作成したロングオンリー系列をもとにTime-series momentumのバックテストを行なう 1. CTA Automated Hedge Funds Make Millions in January’s Market Selloff – WSJ The Quants Are Taking Over Wall Street ここ数年(?)ですが、コンピュータードリブンの投資意思決定を行なうファンドがにわかに注目を集めています。その中でも特にヘッドラインを占めるのが俗にCTA(Commodity Trading Advisers)と呼ばれるヘッジファンドのグループではないでしょうか。CTAは、名前にこそCommodityとありますが、投資対象をコモディティに限
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
外国為替市場の効率性と安定性に対する高速取引の影響：高頻度データによる分析
るる｜note
GitHub - grhop/GHEX
"Basic Statistical Arbitrage: Understanding the Math Behind Pairs Trading" by Max Margenot
教育・セミナー | 日本取引所グループ
日本取引所グループ
goo
