AIに関する記事一覧

SREは単なる保守ではない。高頻度取引システムにおけるプロアクティブなリスク管理とは

序論従来の「保守」は、問題が発生した後の事後対応、すなわちリアクティブな活動であった。しかし、1マイクロ秒の遅延が数百万ドルの損失に直結する高頻度取引（HFT）の世界において、このモデルは致命的に時代遅れである 1。HFTシステムにおける障害は、単なるサービス停止ではない。それは「フラッシ

序論トレーディングシステムのダウンタイムは、単に取引ができない時間を意味するのではない。それは、市場の最も重要な局面における絶好の機会損失であり、積み重なれば莫大な金額となる。さらに、システムの不安定性は、戦略の有効性を正しく評価することを妨げ、見えない形で収益を圧迫する。プロプラ

序論いかなる優れたトレーディング戦略も、市場の変化とともにその優位性（アルファ）を失っていく運命にある。この「戦略の陳腐化」は、すべてのトレーディングファームが直面する根源的な課題である。しかし、市場の変化そのものを学習し、自己進化を続ける適応型AIモデルを導入することで、この減衰サイクル

序論：バックテストの幻想を超えてクオンツトレーダーが直面する最も根源的な課題は、過去のデータ上で華々しい成果を上げた取引戦略が、なぜ実運用（ライブトレーディング）で失敗するのかという問題である。この現象は「バックテストの幻想」とも呼ばれ、その主因はカーブフィッティング（過剰最適化）にある。

序論：クオンツトレーディングにおける最大の敵クオンツトレーディングの世界において、アルファの探求は絶え間ない挑戦である。しかし、その探求の過程で、最も狡猾で破壊的な敵が存在する。それは、洗練された数学的モデルや強力な計算能力の影に潜む「オーバーフィッティング（過剰適合）」である。オーバーフ

序論：なぜ標準的機械学習はトレーディングで「失敗」するのか機械学習（ML）や深層学習（DL）をアルゴリズム取引に応用しようと試みた多くの開発者やクオンツが、ある不可解な壁に直面する。それは、「バックテスト上の予測精度は高いはずなのに、実際の取引ではなぜか利益が出ない」という根本的な矛盾であ

序論：金融市場の複雑性とAI研究の最前線外国為替（FX）市場は、その本質的な特性として、極めて低いシグナル対ノイズ比（SNR）、非定常性、そしてカオス的なダイナミクスによって特徴づけられる 1。価格変動は、マクロ経済指標、地政学的リスク、中央銀行の政策、市場参加者のセンチメントといった無数

第1章：バックテストの信頼性の危機：なぜ多くの戦略は本番で失敗するのかアルゴリズム取引の世界において、バックテストは戦略の有効性を評価するための根源的なプロセスである。しかし、そのプロセス自体に構造的な欠陥が内在している場合、バックテストは信頼できる羅針盤ではなく、誤った確信を生み出す危険

1. 序論：アルゴリズムトレーディングにおける「静かなるリスク」としてのモデルドリフトアルゴリズムトレーディング、特に機械学習（ML）モデルを中核に据えた戦略において、モデルドリフトは単なる技術的課題ではなく、戦略の収益性を根底から蝕む「静かなるリスク」である。最も厳格なバックテストを経て

序論: バックテストと現実の乖離—なぜMLOpsは交渉の余地がないのかはじめに: バックテストの先にある現実とMLOpsの必要性アルゴリズム取引の世界において、優れたバックテスト結果が本番稼働での成功を保証しないという現実は、多くの開発者が直面する厳しい課題である。過去データに対し