【プロップファームCTO向け】バックテストの先へ: 実稼働MQLトレーディング環境におけるMLOpsフレームワーク
MQL4/MQL5 高度開発・最適化
MQLの限界を超える、高度な専門知識と技術的負債の解消。
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
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
1. 序論：バックテストという「完璧な幻想」の崩壊アルゴリズム取引の世界に深く関わる者であれば、誰もが一度は経験するであろう痛みを伴う瞬間がある。数ヶ月、あるいは数年にわたる研究開発の末に生み出されたトレーディングAI、いわば自社のアルファを刈り取る鋭利な「矛（ほこ）」が、バックテストにお