Forexに関する記事一覧

MT5におけるウォークフォワード分析とモンテカルロシミュレーション実践ガイド

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

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