テストに関する記事一覧

バックテストの幻想を超えて市場レジーム変化を捉えるための特徴量エンジニアリング実践ガイド

序論：バックテストという名の「セイレーンの歌」クオンツ金融の世界において、バックテストは長らく投資戦略の有効性を測るための黄金律と見なされてきた。しかし、洗練された研究者や開発者の間では、その結果がいかに脆く、誤解を招きやすいものであるかが広く認識されている。魅力的なエクイティカーブを描き

序論：理論上の「最善策」が孕むリスクミリ秒単位の判断が莫大な損益を分けるアルゴリズム取引の世界において、技術的な議論はしばしば「最善策（ベストプラクティス）」の探求に終始する。しかし、この探求は危険な幻想に過ぎないことが多い。オンラインの技術フォーラムやチュートリアルで語られるエレガントな

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

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