2025年 10月の記事一覧

NeurIPS/ICMLからの知見をFXアルゴリズム取引に応用する

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

序論：アルファを追求する究極の「矛」、その輝きと脆弱性プロップトレーディングファームの競争優位性は、超過収益（アルファ）を継続的に創出する能力に集約される 1。その源泉となるのが、莫大な知的資本と財務的投資の結晶である、オーダーメイドのAI/MLトレーディング戦略である。これは、市

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

序論：アルファハンターのパラドックスプロップトレーディングファームの存在意義は、市場の非効率性を見出し、超過収益（アルファ）を追求することにある 1。その目的達成のため、各社は数理モデル、機械学習、そして最高水準のクオンツ人材に莫大な投資を行い、洗練された取引戦略という名の「矛」を鍛え上げ