The Silent Killer 文字コードが引き起こした数十億円規模の金融インシデント、その解剖
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。
AI × MQL × SREの融合領域における戦略的な知見を提供。
実稼働環境でのMLOpsフレームワーク 、高頻度戦略におけるSREのROI算出法 、共同開発における知財の構造化などに焦点を当て、単なる技術チュートリアルではない、貴社の競争優位性に直結する実践的な情報をお届けします。
序論：バックテストの幻想とアルファ減衰の現実アルゴリズムトレーディング戦略の開発において、バックテストが不可欠なプロセスであることは論を俟たない。過去のデータを用いて戦略の有効性を検証するこの手法は、無数のアイデアを迅速に評価し、有望でないものを棄却するための、極めて価値の高いフィルタリン
序論: なぜ今、金融トレーディングシステムにMLOpsが不可欠であるのか現代のクオンツファイナンスにおいて、競争優位性を確立し維持するためには、単に優れた機械学習（ML）モデルを開発するだけでは不十分である。プロップトレーディングファームのような専門組織にとって、中核的事業目標は超過収益（
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