みやぎ

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アノマリーを全探索したかった

モチベーションは、以前に話題になってた日曜アノマリー。 一つの時系列からアノマリーを調べるコードを実装しました。 複数の時系列で全探索できるようにできたら良かったけどやらなかった。 日足で実行すれば日曜アノマリーが発見できます。 （月~土vs日 の相関が高い場合は、nx=6, ny=1, steps=7, offset=データ次第みたいなパラメータが発見できると思います） いろんな区間のopenからcloseまでのリターンで調べてます。 あと探索範囲広げると時間かかり

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    • 【Bitflyer】簡易リアルタイムフォワードテスト（ソースコード付き）

      前に作ったリアルタイムで簡易的なフォワードテストができる仕組み。 結局使う機会がなくて、ずっと眠ってるのももったいないので公開することにした。 なんとなく可視化したくなっちゃっただけです。（あと普通にマルチスレッドプログラミングとか学べたし純粋に楽しかった） 高頻度botのフォワードテストとかに使えるかもしれないです（やってない） 実行すると疑似取引所のGUIが表示されて価格推移・指値・損益が確認できます。 疑似取引所のAPIサーバーがlocalhostで起動されるの

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      • 計量アクティブ運用のすべて 「アクティブ運用のフレームワーク」

        はじめに　BGI（バークレイズ・グローバル・インベスターズ）グループでは以下４つの視点をベースに、データ精度の厳密な検証、理論面や実務面からの現実性のダブルチェック、アイデアと理論との整合性の確認などが行われる。 Sensible：そのアイデアは投資理論、経済理論と整合的か？ Predictable：そのアイデアは真の予測力をもっているか？ Consistent：そのアイデアに一貫性があり継続的にリターンを生み出すものか？ Addictive：そのアイデアは既存のアイ

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        • 高頻度botの説明変数の検討

          試したけど負けた。 高頻度botってどうやって進めていけば良いのかいまいちわからない。 フォワードテストを並列で回して良いパラメータがあれば実戦に投入するみたいな感じなのかしら。 色々と考慮しないといけないことが多そうだし、精度高めようとしたら泥臭くなりそう。 それより英語の文献を読める力が与えてください。 ゆっくり眠ります。 わあ 1. Volume Order Imbalance ( VOI )class VolumeOrderImbalance: def

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          情報レシオ：情報係数とベット回数のトレードオフ

          　情報係数0.02のスキルをもつ投資家Aと情報係数0.10のスキルをもつ投資家Bを比較する。 　投資家Aのスキルは投資家Bに比べれば小さい。しかし、アクティブ運用の世界では十分に通用するレベルのスキルである。この投資家Aは、四半期当たり200銘柄の株式をフォローし、事実上、1年あたり800回のベットを行うとする。基本法則に基づくと、情報レシオは0.57であり、上位25%以内の投資家であることがわかる。 $$ 情報レシオIR = 情報係数IC\cdot\sqrt{ブレスBR

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          情報レシオ：情報係数とベット回数のトレードオフ

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          [板情報+約定履歴]MMBOT専用バックテスター

          はじめに　本noteでは、板情報と約定履歴をベースとしたMMBOTのバックテスターについての解説、有料部分にてMMBOTバックテスターおよびデータ取得（Bybit）のソースコードを公開しています。 　取引所APIを参照するかのように実際のBOT運用に近い形でバックテスターを実装したので、バックテストから実運用までをシームレスに移行することができます。ソースコードはすべてPythonで実装しています。 バックテストに使用するデータ　バックテストに使用するデータは板情報と約定

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          [板情報+約定履歴]MMBOT専用バックテスター

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