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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
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
![[板情報+約定履歴]MMBOT専用バックテスター](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/87271851/rectangle_large_type_2_2efa9ecf7f6a5cdaf096bc009b9acc23.png?width=800)
[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