カナヲ定量分析

金融市場定量分析用ブログです。 本人は蟲柱である胡蝶しのぶの弟子で、花の呼吸の使い手で…

カナヲ定量分析

金融市場定量分析用ブログです。 本人は蟲柱である胡蝶しのぶの弟子で、花の呼吸の使い手です。

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  • machine learning for trading

    stefan jansenのgithubレポジトリ(https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading)を解説していきたいと思います。 解説の労力によっては、もしかしたら後輩にヘルプしてもらうこともありますので、その時は有料になる場合がございます。

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    戦場で戦い続けるカナヲの日記。

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    システムトレーダー含むトレーダーで気になったインタビューを翻訳しています。なるべく分かりやすく翻訳出来るよう努めます。

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Machine Learning For Algorithmic Trading 解説リンクまとめ

準備編machine learning for tradingの始め方 本Githubレポジトリを快適に学習するための環境設定 第4章 4章アルファ-ファクター研究: 第一節: 特徴量エンジニアリング 第4章:アルファーファクター研究、Kalman FilterとWavelet変換 第5章 第5章 戦略評価編 第4節 平均分散ポートフォリオ 第5章 戦略評価編 第5節ケリー基準(ベッティング法) 第6章 第6章 第一節 機械学習ワークフロー 第6章 機械学習プロセス編

    • 「Asset Management Tools and Issues」感想・書評

      きっかけ今年発売された新書で「Asset Management Tools and Issues」という本を購入しました。購入理由としては、尊敬しているマルコス氏が書いたという理由が一番大きいです。マルコス氏はファイナンス機械学習の著者としても界隈では非常に有名でファイナンスの定量分析における根本的な問題なども主に指摘し、その解決策を提案したりしています。 本書の感想ここではある程度大雑把に感想を書いていきます。というのも、500ページ以上あるので、細かく書くとキリがないか

      • 第13章: 教師なし学習編 ~線形次元削減~ 第0節 次元の呪い

        この章では主に主成分分析(PCA)について学びます。 本章のモチベーション言いたいこととしては、特徴量のサンプル数が多ければ多いほど分散が大きくなりやすいということです。同じ特徴量だったとしても、100個しか観測値がない場合と、10万個観測値がある場合で、例え相関性が強かったとしても、フィッティングする際に評価関数で用いる距離がどうしても大きくなるので、サンプル数が少ない方が良いモデルと誤認される恐れがあります。 そのため、ここでは、観測値の数に応じてどの程度距離が異なる

        • ~日経平均株価のアノマリーを徹底検証!~

          ご挨拶とお礼毎度、皆さんにお世話になっております!最近Twitterのフォロワーも増えて、とうとう自分の中の大台である4000人を超え、なんと、4500人も超えたので、今回は調査企画をプレゼントしたいと思います!いつもありがとうございます。 今年の6月から市場の定量分析に関するツイートをしてから早半年ですが、皆さんのおかげで研究するモチベーションを維持することが出来て、学ぶことで得るものも多かったので、感謝の気持ちでいっぱいです! では、本題に入っていきたいと思います!

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        Machine Learning For Algorithmic Trading 解説リンクまとめ

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          運用日記:2020年11月28日~2020年12月05日 鬼滅の刃最終巻につき、一旦お休みします。

          皆さん、こんにちは、鬼滅の刃の最終巻がとうとう発売されましたね。新聞の一面が凄いことになっていて、Twitterでもかなり話題になっておりました。 さて、本題なのですが、ここ二週間全く運用していない上に、平日は本業で忙しくほとんど手を付けられていないため、週末は調査を引き続き行っておりますが、一旦運用は休止して調査に専念したいと思います。 興味がなくなったわけでは一切なく、調査対象の資産が多すぎて、仮想通貨市場の調査に手が回っていないというのもあります。 年末終わればま

          運用日記:2020年11月28日~2020年12月05日 鬼滅の刃最終巻につき、一旦お休みします。

          運用日記:2020年11月21日~2020年11月28日 統計的裁定取引の危険性と対処法

          今週は、仮想通貨市場は、本当に上に吹いた後、バブルが崩壊したような動きになりました。自分は統計的裁定取引で攻めておりましたが、乖離があまりにも広がっていくため、BitflyerFXショート、現物ロングのポジションで流石に勝つのは無理だと思い、一旦システムを停止し、マーケットを再研究することにしました。 では、一緒に分析していきましょう! 2020年11月21日0時~11月28日0時(ロンドン時間)のマーケットと統計的裁定取引の危険性 まずはグラフの説明ですが、上から順に

          運用日記:2020年11月21日~2020年11月28日 統計的裁定取引の危険性と対処法

          運用日記:2020年11月14日~2020年11月21日

          こんにちは、今週も引き続きビットコインバブルで、正直驚きを隠せません。金融緩和+世界情勢の不安定はやはり金や仮想通貨にとってはプラスの材料になってそうですね。 では、今週の運用成績と試したこと等について話していきたいと思います。 運用報告損益:-1.967% (一段目:累積損益、二段目:BitflyerFXのaskとbid、三段目:BitflyerFXの価格とSPOT-BTCJPYの価格の絶対差) 負けた所は割と明らかで11月18日の午後の一時的な急落でヘッジに失敗し

          運用日記:2020年11月14日~2020年11月21日

          運用報告: 11月14日 アービトラージの機械学習応用性

          今回は、運用報告に関しましては、ちょっと不備で執行時のマーケットデータを取得していなかったため、コスト調査等が出来ませんでしたので、今週はかなり大雑把な運用報告になります。 運用報告 一週間で+20414円でした。先週仰った通り、大体163万円スタートでしたので、一週間で凡そ+1.25%弱といった所です。マーケット自体はかなり動いていたので、正直もう少し取れた気はします。 前半期間は、正直多少デルタが残っていたので、リスクをある程度取っていたので、パフォーマンスが良かっ

          運用報告: 11月14日 アービトラージの機械学習応用性

          運用報告: 11月1日~11月7日 戦略変更、方向予測→アービトラージ、その先に何を見るのか...

          この一週間はビットコインの値動きが凄かったですね、先週も凄かったんですが、今週もすさまじいです。これは完全にバブルと言っても過言ではないです。ただ、Twitter等のメディアのトレンドにビットコインが乗り始めているので、ここからもう一段落上げるかもしれませんが、そろそろチキンレースになる可能性もあると思います。まぁ、私は裁量取引しないので、上がっても下がっても見送るつもりです。 ただ、現状の戦略ですと、リスクを取っているっていうのもあるのですが、ボラティリティに非常に弱いた

          運用報告: 11月1日~11月7日 戦略変更、方向予測→アービトラージ、その先に何を見るのか...

          運用日記: 10月の損益+おまけ:マーケットメイク戦略アイデア編

          皆さん一週間ぶりです。 今月の仮想通貨市場は凄まじいボラティリティでしたね。ここまでビットコインが上がるとは思わなかったですが、私は30分程度しかポジションを保有しないので波に乗ることは出来ませんでしたが、皆さんはいかがだったでしょうか? 今回の運用報告は、ちょっと形式を変えて報告しようと思います。理由は、実は4連休プチ旅行に行っており、自宅のデータベースにアクセス出来ないということもあって、大変恐縮ですが、今回は別の形で報告できればと思います。 運用報告損益: +86

          運用日記: 10月の損益+おまけ:マーケットメイク戦略アイデア編

          運用日記:2020年10月17日~2020年10月24日 ビットコインバブル再来

          予測精度:50.87% 損益:+38428円 残高:340615円→375861円 最大ドローダウン:20562円 今週は中々良かったです。逆張り戦略だったので、正直不安が大きかったですが、無事通過出来て良かったです。10月22日手前のデータが取得出来ていない時間はパソコンが強制再起動されていて、複雑な気持ちでしたね、、、起きたら普通に損していたので、クラウドとかで管理した方が良いかもしれません、、、 ビットコインにとって、特に大きなニュースはPaypalがビットコインを

          運用日記:2020年10月17日~2020年10月24日 ビットコインバブル再来

          運用日記:2020年10月10日~2020年10月17日 特徴量エンジニアリング方法論

          こんばんは。 今回から、今までとちょっと報告の体制を変更させていただきました。 週一の報告にしますと、本業後に論文読んで解説したりも出来るので、割とそちらの方が需要もあったりするのかなって最近思いました。 ただ、実弾運用しているので、しっかり復習しないと普通にやられますのも事実ですので、日記の方も頑張りたいと思います(笑) 今回は運用報告で気付いたこと、今後のモデル作成の方針についてまとめていきたいと思います。 運用報告予測精度:51.8% 損益:-42137円 残

          運用日記:2020年10月10日~2020年10月17日 特徴量エンジニアリング方法論

          運用日記10月13日: 報告頻度の変更

          こんばんは。 毎日運用日記について投稿しておりましたが、平日は本業で忙しく、分析に時間をあまり割くことが出来ないこと等もあって、クオリティを維持することが中々難しくなったため、週一回まとめて報告したいと思います。 また、週一の方が色々なイベントがあって、一つの記事にもう少し内容を詰めることも出来るので、もう少しユーザーフレンドリーになるのかなと思いました(*'ω'*) 今後は、基本土曜日にまとめて集計して、色々考察したり改善点等について話したいと思います(*'ω'*)

          運用日記10月13日: 報告頻度の変更

          運用日記10月12日: リスク分析続き

          今回は先にリスク分析からしたいと思います。 リスク分析目標は、如何にリスクを回避するかで、どういったファクターがリスクの原因になっているのかについて調査していきます。 まずは1時間ヒストリカルボラティリティと終値について見ていきましょう。 損益グラフを見てみましょう。二つ目の赤い線が実現累積損益です。 では、散布図(HV vs 1時間後損益)について見てみましょう。 大損しているのは大体HVが0.4%を超えたところなのですが、そこで損切しても実はもう手遅れです。大損

          運用日記10月12日: リスク分析続き

          運用日記10月11日

          運用成績予測精度:51.65% 成績:-17657円 残高:385774円→371068円 最大ドローダウン:31544円 案の定、あの大高騰で踏まれました...(笑) 本日はリスク分析をしたいとは思っていたものの、最近寒さが続き風邪を引いたため、風邪薬を飲んで休むことにしました。 なので、一旦これ以上の分析せず、本日はゆっくり休みたいと思います。 明日から一週間頑張りましょう(*'ω'*)

          運用日記10月11日

          運用日記10月10日

          予測精度:50.52% 損益:+521円 残高:387138円→385730円 最大ドローダウン:23159円 本日は何とか無事にプラテンしましたが、昨日の大高騰で普通に踏まれました。急激なマーケットのジャンプがここ3日間ずっと起こっているので、ちょっと分析しようと思います。 まずは10日分見ていきます。 ここで、大きく負けている時は、マーケットも大体大きく動いておりました。 ここで、1時間ヒストリカル・ボラティリティについて見てみましょう。 ふむふむ、1時間HVは

          運用日記10月10日