Part 2: クオンツ取引の基礎
この段階の目標: 堅固な基盤を構築する。市場の仕組み、データの処理方法、戦略の検証方法、リスクの発生源を理解する。これらの基礎がなければ、後で構築するAgentは砂上の楼閣となる。
レッスン
| レッスン | トピック | 成果物 |
|---|---|---|
| レッスン 02 | 金融市場と取引の基礎 | 市場構造と取引コストの理解 |
| レッスン 03 | 数学と統計の基礎 | リターンとリスクの数学的言語を習得 |
| レッスン 04 | テクニカル指標の真の役割 | 指標は特徴量エンジニアリングであり、聖杯ではないことを理解 |
| レッスン 05 | 古典的戦略パラダイム | トレンドフォロー、平均回帰、その他の基礎戦略を習得 |
| レッスン 06 | データエンジニアリングの厳しい現実 | データパイプラインスクリプト |
| レッスン 07 | バックテストシステムの落とし穴 | バックテストフレームワークテンプレート |
| レッスン 08 | Beta、ヘッジと市場中立性 | Beta分解とヘッジ比率計算 |
背景知識
| ドキュメント | 説明 | 推奨読書時間 |
|---|---|---|
| 取引所と注文簿メカニズム | L1/L2/L3データの違い | 15分 |
| HF市場マイクロストラクチャー | 注文簿、スプレッド、市場インパクトの詳細 | 20分 |
| Tickレベルバックテストフレームワーク | イベント駆動型バックテスト、キューポジションシミュレーション | 25分 |
| シャープレシオの統計的落とし穴 | 推定誤差、多重検定、Deflated Sharpe | 20分 |
| ローソク足パターンと出来高分析 | ローソク足パターン、出来高分析、クオンツ応用 | 20分 |
| 暗号通貨取引の特性 | 24/7市場の独自の課題 | 10分 |
| データソースとAPI比較 | 適切なデータソースの選択 | 10分 |
この段階を完了すると
以下ができるようになります：
- 異なる市場の特性を理解する：株式、先物、暗号通貨
- 数学的言語を使用してリターンとリスクを説明する
- テクニカル指標の真の価値と限界を認識する
- データパイプラインを構築し、APIレート制限、欠損データなどの問題を処理する
- 一般的なバックテストの落とし穴を回避する（過剰適合、ルックアヘッドバイアスなど）
- BetaとAlphaの違いを理解し、リターンがどこから来るかを知る
- ヘッジ比率を計算し、市場中立性が困難である理由を理解する
次の段階
→ Part 3: 機械学習 - 従来のモデルからAgentへ