カナヲ定量分析
Advances in financial machine learningという本を解説していくマガジンです。少々難しい内容も含まれますが、有益な情報は別途記事にしていきたいと思います。
今回の紹介する戦略はトリプルバリア法というものである。これを紹介する理由としては、今後ある投資戦略を考えたときに、データセットにラベリングしないといけないからである。つまり、価格以外に、どの価格で買って、どの価格で売ったのか等の情報を導入する必要がある。これは一例である。 トリプルバリア法では、例えば、デイトレにおいて、ボラティリティが推定されたら、どこで利食い（take profit)して、どこで損切りするか(stop loss)を決定して投資戦略を構築する。例えば、取引
前回はバーについての説明をした。戦略に応じてバーを使い分ける必要がある。 本書ではPCAウェイトについて紹介しているが、それはどの銘柄をどれくらい取引するかを検討する方法（アロケーション）で、主にローリスクハイリターンな銘柄を探し、そこを重点的に取引する必要がある。問題点は、ここで分析に必要な変数が期待収益率なので、それの見積もりを間違えると不要なリスクを負ってしまう点である。また、先物と原資産等極端に相関性が高いペアが候補に入っているとこれも偏るので、その整理も必要である
皆さんが市場の取引履歴を見るとき、取引履歴にある情報は 時刻、ID、サイド、価格、出来高、売買代金、tick数 等がある。 ただ、こういった情報だけを集めても分析しづらいので、用途によってデータを整理する必要がある。これをサンプリングという。 ここで紹介する形式の種類は タイムバー ティックバー ボリュームバー ドルバー である。 それぞれの形式の長所について紹介したいと思う。 タイムバー：これが一番標準的である。所謂時系列データである。一定時間でデータ
はじめまして、カナヲです。 せっかくなので、読みづらい本を分かりやすく解説していこうと思います。 本書について 本書は端的に言うと株価を予測することと、投資戦略をどのように最適化させるかという内容である。 進め方 様々なモデルがあり、背景の数学等を理解しようとすると難しいので、本書ではビットコインを利用して分析していきたいと考えている。 目標 この記事を通して、実際のマーケット（株、為替、コモディティ、仮想通貨、etc)で応用出来るようになることである。
