参考資料
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FX のルールベース運用や、データに基づいた金融分析を学ぶための一般的な分野・書籍を紹介します。本サイトの戦略の具体的な構成は公開していませんが、以下の領域を学ぶことが、データに基づく運用全般の基礎になります。
学ぶべき領域
- 確率・統計の基礎: 価格がランダムに動くと仮定したモデル、データの平均や分散、複数の銘柄の連動性 (相関)、回帰分析
- ポートフォリオ理論: リターンとリスクの関係、もっとも効率的な配分の見つけ方、リスクを揃えて分散投資する手法 (リスク・パリティ)
- FX マーケットの構造: 即時売買 (スポット) と将来の決済を約束する取引 (フォワード)、金利差で決まる為替の動き、物価で決まる為替の動き、市場参加者の特徴
- バックテストの落とし穴: 未来の情報を誤って使ってしまう「先読みバイアス (lookahead bias)」、上場廃止になった銘柄を分析対象から外して結果を良く見せてしまう「生存者バイアス (survivor bias)」、学習に使っていない期間で性能を確認するテスト (out-of-sample) など
- リスク管理: 過去最大の下落幅 (最大ドローダウン) の理解、1 回の取引にどれだけ資金を投じるかの判断 (ポジションサイジング)、損切りのルール
- クラウド・自動化: クラウドサービス全般、自動デプロイの仕組み (CI / CD)、システム運用の基本
関連書籍
ルールベース運用や定量分析の基礎を学ぶための書籍は Amazon で探せます。基礎理論からプログラミング実装まで幅広く出版されています。
技術領域 (一般情報)
ルールベース運用の実装でよく使われる技術領域は以下のとおりです。
- クラウド・自動化: 主要クラウドサービス (AWS / GCP / Azure)、自動デプロイの仕組み (CI / CD)、定期実行の仕組み
- プログラミング言語: Python、TypeScript / JavaScript
- フロントエンド: React 系のフレームワーク、Tailwind 系の CSS
- データ分析: pandas / numpy / scipy / scikit-learn (いずれも Python のライブラリ)
本サイトの利用ブローカー、内部実装、戦略パラメータなどは一切公開していません。
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