Where Quant Traders Should Use LLMs — A Practical Guide to NOT Placing Generative AI at the "Final Alpha Layer"
Introduction Lately, debates like "Can LLMs generate alpha?" or "Can generative AI run fully auto...
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勝率6割でもFXで退場する理由
勝率6割でもFXで退場する理由 ——個人投資家を壊すのは「予想ミス」ではなく「損失設計」だった はじめに：勝率は悪くないのに、なぜ資金が増えないのか 勝率は悪くない。 むしろ、勝つ日の方が多い。...
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現在のAIに投資判断を完全に任せてはいけない理由
現在の生成AIに投資判断を完全に任せてはいけない理由 ――生成AIは投資家の代替ではなく、クオンツ開発を加速するパートナーである はじめに:本記事のスコープ 生成AIの進化により、投資分析と開発...
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予測精度より重要なもの――クオンツ運用で資金管理が支配的になる理由
連載：クオンツ資金管理の本質――予測よりも、破綻しない設計を学ぶ(第1回/全3回) はじめに:良いシグナルを持っているのに、なぜ勝てないのか システムトレードやクオンツ運用に一定期間取り組んだ人...
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クオンツ入門者のための適応的市場仮説 Part 1
クオンツ入門者のための適応的市場仮説 Part 1 ――なぜ「合理的な最適化」が市場を壊れやすくするのか Andrew W. Lo教授「The Adaptive Markets Hypothes...
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クオンツトレーダーがLLMをどこに使うべきか — 「アルファの最終層に置かない」設計入門
はじめに 最近、「LLMでアルファを作れるか」「生成AIで自動売買できるか」という議論をよく見かけます。 本稿でいう「アルファの最終層」とは、売買方向、ポジションサイズ、発注タイミング、リスク停...
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クオンツトレーダーは「買われすぎ・売られすぎ」をどう判断するのか?
― VWAP乖離とリターン分布で見る、感覚ではない相場判断 ― はじめに 相場を見ていると、多くの投資家は次のように感じる。 さすがに下がりすぎではないか そろそろ反発しそうだ これは買われすぎ...
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為替リターン分布を読む — USDJPY・EURUSD・AUDJPYの240分足で見るファットテール
クオンツトレード入門者のための実データ分析 第2回 この記事でわかること 為替リターンは正規分布ではなく、外れ値（極端な値動き）が多い AUDJPYは絶対的な損失幅が最大、USDJPYは標準偏差...
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【入門〜実務】クオンツトレーダーにとって「自己相関」とは何か — 順張り・逆張り仮説を分ける基本検査
はじめに クオンツトレード戦略を作るとき、いきなり機械学習やAIに飛びつく前に、必ず確認しておきたい基礎検査があると考えている。それが 自己相関（autocorrelation） である。 自己...
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クオンツトレードに最適な生成AIはどれか？ ― Claude Fable5 / GPT 5.5 Pro / GPT 5.5 High をUSDJPY戦略開発で比較した
結論（先に要約） 同じプロンプト（「壊れにくいUSDJPY戦略を作れ。エッジがなければ正直に棄却しろ」）を3モデルに投げ、データ診断〜WFO〜ロバスト性〜ベンチマーク比較まで一気通貫でやらせて比...
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A Paper to Read in the Age When AI Has Made Edge Discovery Easier: The Probability of Backtest Overfitting (PBO)
Conclusion First I exhaustively tested 144 MA crossover strategies on USDJPY 60-minute bars. Best...
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なぜバックテストで勝った戦略は死ぬのか――Adaptive Markets Hypothesisから見る「エッジの寿命」（Part3）
Andrew W. Lo教授「Adaptive Markets Hypothesis」Part3：AMHと市場理論 ―― 市場は効率的なのではなく、環境に応じて効率化する 講義動画：https:...
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BTC急落は買いなのか？
Funding Rateと外部リスク環境で「リバウンド期待値」を条件分解する 0. はじめに：この記事で言いたいこと BTC（ビットコイン）が急落すると、「下がったから買おう」と考える人は多い。...
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ボラティリティは予測できるのか？――価格方向より当てやすい「危険度」の話
ボラティリティは予測できるのか？――価格方向より当てやすい「危険度」の話 ボラティリティ特集 第1回 / 全3回 はじめに 相場で大きく負けるのは、方向を外したときだけではない。荒れる局面でポジ...
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トレンドフォローにエッジはあるのか――「遅れて入る」戦略がなぜ生き残るのか
トレンドフォローにエッジはあるのか――「遅れて入る」戦略がなぜ生き残るのか 先に結論 今回のUSDJPY実験では、60分足の単純なMAクロスに明確なエッジは確認できなかった。 240分足では、フ...
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「勝てるバックテスト」から「壊れにくい戦略」へ：クオンツ戦略を鍛える無料講義ガイド
— MIT・Stanford・Yale の名講義から厳選、ほぼYouTubeで完結 — はじめに クオンツトレードで本当に難しいのは、予測モデルを作ることではありません。 難しいのは、そのモデル...
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クオンツのための DuckDB 入門 — 研究サイクルを回すための「組み込みOLAP」という選択
はじめに クオンツの研究工程で時間を食うのは、戦略ロジックそのものより「データの整形・結合・欠損処理・特徴量生成」である、ということが多いと考えている。筆者自身、Parquet に貯めた OHL...
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The Adaptive Markets Hypothesis for Quant Beginners — Part 1
Why "Rational Optimization" Makes Markets More Fragile Lessons from Andrew W. Lo's lecture: "The ...
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クオンツ入門：なぜ最初に「リターン分析」をするのか？
―USD/JPY 240分足で学ぶ、価格チャートでは見えない市場のリスクと歪み はじめに：この記事の目的 クオンツトレードと聞くと、「AIや統計を使って価格の上げ下げを当てるもの」と想像する人は...
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クオンツトレード入門者のための確率過程――価格予測ではなく、分布・リスク・エッジを見るために
はじめに クオンツトレードというと、多くの人は「AIや統計モデルで価格を予測すること」をイメージするかもしれません。 もちろん、予測モデルはクオンツトレードの重要な要素です。 しかし、クオンツト...
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