パフォーマンス指標:シャープレシオ、ドローダウン、そしてその先へ
トレーディング戦略評価に必須のパフォーマンス指標をマスターします。シャープレシオ、ソルティノレシオ、最大ドローダウン、CAGR、カルマーレシオ、プロフィットファクターを学びます。
バックテスト手法、トレーディングシステム設計、定量分析技術の詳細ガイド
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トレーディング戦略開発とバックテストにおける機械学習技術の応用を探ります。特徴量エンジニアリング、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク、金融へのML適用の落とし穴を学びます。
Fama-French三ファクターモデルからマルチファクターポートフォリオ構築まで、ファクター投資を学びます。バリュー、モメンタム、クオリティファクターを解説。
ATRベースのポジションサイジング、ボラティリティターゲティング、VIXベースのマーケットタイミング、GARCHモデリングについて学びます。
ペアトレーディングと統計的裁定の定量的基礎を学びます。共和分分析、Engle-Granger法、Johansen検定を解説。
RSI、ストキャスティクス、MACDベースのシステマティックトレーディングアプローチを学びます。買われすぎ/売られすぎ、ダイバージェンスシグナルを解説。
チャネルブレイクアウト、ドンチャンチャネル、ボラティリティブレイクアウト、偽ブレイクアウトフィルターを含むブレイクアウト取引手法を学びます。
モメンタムとトレンドフォロー戦略を深く学びます。基本的なモメンタムファクター構築からデュアルモメンタムまで解説します。
平均回帰理論とシステマティックトレーディングへの応用を学びます。ボリンジャーバンド、Zスコア分析、ペアトレーディングの基礎を解説します。
SMAとEMAの比較、ゴールデンクロスとデッドクロスのシグナル、パラメータ感度分析を含む移動平均クロスオーバーシステムの仕組みと歴史的挙動を学びます。
オーバーフィッティング、サバイバーシップバイアス、ルックアヘッドバイアス、選択バイアスなど、最も一般的なバックテストの落とし穴を特定し回避する方法を学びます。
二つの基本的なバックテストアーキテクチャを比較します。各アプローチの長所、短所、理想的な使用場面を学びます。