すべての始まり

しばらくクオンツトレードを続けています。正直なところ、ほとんどの場合、他の人が共有している戦略を読んで、パラメータを調整してみるだけです。戦略をゼロから構築する機会はあまりありません。主な理由は、良いアイデアが浮かばないことと、アイデアからコードへの距離がかなり遠いと感じるからです。

少し前に暇だったので、またBステーションを覗き始めたら、偶然ブラザーZの株生放送を見てしまった。何気なく見ていただけだったが、まさか思わぬインスピレーションが湧いてくるとは。

その素晴らしい要約

Z 兄弟が KDJ インジケーターについて話していたとき、コメント欄のネットユーザーが、私が特に興味深いと思った文章を投稿しました。

価格がわずかに下落した場合、フックは急速に低下し、これは将来の強気トレンドを示唆する可能性があります。価格が急落した場合、フックはゆっくりと低下し、これは将来のさらなる下落を示唆する可能性があります。価格がわずかに上昇した場合、溝は急速に成長し、これは将来の弱気トレンドを示唆する可能性があります。価格が急上昇した場合、フックはゆっくりと成長し、これは将来のさらなる上昇を示唆する可能性があります。

その時は衝撃を受けました。この要約は本当に洞察に富んでいます！たった一文ですが、KDJのJ値の変化のルールを分かりやすく説明しているように感じます。

Z兄弟は株式市場に参入しているけれど、この論理は仮想通貨にも当てはまるはずだ、と。考えれば考えるほど、納得がいく。価格変動の規模と指標の反応速度、この二つの要素を組み合わせてその後のトレンドを判断するというのは、非常に理にかなっているように思えた。さらに、仮想通貨市場は24時間取引されており、ボラティリティも大きいので、この理論の方がより効果的なのかもしれない。

その瞬間、私は少し興奮し、探求すべき方向性を見つけたと感じました。しかし、すぐにまた不安になりました。このアイデアをどうやってコードに落とし込めばいいのか？ 以前は、このような状況に遭遇すると、じっくり考えるか、一旦置いておいて時間がある時にやるかのどちらかでした。

試してみることにしました

しかし今回は違います。Inventor Platform に AI アシスタントがあることを思い出し、このアイデアをコードに直接「翻訳」できるかどうか試してみたかったのです。

試してみる姿勢で、Inventor Platform の AI アシスタントを開き、アイデアをそのまま入力し、「これは株に適用される理論なので、暗号通貨で試してみたい」と付け加えました。

AIがこんなに早く理解し、戦略コード一式を素早く生成してくれるとは思っていませんでした。その時は本当に驚きました。「AIってこんなに強力なのか？」と思いました。

戦略コードの最初のバージョン:

/*backtest
start: 2024-07-18 09:40:00
end: 2025-06-30 15:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("KDJ J值变化速度策略", overlay=false)

// 输入参数 - 针对加密货币市场优化
kdj_length = input.int(14, "KDJ周期", minval=1)
k_smooth = input.int(3, "K平滑", minval=1)
d_smooth = input.int(3, "D平滑", minval=1)
j_speed_period = input.int(5, "J值变化速度计算周期", minval=1)
price_change_threshold = input.float(3.0, "价格变化幅度阈值(%)-区分大小幅", minval=0.1) / 100
j_speed_threshold = input.float(12.0, "J值变化速度阈值-区分快慢", minval=0.1)
j_change_threshold = input.float(1.5, "J值变化忽略阈值-过滤噪音", minval=0.1)
price_change_ignore_threshold = input.float(0.5, "价格变化忽略阈值(%)-过滤噪音", minval=0.01) / 100

// 加密货币风控参数
max_consecutive_trades = input.int(5, "最大连续交易次数", minval=1)
min_bars_between_signals = input.int(3, "信号间最小间隔K线数", minval=1)
enable_stop_loss = input.bool(true, "启用止损")
stop_loss_pct = input.float(5.0, "止损百分比(%)", minval=0.5) / 100

// 计算KDJ指标
highest_high = ta.highest(high, kdj_length)
lowest_low = ta.lowest(low, kdj_length)
rsv = (close - lowest_low) / (highest_high - lowest_low) * 100

k = ta.sma(rsv, k_smooth)
d = ta.sma(k, d_smooth)
j = 3 * k - 2 * d

// 计算J值连续变化速度
// 统计连续上涨或下跌的累计变化量和持续时间
var float j_cumulative_change = 0.0
var int j_consecutive_bars = 0
var int j_direction = 0  // 1为上涨，-1为下跌，0为初始

j_current_change = j - j[1]
// 只有变化幅度超过阈值才认为有方向性
j_current_direction = math.abs(j_current_change) > j_change_threshold ? 
                     (j_current_change > 0 ? 1 : -1) : 0

// 检测J值方向是否改变
if j_current_direction != j_direction and j_current_direction != 0
    // 方向改变，重新开始统计
    j_cumulative_change := math.abs(j_current_change)
    j_consecutive_bars := 1
    j_direction := j_current_direction
else if j_current_direction == j_direction and j_current_direction != 0
    // 方向相同，累计变化
    j_cumulative_change += math.abs(j_current_change)
    j_consecutive_bars += 1
else if j_current_direction == 0
    // 变化太小忽略，但时间继续累计
    j_consecutive_bars += 1

// J值变化速度 = 累计变化量 / 持续时间
j_speed = j_consecutive_bars > 0 ? j_cumulative_change / j_consecutive_bars : 0

// 计算价格连续变化幅度
// 统计连续上涨或下跌的累计变化量和持续时间
var float price_cumulative_change = 0.0
var int price_consecutive_bars = 0
var int price_direction = 0  // 1为上涨，-1为下跌，0为初始

price_current_change = (close - close[1]) / close[1]
// 只有变化幅度超过阈值才认为有方向性
price_current_direction = math.abs(price_current_change) > price_change_ignore_threshold ? 
                         (price_current_change > 0 ? 1 : -1) : 0

// 检测价格方向是否改变
if price_current_direction != price_direction and price_current_direction != 0
    // 方向改变，重新开始统计
    price_cumulative_change := math.abs(price_current_change)
    price_consecutive_bars := 1
    price_direction := price_current_direction
else if price_current_direction == price_direction and price_current_direction != 0
    // 方向相同，累计变化
    price_cumulative_change += math.abs(price_current_change)
    price_consecutive_bars += 1
else if price_current_direction == 0
    // 变化太小忽略，但时间继续累计
    price_consecutive_bars += 1

// 价格变化幅度 = 累计变化量
price_change = price_cumulative_change

// 判断价格变化类型
is_small_change = price_change < price_change_threshold
is_large_change = price_change >= price_change_threshold

// 判断价格方向（基于当前连续变化方向）
is_price_up = price_direction == 1
is_price_down = price_direction == -1

// 判断J值变化速度
is_j_fast = j_speed > j_speed_threshold
is_j_slow = j_speed <= j_speed_threshold  

// 交易控制变量
var float entry_price = 0.0

// 策略信号逻辑
// 1. 小幅下跌钩掉的快，可能后期看涨
signal_small_down_fast_j = is_small_change and is_price_down and is_j_fast 

// 2. 大幅下跌勾下的慢，后期还要再跌
signal_large_down_slow_j = is_large_change and is_price_down and is_j_slow 

// 3. 小幅上涨沟长得快，可能后期看跌
signal_small_up_fast_j = is_small_change and is_price_up and is_j_fast 

// 4. 大幅上涨勾长得慢，后期可能还要再涨
signal_large_up_slow_j = is_large_change and is_price_up and is_j_slow 

// 交易信号
long_signal = (signal_small_down_fast_j or signal_large_up_slow_j) 
short_signal = (signal_small_up_fast_j or signal_large_down_slow_j) 

// 执行交易
if long_signal and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="多头信号开仓")
    entry_price := close

    
if short_signal and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Short", strategy.short, comment="空头信号开仓")
    entry_price := close


// 平仓条件
// 1. 信号反转平仓
if strategy.position_size > 0 and short_signal
    strategy.close("Long", comment="信号反转平多仓")

    
if strategy.position_size < 0 and long_signal
    strategy.close("Short", comment="信号反转平空仓")


// 2. 止损平仓
if enable_stop_loss
    if strategy.position_size > 0 and close <= entry_price * (1 - stop_loss_pct)
        strategy.close("Long", comment="止损平多仓")

        
    if strategy.position_size < 0 and close >= entry_price * (1 + stop_loss_pct)
        strategy.close("Short", comment="止损平空仓")


// 绘制指标
plot(j, "J值", color=color.blue, linewidth=2)
hline(80, "超买线", color=color.red, linestyle=hline.style_dashed)
hline(20, "超卖线", color=color.green, linestyle=hline.style_dashed)
hline(50, "中线", color=color.gray, linestyle=hline.style_dotted)

// 绘制信号标记
plotshape(signal_small_down_fast_j, title="小跌快勾-看涨", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.triangleup, size=size.small,overlay=true)
plotshape(signal_large_down_slow_j, title="大跌慢勾-看跌", location=location.belowbar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small,overlay=true)
plotshape(signal_small_up_fast_j, title="小涨快勾-看跌", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small,overlay=true)
plotshape(signal_large_up_slow_j, title="大涨慢勾-看涨", location=location.abovebar, color=color.lime, style=shape.triangleup, size=size.small,overlay=true)

初めての興奮と失望

コードを入手した後、まずは実行できるか確認しました。Inventor Platformのエディタには構文エラーがないと表示され、一安心しました。

そして、いよいよ最もエキサイティングな瞬間、オンラインバックテストが始まります。Inventor AI Assistantページでは、生成されたページの右下隅でリアルタイムのオンラインバックテストを実行できます。バックテスト通貨としてBTCを選択し、期間を設定して、「オンラインバックテスト」ボタンをクリックしてください。

結果が出た後、少し複雑な気持ちになりました。コードは実行され、ロジックも正しいように見えましたが、バックテストの結果は理想的ではありませんでした。利益が出る時もありましたが、全体的な勝率は高くなく、連敗することが多かったです。

理論上は飛べるはずの飛行機を作ったのに、結局飛べなかった、そんな気分でした。少しがっかりしましたが、諦めるつもりはありませんでした。

考えにふける

理論が理にかなっていてコードが機能するなら、何が問題なのでしょうか?

コードのロジックを注意深く調べ始めました。AIが書いたコードは、主にJ値の変化速度を計算することで「速い」か「遅い」かを判断していることがわかりました。

j_speed = j_cumulative_change / j_consecutive_bars
is_j_fast = j_speed > j_speed_threshold
is_j_slow = j_speed <= j_speed_threshold

一見何も問題がないように見えますが、常に何かがおかしいと感じます。

考えてみると、突然問題に気づきました。この計算は、ある瞬間の変化の速度だけを見ていて、連続。

例えば、J値がある日に急激に変化したとしても、それは一時的なもので、翌日には正常に戻ることがあります。このような場合、一点の速度だけで判断するのは正確ではない可能性があります。

元の理論では、「素早くフックオフする」と「ゆっくりフックダウンする」とされています。ここでの「速い」と「遅い」は、特定の時点の状態ではなく、継続的なプロセスを指すべきです。

突破口を見つける

この問題に気づいてから、また少し興奮してしまいました。鍵を見つけたような気がしたのですが、コードの変更方法がわかりませんでした。

この時、以前見たコメントを思い出しました。指標の変化の継続性に注意を払うべきだと誰かが言っていました。そう、継続性です！まさに私が考えていたことです。

AIアシスタントに戻り、今度は明確なリクエストを出しました。J値の変化の連続性を強調する必要があるということです。単一のポイントの変化速度だけでなく、数日間連続した変化の傾向も確認する必要があります。

今回AIが提供したソリューションは目を見張るものでした。J値分析のロジック全体を刷新したのです。

1. 現在の変化の方向を記録するだけでなく、変化の連続日数も追跡します。
2. トレンドが数日間連続して同じ方向に変化した場合にのみ、有効なトレンドとみなされます。
3. 継続性を確認した後は、変化の速さを判断できます。

戦略コードの2番目の改良バージョン:

/*backtest
start: 2024-07-18 09:40:00
end: 2025-06-30 15:00:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
strategy("KDJ J值连续性变化策略", overlay=false)

// 输入参数
kdj_length = input.int(9, "KDJ周期", minval=1)
k_smooth = input.int(3, "K平滑", minval=1)
d_smooth = input.int(3, "D平滑", minval=1)
j_speed_period = input.int(3, "J值变化速度计算周期", minval=1)
price_change_threshold = input.float(1.5, "价格变化幅度阈值(%)-区分大小幅", minval=0.1) / 100
j_fast_threshold = input.float(15.0, "J值快速变化阈值", minval=1.0)
j_slow_threshold = input.float(5.0, "J值慢速变化阈值", minval=0.1)
j_change_threshold = input.float(1.0, "J值变化忽略阈值-过滤噪音", minval=0.1)
price_change_ignore_threshold = input.float(0.2, "价格变化忽略阈值(%)-过滤噪音", minval=0.01) / 100
min_consecutive_bars = input.int(3, "最小连续K线数", minval=2)

// 风控参数
max_consecutive_trades = input.int(3, "最大连续交易次数", minval=1)
min_bars_between_signals = input.int(5, "信号间最小间隔K线数", minval=1)
enable_stop_loss = input.bool(true, "启用止损")
stop_loss_pct = input.float(3.0, "止损百分比(%)", minval=0.5) / 100

// 计算KDJ指标
highest_high = ta.highest(high, kdj_length)
lowest_low = ta.lowest(low, kdj_length)
rsv = (close - lowest_low) / (highest_high - lowest_low) * 100

k = ta.sma(rsv, k_smooth)
d = ta.sma(k, d_smooth)
j = 3 * k - 2 * d

// 改进的J值连续性变化分析
var float j_cumulative_change = 0.0  // 保持方向性的累计变化（正负数）
var int j_consecutive_bars = 0
var int j_direction = 0  // 1为连续上涨，-1为连续下跌，0为无明确方向
var float j_start_value = 0.0

j_current_change = j - j[1]
// 只有变化幅度超过阈值才认为有方向性
j_current_direction = math.abs(j_current_change) > j_change_threshold ? 
                     (j_current_change > 0 ? 1 : -1) : 0

// 重新设计J值连续性检测逻辑
if j_current_direction != 0
    if j_current_direction == j_direction
        // 方向相同，继续累计（保持正负号）
        j_cumulative_change += j_current_change
        j_consecutive_bars += 1
    else
        // 方向改变，重新开始统计
        j_cumulative_change := j_current_change
        j_consecutive_bars := 1
        j_direction := j_current_direction
        j_start_value := j[1]
else
    // 变化很小，视为横盘，重置连续性
    if j_consecutive_bars > 0
        j_consecutive_bars += 1
    else
        j_cumulative_change := 0.0
        j_consecutive_bars := 0
        j_direction := 0

// 计算J值连续性指标（保持方向性）
j_total_change = j - j_start_value  // 从起始点到当前的总变化（带正负号）
j_avg_speed = j_consecutive_bars > 0 ? j_cumulative_change / j_consecutive_bars : 0  // 平均变化速度（带正负号）
j_abs_avg_speed = math.abs(j_avg_speed)  // 变化速度的绝对值

// 新的J值变化判断逻辑
is_j_continuous_up = j_direction == 1 and j_consecutive_bars >= min_consecutive_bars
is_j_continuous_down = j_direction == -1 and j_consecutive_bars >= min_consecutive_bars

// 基于连续性和变化幅度的快慢判断
is_j_fast_up = is_j_continuous_up and j_abs_avg_speed > j_fast_threshold
is_j_slow_up = is_j_continuous_up and j_abs_avg_speed <= j_slow_threshold and j_abs_avg_speed > 0
is_j_fast_down = is_j_continuous_down and j_abs_avg_speed > j_fast_threshold  
is_j_slow_down = is_j_continuous_down and j_abs_avg_speed <= j_slow_threshold and j_abs_avg_speed > 0

// 计算价格连续变化幅度（保持原有逻辑）
var float price_cumulative_change = 0.0
var int price_consecutive_bars = 0
var int price_direction = 0

price_current_change = (close - close[1]) / close[1]
price_current_direction = math.abs(price_current_change) > price_change_ignore_threshold ? 
                         (price_current_change > 0 ? 1 : -1) : 0

if price_current_direction != price_direction and price_current_direction != 0
    price_cumulative_change := math.abs(price_current_change)
    price_consecutive_bars := 1
    price_direction := price_current_direction
else if price_current_direction == price_direction and price_current_direction != 0
    price_cumulative_change += math.abs(price_current_change)
    price_consecutive_bars += 1
else if price_current_direction == 0
    price_consecutive_bars += 1

price_change = price_cumulative_change

// 判断价格变化类型
is_small_change = price_change < price_change_threshold
is_large_change = price_change >= price_change_threshold
is_price_up = price_direction == 1
is_price_down = price_direction == -1

// 交易控制变量
var float entry_price = 0.0

// 重新设计策略信号逻辑，强调J值的连续性
// 1. 小幅下跌 + J值连续快速下钩 = 看涨（下跌惯性减弱，J值快速回落）
signal_small_down_fast_j_down = is_small_change and is_price_down and is_j_fast_down

// 2. 大幅下跌 + J值连续慢速下钩 = 看跌（下跌惯性仍在，J值缓慢下行）
signal_large_down_slow_j_down = is_large_change and is_price_down and is_j_slow_down

// 3. 小幅上涨 + J值连续快速上钩 = 看跌（上涨惯性减弱，J值快速回落）
signal_small_up_fast_j_up = is_small_change and is_price_up and is_j_fast_up

// 4. 大幅上涨 + J值连续慢速上钩 = 看涨（上涨惯性仍在，J值持续上行）
signal_large_up_slow_j_up = is_large_change and is_price_up and is_j_slow_up

// 交易信号
long_signal = (signal_small_down_fast_j_down or signal_large_up_slow_j_up) 
short_signal = (signal_small_up_fast_j_up or signal_large_down_slow_j_down) 

// 执行交易
if long_signal and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Long", strategy.long, comment="多头信号开仓")
    entry_price := close
    
if short_signal and strategy.position_size == 0
    strategy.entry("Short", strategy.short, comment="空头信号开仓")
    entry_price := close

// 平仓条件
if strategy.position_size > 0 and short_signal
    strategy.close("Long", comment="信号反转平多仓")
    
if strategy.position_size < 0 and long_signal
    strategy.close("Short", comment="信号反转平空仓")

// 止损平仓
if enable_stop_loss
    if strategy.position_size > 0 and close <= entry_price * (1 - stop_loss_pct)
        strategy.close("Long", comment="止损平多仓")
        
    if strategy.position_size < 0 and close >= entry_price * (1 + stop_loss_pct)
        strategy.close("Short", comment="止损平空仓")

// 绘制指标
plot(j, "J值", color=color.blue, linewidth=2)
hline(80, "超买线", color=color.red, linestyle=hline.style_dashed)
hline(20, "超卖线", color=color.green, linestyle=hline.style_dashed)
hline(50, "中线", color=color.gray, linestyle=hline.style_dotted)

// 在下方子图显示连续性指标
plot(j_consecutive_bars, "连续K线数", color=color.orange)
plot(j_avg_speed, "平均变化速度(带方向)", color=color.purple)
plot(j_abs_avg_speed, "平均变化速度(绝对值)", color=color.yellow)

// 绘制信号标记
plotshape(signal_small_down_fast_j_down, title="小跌+J快速下钩-看涨", location=location.belowbar, color=color.lime, style=shape.triangleup, size=size.small, overlay=true)
plotshape(signal_large_down_slow_j_down, title="大跌+J慢速下钩-看跌", location=location.belowbar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, overlay=true)
plotshape(signal_small_up_fast_j_up, title="小涨+J快速上钩-看跌", location=location.abovebar, color=color.red, style=shape.triangledown, size=size.small, overlay=true)
plotshape(signal_large_up_slow_j_up, title="大涨+J慢速上钩-看涨", location=location.abovebar, color=color.lime, style=shape.triangleup, size=size.small, overlay=true)

// 背景色显示J值连续性状态
bgcolor(is_j_continuous_up ? color.new(color.green, 95) : is_j_continuous_down ? color.new(color.red, 95) : na, title="J值连续性背景")

この改善を見て、「これだ！」とワクワクしました。J値の変化はもはや単点ではなく、継続的なトレンドになっています。

2回目のバックテストの驚き

新しいコードを入手した後、もう一度バックテストを実行するのが待ちきれませんでした。

今回の結果には少し驚きました。完璧な戦略とは言えませんが、最初のバージョンよりは明らかに良くなっています。

• 連続性の要件により多くのノイズが除去されるため、誤った信号が少なくなります。
• 勝率が大幅に向上しました
• 戦略ロジックがより明確になった

バックテストレポートの利益曲線を見ると、強い達成感を感じます。画期的な戦略ではありませんが、アイデアから始まり、一歩一歩模索してきた結果です。

ツールの使用経験

この調査により、AI アシスタントと定量プラットフォームについての新たな理解が得られました。

AIアシスタントの価値：

AIは単なる知能の弱い補助ツールだと考えていましたが、今回、クオンツ取引において本当に役立つことを実感しました。AIの最大の価値は、人間の思考に取って代わるものではなく、アイデアからコードへの距離を大幅に短縮することにあります。

1. 優れた理解力私は非常にシンプルな言葉でアイデアを説明しましたが、それは正確に理解され、完全な戦略的な論理に変換することができます。
2. 高速な反復速度: 改善を依頼すると、すぐに問題が特定され、解決策が提示されます
3. コード品質が良い：生成されたコードは実行可能であるだけでなく、明確な構造と詳細なコメントも備えています

定量プラットフォームの利便性： Inventorプラットフォームのバックテスト機能にも感銘を受けました。以前は、戦略をバックテストするには、過去のデータを探し、バックテストフレームワークを作成し、様々な技術的な詳細を処理する必要がありました。今では、コードを貼り付けてパラメータを設定するだけで、すぐに結果を確認できます。

この即時フィードバックにより、探索プロセス全体がスムーズに進み、アイデア、コード、検証、改善のサイクルが非常に高速になります。

いくつかの考察

もちろん、この調査を通じて、私はいくつかの疑問も思いました。

AIの限界: AIは大きな助けとなりましたが、結局のところ万能ではありません。AIは最初のバージョンのコードの問題を自ら発見することはできず、依然として人間による分析と判断が必要です。さらに、AIが提示する解決策は必ずしも最善とは限らず、実際の状況に合わせて調整する必要があります。

戦略自体の制限: この戦略はバックテストでは良好なパフォーマンスを示していますが、万能薬ではありません。ボラティリティの高い市場では概ね良好なパフォーマンスを示しており、通貨に応じてパラメータを調整する必要があります。

最も重要なことは、過去のデータで戦略が良好なパフォーマンスを示したからといって、それが将来も効果的であるとは限らないということです。市場は常に変化しており、戦略は常に調整する必要があります。

予想外のボーナス

戦略自体に加えて、この調査では予想外の成果も得られました。

定量取引に対する理解は変化しました。 以前は、クオンツ取引の敷居は非常に高く、高度なプログラミングスキルと数学的基礎が必要だと考えていました。しかし、今回の経験を通して、アイデアとロジックの方が重要だと感じるようになりました。優れたツールがあれば、技術的な敷居は想像ほど高くありません。

学習に対する姿勢の変化: 以前は、面白いアイデアに出会うと「時間がある時に試してみよう」と考えていましたが、結局は無駄に終わってしまうことが多かったです。今回の経験を通して、今のツールは「試してみよう」という行動を手軽にさせてくれる一方で、肝心なのは行動する勇気だと改めて実感しました。

失敗に対する見方が変わりました。 最初の戦略がうまくいかなかったとき、私はすぐに諦めず、問題を分析しました。このプロセスを通して、失敗は終わりではなく、正しい方向を見つけるための手がかりとなることが多いことに気づきました。

その後の計画

この戦略は今でも私のコードベースに残っていて、時々使っています。完璧な戦略ではありませんが、試行錯誤の結果、かなり満足しています。

何より、この経験が私に自信を与えてくれました。アイデアから戦略までの距離は、想像していたほど遠くないことがわかりました。

次に、この探求を続けたいと思います。

• 興味深い取引理論やアイデアに注目する
• 他の分野の概念をトレーディングに適用してみる
• AIと定量プラットフォームを活用し、アイデアを迅速に検証し続ける

他の人へのアドバイス

定量取引にも興味があるなら、私の提案は次のとおりです。

1. 技術的な障壁に怯まないでください現在のツールはすでに非常に強力ですが、重要なのはアイデアと実行力です。
2. 小さく始める完璧な戦略を追求する必要はありません。シンプルなアイデアから探求を始めましょう
3. 勇気を出して挑戦し、失敗しよう一度失敗するのは普通のことです。重要なのは、問題を分析し、継続的に改善していくことです。
4. 学ぶ姿勢を保つ異なる視点や理論にもっと注意を払ってください。インスピレーションは思いがけないところから生まれることがよくあります。

結論

振り返ってみると、この探求の出発点はビリビリへのコメントだけでしたが、完全な定量戦略開発プロセスを経験することができました。

知識とツールが手の届く範囲にあるこの時代、私たちに足りないのは勇気ある挑戦だけなのかもしれません。クオンツ初心者でも経験豊富なトレーダーでも、シンプルなアイデアから始めて、どこまで行けるか試してみるのは良いことです。

今読んだコメントの中に、次の興味深い戦略が隠されているかもしれません。

免責事項：これは個人的な探求体験の共有であり、投資アドバイスではありません。取引にはリスクが伴いますので、慎重に判断してください。