付録A: ライブトレーディングのロギング標準
クオンツトレーディングの実践において、生の取引ログは「シミュレーション」と「ライブ取引」を結ぶ唯一の橋です。この付録では、プロフェッショナルなクオンツシステムが記録すべき最小限のログチェックリストを詳述し、戦略訓練（特に強化学習RL）に直接フィードバックできる高品質データの収集を支援することを目的としています。
A1.1 コアデータ構造
完全な取引記録は、すべての取引がトレーサブルであることを保証するため、少なくとも3つの次元の情報をカバーする必要があります。
A1.1.1 注文レベル情報
取引所に送信されたすべての指示の詳細を記録：
- 識別子:
order_id（グローバル一意ID）、symbol（取引コード）。 - 注文パラメータ:
side（買い/売り）、order_type（成行/指値）、order_price（注文価格）、order_qty（注文数量）。 - ライフサイクル:
submit_ts（注文タイムスタンプ）、cancel_ts（キャンセルタイムスタンプ、該当する場合）。
A1.1.2 約定レベル情報
1つの注文が複数の約定に対応する可能性があるため、すべての具体的な約定詳細を記録する必要があります：
- 関連識別子:
fill_id、order_id。 - 約定詳細:
fill_price（約定単価）、fill_qty（約定数量）、fill_ts（ミリ秒精度の約定タイムスタンプ）。
A1.1.3 派生主要メトリクス
これは戦略へのフィードバックに最も重要な部分であり、上記の基本データから計算されます：
- 予想価格（
expected_price）：シグナル発火時の理論価格。 - スリッページコスト（
slippage）：実際の平均約定価格と理論価格の偏差。 - 執行レイテンシ（
latency_ms）：注文提出から最初の約定までの時間。 - 約定率（
fill_ratio）：実際の約定数量と計画数量の比率。
A1.2 コスト計算と市場スナップショット
A1.2.1 財務PnLと摩擦コスト
- 明示的コスト:
commission（取引手数料）、tax（印紙税/規制手数料）。 - 最終リターン:
realized_pnl（実現損益）。
A1.2.2 意思決定時の市場状態
注文発注時点の市場背景を記録し、環境が執行に与える影響を分析するため：
- バーデータ:
bar_ts、bar_open/high/low/close、bar_vwap。 - ボラティリティ指標:
atr_5min。 - （オプション）流動性の深さ: 少なくともトップオブブックのビッド/アスク（
bid1/ask1）の記録を推奨。
A1.3 Agentの意思決定メタデータ（RL固有）
RLモデルが真の因果関係を学習できるようにするため、意思決定コンテキストを記録する必要があります：
- バージョン識別子:
agent_id/version。 - アクション詳細:
action（買い/売り/ホールド）、target_position（目標ポジション）。 - 信頼度測定:
confidenceまたはモデル出力予測スコア。
A1.4 まとめ：これらのフィールドが不可欠な理由
標準化されたログチェックリストは財務照合のためだけではありません；そのコア価値は以下にあります：
- スリッページの真実を明らかにする：「シグナルエラー」と「執行偏差」を正確に区別。
- 執行ロジックを訓練する：執行型RL（執行遅延や約定率など）に実際のRewardシグナルを提供。
- データ依存を打破する：高価なLevel-2データがなくても、ライブログのみに依存して独自の執行シミュレーターを構築。
コア原則：「注文 -> 約定 -> 遅延 -> 失敗」の完全なプロセスを完全に記録しない場合、あなたのライブデータは戦略進化に価値がありません。