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付録D: クオンツトレーディングFAQ

この付録では、学習者からの最も一般的な混乱と誤解を収集し、典型的な認知の罠を避けるのを助けます。

I. リターンとリスク

Q1: 高いシャープレシオは低リスクと等しいか？

必ずしもそうではありません。

シャープレシオはリスク調整後リターンを測定しますが、2つの死角があります：

  • テールリスクを反映しない：2.0シャープの戦略は30%の最大ドローダウンを隠している可能性がある
  • レバレッジに敏感：レバレッジは人為的にシャープを高められるが、リスクも比例して拡大

正しいアプローチ：シャープレシオを最大ドローダウンとCalmar Ratioと一緒に見る。

Q2: バックテストで年間50%のリターン、ライブではどのくらい稼げるか？

経験則：ライブリターン ~ バックテストリターン x 0.3-0.6

理由：

  • バックテストは理想的な執行を仮定、ライブにはスリッページとインパクトコストがある
  • バックテストには感情的干渉がない、ライブには恐怖と貪欲がある
  • バックテスト環境は安定、ライブは様々な失敗に遭遇

正しいアプローチ：バックテストリターンを半分にしても受け入れられる場合、ライブ取引を検討。

Q3: なぜ私の戦略はバックテストは素晴らしいがライブで損をするのか？

最も一般的な3つの理由：

理由現れ方解決策
ルックアヘッドバイアス将来のデータを使用シグナル生成時間と執行時間をチェック
過学習訓練セット >> テストセットウォークフォワード検証
コスト過小評価スリッページ、インパクトを無視保守的なコスト仮定を使用

II. 戦略選択

Q4: トレンドと平均回帰戦略、どちらが良いか？

「良い」はなく、「より適している」だけ。

市場状態トレンド戦略平均回帰
トレンド市場大勝大負
レンジ相場頻繁なストップロス安定した利益

正しいアプローチ：市場レジームを特定（レジーム検出）、適切な時に適切な戦略を使用。

Q5: 機械学習で株価の動きを予測できるか？

ほぼできません。

  • 金融データは極めて低いS/N比、トップモデルでも52-55%の精度しか達成できない
  • 52%の精度はコスト後に純損失になる可能性がある
  • ディープラーニングは大量のデータが必要、クオンツデータは通常不十分

正しい位置づけ：MLは「上か下かを予測する」ためではなく、ノイズから弱いが堅牢なシグナルを抽出するため。

Q6: 高頻度戦略はお金を稼ぎやすいか？

機関にとってはイエス、リテールにとってはノー。

高頻度の障壁：

  • ハードウェア：専用線、コロケーションサーバー（年間数十万USD）
  • ソフトウェア：サブミリ秒レイテンシ（C++/FPGAが必要）
  • コスト：スリッページに「食べられる」ことが高頻度では一般的

リテールにより適している：中低頻度戦略（日次/週次）、スピードエッジではなく認知エッジを使用。

III. リスク管理

Q7: 正しいストップロスレベルは？

標準的な答えはないが、計算方法はある：

ストップロス範囲 = k x Volatility

k = 2-3（狭すぎると簡単にストップアウト、広すぎると損失が大きい）
資産タイプ日次ボラティリティ推奨ストップロス
大型株（SPY）0.8%2-3%
テック株（TSLA）3.5%7-10%
暗号通貨5%+10-15%

Q8: 分散でリスクを排除できるか？

通常時はイエス、危機時には失敗。

期間AAPL-MSFT相関株式-債券相関
通常0.7-0.3
危機0.90.6または-0.5

LTCMの教訓：彼らは安定した相関を仮定、結果として危機時に相関がスパイクし、すべての資産が一緒に下落、分散が失敗しました。

正しいアプローチ：危機時の相関が0.9にスパイクすると仮定し、この仮定でストレステスト。

Q9: Kellyの公式を直接使用できるか？

直接使用できない、「Half Kelly」を推奨。

理由：

  • 勝率とオッズは推定値、不正確な可能性
  • Full Kellyはボラティリティが大きすぎ、心理的に耐えられない
  • 金融ではポジションが相関、Kellyの独立性仮定に違反

実用的推奨：Kelly/2をポジション上限として、他の制約と組み合わせる。

IV. データとシステム

Q10: 無料データで十分か？

開発段階では十分、本番では場合による。

データタイプ無料の実行可能性推奨ソリューション
日次OHLCV十分Yahoo Finance、Alpha Vantage
分足バー限定的ブローカーAPI（アカウントが必要）
ティック/L2不可能支払い必須（年間数千〜数万USD）

Q11: Pythonは十分高速か？

中低頻度には十分、高頻度には不十分。

戦略頻度レイテンシ要件Python適合性
日次/週次秒レベル完全に十分
分レベルミリ秒レベルギリギリ使用可能
サブ秒マイクロ秒レベルC++/FPGAを使用する必要

Q12: APIレート制限にどう対処するか？

これは一般的な問題、事前対処が必要。

解決策：

  1. ローカルキャッシング：最初の取得後にデータベースに保存、API呼び出しを削減
  2. レートリミッター：コードにtime.sleep()を追加
  3. バックアップデータソース：プライマリがレート制限された時にバックアップに切り替え
  4. プリロード：取引時間外にバッチダウンロード

V. マルチエージェント

Q13: なぜマルチエージェントが必要か？

単一モデルはすべての市場レジームに適応できない。

問題単一モデルマルチエージェント
トレンド -> レンジ相場戦略失敗Regime Agentがエキスパートを切り替え
モデル過負荷すべてをやり、何もうまくやらないエキスパートの分業
単一障害点システム全体がクラッシュ他のAgentが実行を続ける

Q14: Regime Detectionが誤判断したら？

誤判断は避けられない、重要なのは結果を制御すること。

設計原則：

  1. ソフトスイッチング：0/1スイッチングではなく確率重み付けを使用
  2. 確認遅延：スイッチを確認する前に状態がN日持続する必要
  3. 移行中は保守的：不確実な時はポジションを削減
  4. 高速危機対応：危機を見逃すより誤判断する方が良い

Q15: Risk Agentを上書きできるか？

絶対にできない。これはシステム設計のハード制約。

Risk Agentの拒否権：

  • ポジションが制限を超える -> 強制削減
  • ドローダウンがトリガー -> 強制デレバレッジ
  • サーキットブレーカーがトリガー -> 新しいポジションを禁止

Signal Agentが「より良い理由」を持っていても、Risk Agentを回避できない。

VI. 学習パス

Q16: プログラミング背景なしでクオンツを学べるか？

概念は理解できるが、実践は困難。

推奨パス：

  1. まずPythonの基礎を学ぶ（2-4週間）
  2. pandas/numpyのデータ処理を学ぶ（2週間）
  3. 次にこのコースの戦略部分を学ぶ
  4. コーディングと検証で学ぶ

Q17: どのくらいの数学背景が必要か？

高校数学 + 入門統計で始められる。

コア概念：

  • 平均、標準偏差、相関
  • 確率分布（正規、ファットテール）
  • 対数リターン、複利計算

不要：

  • 高度な微積分（オプション価格設定をしない限り）
  • 線形代数（MLに深く入らない限り）

Q18: どのくらいでライブに行けるか？

保守的推奨：6-12ヶ月。

ステージ時間目標
基礎を学ぶ2-3ヶ月概念を理解、バックテストを実行
戦略開発2-3ヶ月Quality Gateを通過する戦略を持つ
ペーパートレーディング2-3ヶ月システムの安定性を検証
小資本ライブ継続中資本の1-5%を使用して検証

VII. 一般的なマインドセットの問題

Q19: 10回連続ストップロス、戦略が失敗しているか？

必ずしもそうではない。

トレンド戦略の典型的特性：

  • 勝率はわずか30-40%
  • 利益/損失比3:1以上
  • 10回連続ストップロスは正常

判断基準：ドローダウンが過去最大ドローダウンの1.5倍を超えているかチェック。超えていなければ、実行を続ける。

Q20: 他人の戦略を直接使用できるか？

参照はできるが、コピーはできない。

理由：

  • 公開戦略は既に裁定取引され、Alphaが減衰
  • パラメータが特定期間に過学習している可能性
  • 戦略のリスク特性を理解していない

正しいアプローチ：ロジックを理解 -> 自分でバックテスト -> パラメータ調整 -> 小資本検証。

この付録からの重要なポイント

  1. 聖杯はない：どんな戦略もいつかは失敗する
  2. リスク第一：生き残ることがより多く稼ぐことより重要
  3. 仮定は間違う：極端な状況でモデル仮定は失敗する
  4. 継続的学習：市場は変化し、戦略も一緒に進化する必要がある
この章を引用する
Zhang, Wayland (2026). 付録D: クオンツトレーディングFAQ. In AIクオンツ取引：ゼロからイチへ. https://waylandz.com/quant-book-ja/Appendix-D-Quantitative-Trading-FAQ
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  author = {Zhang, Wayland},
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