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隠れマルコフモデルを使って現在の市場レジーム（強気・弱気・レンジ）を特定し、自動的にトレーディング戦略を切り替える方法。Pythonコードとバックテスト付き。

価格レベルでの自分のキュー位置を理解することで、スキャルピングが推測からエンジニアリング問題に変わる仕組み

大規模言語モデルを使って投資家向け電話会議、レポート、ニュースからトレーディングシグナルを抽出する方法。Chain-of-thoughtプロンプティング、構造化抽出、シグナルのバックテスト。

暗号資産市場における統計的裁定取引の完全ガイド。共和分分析、カルマンフィルター、ベーシス戦略、クロス取引所裁定。バックテストとPythonコード付き。

すべてのアルゴリズムはユニークなフィンガープリントを残します。それを読み解く方法を学べば、取引の反対側にいる相手が誰かがわかります。

なぜ年間PnLは取引時間が異なる戦略の比較に不適切な指標なのか。実効リターンの計算方法、fill_efficiencyが必要な理由、そしてPnL 27%の戦略が300%の戦略を上回れる理由。

アダプティブなデータ粒度がバックテストを高速化しストレージを節約する仕組み：価格が大きく動いた箇所やボリュームが急増した箇所のみ1mから1s、100ms、生ティックへドリルダウンし、全履歴を高粒度にする必要はありません。