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algo-investor-skills を詳しく解説する。これはアルゴトレード戦略を、生の実測データから、監査済みで誠実さを前面に押し出した投資家向け提案書へと仕上げる Claude Code skills のセットだ。組み合わせ可能な6つの skill、金融モデルエンジン、独立検証のためのプルーフパック、そして決して数字を捏造しない必須の懐疑的投資家による監査ゲートを備えている。

正の期待値を持つ戦略でも、賭け金のサイズを誤れば口座を破綻させかねない。ケリー基準を、公式の導出から戦略ポートフォリオまで解説する。なぜ full Kelly は危険なのか、なぜ fractional Kelly はボラティリティ半分で成長の75%を取れるのか、そしてケリー比率がリターンとリスクをどう動かすかが見えるインタラクティブな計算機も用意した。

ZhuLinsenによるdaily_stock_analysisを徹底解説。A株・香港・米国などにまたがって市場データを取得し、LLMでテクニカル分析とニュース分析を行い、毎営業日に構造化された「意思決定ダッシュボード」をメッセンジャーへ配信するオープンソースシステム。アーキテクチャ、データのフォールバック、エージェント戦略、限界まで。

GoogleのTemporal Fusion Transformerが、アテンションベースの変数選択、分位点出力、そしてpytorch-forecastingによる実践的なパイプラインを通じて、解釈可能なマルチホライズン予測を定量的ポートフォリオ運用にもたらす方法を解説します。

保証されたカバレッジを持つ分布フリーの予測区間。split conformal、jackknife+、適応的コンフォーマル推論を用いて、パラメトリックな仮定なしにトレーディングリスクを較正し、ポジションをサイジングします。

ビッドアスクスプレッドをMLで分解・予測する — Rollの暗黙的推定量から勾配ブースティング、ニューラルネットワークまで — 本番環境で痛い目を見る単位・リーク・ベンチマークの落とし穴とともに。

DeepLOB が CNN、Inception モジュール、LSTM をどのように組み合わせて生の板データから仲値の動きを予測するのか — そのアーキテクチャ、FI-2010 の実際の数値、そして動作する PyTorch 再実装。