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Risk & Position Sizing

Build position sizes from drawdown math, realistic trading costs, and uncertainty in backtest results before applying Kelly.

  1. 01
    損益の非対称性：あなたの資金を殺す数学
    Mar 1, 2026 #risk management

    損益の非対称性：あなたの資金を殺す数学

    なぜ50%の損失を回復するには100%の成長が必要なのか、ボラティリティドラッグがレンジ相場でもいかに資本を破壊するか、そしてリスク管理構築のためにすべてのアルゴトレーダーが知るべき公式。
  2. 02
    スリッページ定数ではなくスリッページ曲線を: 実運用に耐えるコストモデル
    Jul 23, 2026 #スリッページ

    スリッページ定数ではなくスリッページ曲線を: 実運用に耐えるコストモデル

    一定bpsのスリッページを、サイズ・ボラティリティ・流動性に依存するコスト曲線に置き換える: 平方根則、TCA約定や公開データからの曲線フィッティング、レジーム別ストレス倍率、そしてなぜあなたの戦略ランキングが入れ替わるのか。
  3. 03
    モンテカルロ・ブートストラップ：10行のコードでバックテストの信頼区間を得る方法
    Mar 6, 2026 #algotrading

    モンテカルロ・ブートストラップ：10行のコードでバックテストの信頼区間を得る方法

    バックテストの単一点推定がなぜ危険な錯覚なのか。モンテカルロ・ブートストラップが2秒の計算でPnLとMaxDDの95%信頼区間を提供する方法、そしてこれが本番環境で戦略を稼働させる前に必須のステップである理由。
  4. 04
    戦略のためのケリー基準: ポジションサイズの決め方と資本配分
    Jun 23, 2026 #リスク管理

    戦略のためのケリー基準: ポジションサイズの決め方と資本配分

    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。