実運用の市場で機能する取引システムのリサーチ。https://marketmaker.cc/jahttps://marketmaker.cc/ja/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/https://marketmaker.cc/ja/blog/xgboost-gradient-boosting-trading/リターン方向分類器は不均衡な問題であり、0.5 は正しい決定しきい値ではありません。暗号資産データで scale_pos_weight、焦点損失、精度制約付きしきい値最適化を比較し、XGBoost、LightGBM、CatBoost のエンジニアリング上の違いも説明します。Tue, 25 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningxgboostgradient-boostingquantpredictionhttps://marketmaker.cc/ja/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/https://marketmaker.cc/ja/blog/transfer-entropy-crypto-information-flow/DCC-GARCH は暗号資産の依存関係がいつ強まるかを示す。転送エントロピーはその方向を示す。方向付き情報フローの指標、その帰無校正、そして平均ペア相関を超えて何を加えられるか、何を加えられないかを正直に説明する。Mon, 24 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencetransfer-entropyinformation-theorycryptonetworkhttps://marketmaker.cc/ja/blog/trade-classification-algorithms/https://marketmaker.cc/ja/blog/trade-classification-algorithms/Reconstructing trade direction from OHLCV, bar history, or venues without an aggressor flag - the classic rules, the stale-quote problem, bulk volume classification, and how to measure them against crypto's free ground truth.Sun, 23 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructuretrade-classificationLee-Readyorder-flowdeep-learninghttps://marketmaker.cc/ja/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/https://marketmaker.cc/ja/blog/tick-data-forecasting-deep-learning/Sequence models fed tick data still assume regular spacing. Three ways to tell a Transformer when a tick actually happened - learnable-timescale continuous encoding, ODE-RNN latent state, and delta_t as a plain feature - and the ablation that decides between them.Sat, 22 Aug 2026 00:00:00 GMTHFTtick-datadeep-learninghigh-frequencypredictionhttps://marketmaker.cc/ja/blog/synthetic-control-trading-evaluation/https://marketmaker.cc/ja/blog/synthetic-control-trading-evaluation/このシリーズでは、偽のエッジへ至る選択経路を評価してきた - - DSR は勝者を、PBO は探索を評価する。しかし交絡には触れていない。導入した週にボラティリティが倍になったために利益を出した戦略だ。合成コントロール法は、手を加えていない銘柄のドナープールから重み付き反実仮想を作り、反証基準とプラセボ p 値を与える。Fri, 21 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencesynthetic-controlcounterfactualevaluationeconometricshttps://marketmaker.cc/ja/blog/probabilistic-forecasting-trading/https://marketmaker.cc/ja/blog/probabilistic-forecasting-trading/予測分布を正直に評価する方法 - - 適正スコアリングルールとしての CRPS、キャリブレーション診断としての PIT ヒストグラム、そして GluonTS における DeepAR サンプリング。Thu, 20 Aug 2026 00:00:00 GMTforecastingprobabilisticquantile-regressionDeepARuncertaintyhttps://marketmaker.cc/ja/blog/pinn-options-pricing/https://marketmaker.cc/ja/blog/pinn-options-pricing/ヘストン、自由境界、ジャンプ拡散の価格評価 PDE をニューラルネットワークの損失に組み込む方法 - - 対数価格残差、混合偏導関数を自動微分で求める工夫、そして今後測定すべきこと。Wed, 19 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningPINNoptionsBlack-ScholesPDEhttps://marketmaker.cc/ja/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/https://marketmaker.cc/ja/blog/pcmci-causal-discovery-crypto/How PCMCI's two-stage MCI test recovers directed causal links between crypto assets where correlation and bivariate Granger cannot - the construction, the tigramite pipeline, and the real-data study it still needs.Tue, 18 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencePCMCIcausal-discoverytime-seriescryptohttps://marketmaker.cc/ja/blog/order-flow-imbalance-prediction/https://marketmaker.cc/ja/blog/order-flow-imbalance-prediction/Turning raw book updates into a signed flow quantity: the CKS event decomposition, multi-level OFI with PCA reduction, and Lee-Ready trade classification - plus an honest accounting of what the headline R-squared actually measures.Mon, 17 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureorder-flowimbalancepredictionHFThttps://marketmaker.cc/ja/blog/neural-ode-continuous-finance/https://marketmaker.cc/ja/blog/neural-ode-continuous-finance/Neural ODEs, Neural SDEs and continuous normalizing flows for irregularly-sampled market data - and the one ablation that decides whether continuous dynamics are worth their solver cost.Sun, 16 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningneural-ODEcontinuous-timeSDEdynamicshttps://marketmaker.cc/ja/blog/multi-task-learning-trading/https://marketmaker.cc/ja/blog/multi-task-learning-trading/Does jointly predicting return, volume, and volatility actually help? Measuring loss-balancing schemes and diagnosing negative transfer through gradient cosine similarity - with a classical baseline and purged walk-forward folds.Sat, 15 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningmulti-taskshared-representationpredictionauxiliaryhttps://marketmaker.cc/ja/blog/model-pruning-low-latency-trading/https://marketmaker.cc/ja/blog/model-pruning-low-latency-trading/Magnitude and structured pruning, the Lottery Ticket Hypothesis, movement pruning, distillation and 2:4 sparsity - the methods behind shrinking a trading model, and what still has to be measured before any of it ships.Fri, 14 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressionpruninglottery-ticketlatencydeploymenthttps://marketmaker.cc/ja/blog/liquidity-prediction-execution/https://marketmaker.cc/ja/blog/liquidity-prediction-execution/Our VWAP article shipped a static, weekly-refit volume curve and called the forecaster the weakest link. This is the follow-up: a Bayesian intraday updater run against the same 500-parent BTCUSDT harness, with the IS delta conditioned on realized curve error.Thu, 13 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureliquidityexecutionpredictionorder-bookhttps://marketmaker.cc/ja/blog/koopman-operator-market-dynamics/https://marketmaker.cc/ja/blog/koopman-operator-market-dynamics/Dynamic Mode Decomposition fits a linear operator to nonlinear market dynamics. The only question that matters: do the fitted modes persist from one window to the next, and does the rolling spectral radius lead realised volatility? Here is the measurement protocol and the code to run it.Wed, 12 Aug 2026 00:00:00 GMTmathematicsKoopmandynamical-systemsspectralpredictionhttps://marketmaker.cc/ja/blog/knowledge-distillation-trading-models/https://marketmaker.cc/ja/blog/knowledge-distillation-trading-models/The blog's standing answer to the accuracy-vs-latency tension is a two-stage fast/slow split. Distillation is a different answer: train one small model to mimic the ensemble. The KD loss, temperature, born-again nets, early exits for a variable latency budget, and the distill-to-FPGA pipeline - plus the measurements that would decide whether it beats the two-stage split.Tue, 11 Aug 2026 00:00:00 GMTmodel-compressiondistillationlatencyHFTdeploymenthttps://marketmaker.cc/ja/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/https://marketmaker.cc/ja/blog/instrumental-variables-quantitative-finance/Selection bias in the search is not the only way a regression fools you. When the regressor is correlated with the error, more data makes the estimate more confidently wrong. Instrumental variables applied to the one endogeneity problem this blog has already left open: permanent impact from net taker flow.Mon, 10 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceinstrumental-variables2SLSeconometricsendogeneityhttps://marketmaker.cc/ja/blog/hawkes-process-order-arrival/https://marketmaker.cc/ja/blog/hawkes-process-order-arrival/Fitting a self-exciting point process to real crypto trade tape: where the three numbers (mu, alpha, beta) come from, how to estimate the branching ratio n, whether the exponential kernel survives a goodness-of-fit test, and how much n moves when you change the estimation window.Sun, 09 Aug 2026 00:00:00 GMTmicrostructureHawkes-processpoint-processorder-arrivalcryptoHFThttps://marketmaker.cc/ja/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/https://marketmaker.cc/ja/blog/hamiltonian-neural-networks-finance/Hamiltonian Neural Networks are provably stable - but stability is worthless if the conserved quantity does not exist. Learning a scalar H via autograd, symplectic integration, and the falsification test that decides whether a financial (q, p) pair is canonical at all.Sat, 08 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningHamiltonianphysics-informeddynamicsconservationhttps://marketmaker.cc/ja/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/https://marketmaker.cc/ja/blog/granger-causality-lead-lag-crypto/Granger causality on crypto prices done two ways - differenced returns and Toda-Yamamoto on levels - with a correct Wald implementation, an effective-N corrected causality matrix, and a rolling-stability test of whether the lag is tradeable at all.Fri, 07 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferenceGranger-causalitylead-lagcryptoVARhttps://marketmaker.cc/ja/blog/gaussian-processes-trading/https://marketmaker.cc/ja/blog/gaussian-processes-trading/財務時系列のカーネル設計 - マザーン粗さ、局所的な周期的組成、スペクトル混合 - および検証セットを必要としない正則化器としての周辺尤度。さらに、取引可能になる前にまだ測定する必要があるものの正直なリストも含まれています。Thu, 06 Aug 2026 00:00:00 GMTbayesiangaussian-processkerneluncertaintynon-parametrichttps://marketmaker.cc/ja/blog/fourier-neural-operator-finance/https://marketmaker.cc/ja/blog/fourier-neural-operator-finance/演算子の学習は、点ではなく関数空間全体をマップします。フーリエニューラル演算子が周波数空間で偏微分方程式解演算子をどのようにパラメータ化するか、オプション価格設定のために何を購入するか、実際のハードウェアでの測定がまだ必要なクレームはどれかを示します。Wed, 05 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningFNOPDEoperator-learningoptionshttps://marketmaker.cc/ja/blog/flash-attention-trading-models/https://marketmaker.cc/ja/blog/flash-attention-trading-models/Flash アテンションは、タイリング、オンライン ソフトマックス、N^2 d^2 / M の IO 境界など、23,400 ステップの取引コンテキストを計算的に自由にします。コンテキストが長くなるとモデルがより良くなるかどうかは別の問題であり、それは主張するのではなく測定する必要があります。Tue, 04 Aug 2026 00:00:00 GMTdeep-learningattentionFlash-AttentionGPUoptimizationhttps://marketmaker.cc/ja/blog/ensemble-methods-trading/https://marketmaker.cc/ja/blog/ensemble-methods-trading/アンサンブル取引に関するこのブログで取り上げていない 3 つのこと: モデル数ではなく共分散項がアンサンブル誤差の大半を占める理由、フォールド外のメタ特徴を備えたシグナル組み合わせレイヤーとしてスタッキングがどのように機能するか、多くのシグナルにわたるターンオーバーネッティングが実際に実行コストを削減するかどうかです。Mon, 03 Aug 2026 00:00:00 GMTmachine-learningensemblebaggingstackingalphahttps://marketmaker.cc/ja/blog/double-ml-causal-trading/https://marketmaker.cc/ja/blog/double-ml-causal-trading/このブログのすべてのモデルはこれまで「何が何を予測するか」という問いに答えてきました。ダブルMLは「何が何を引き起こすか」に答えます - 捍衛できる標準误差付きで。部分的に線形なモデル、Neyman直交性、オーダーブックデータでのパージド交差検証、そして有効なDML信頼区間が事前に指定された1つの問いに対してのみ成立するという正直な説明。Sun, 02 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencedouble-MLtreatment-effecteconometricsquanthttps://marketmaker.cc/ja/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/https://marketmaker.cc/ja/blog/causal-forests-treatment-effects-trading/このブログのすべてのバックテストは条件付き平均を推定します。因果フォレストは代わりに条件付き処置効果を推定します - tau(x)はmu(x)ではなく - honest splitting、適応型カーネル重み表現、およびあなたが見つけた不均一性が本物かどうかを伝える較正テスト付きです。Sat, 01 Aug 2026 00:00:00 GMTcausal-inferencecausal-forestheterogeneous-effectseconometricstreatmenthttps://marketmaker.cc/ja/blog/bayesian-neural-networks-trading/https://marketmaker.cc/ja/blog/bayesian-neural-networks-trading/このブログのすべてのサイジングルールは不確実性を単一のスカラーとして扱ってきた。MCドロップアウトとディープアンサンブルはこれをモデルの無知と市場ノイズに分割する - - そしてその2つには異なるポジションサイズが求められる。Fri, 31 Jul 2026 00:00:00 GMTbayesianuncertaintyneural-networkriskposition-sizinghttps://marketmaker.cc/ja/blog/automl-systematic-trading/https://marketmaker.cc/ja/blog/automl-systematic-trading/自動特徴量生成（tsfresh、Featuretools）、予算を考慮したモデル探索（FLAML のコスト節約オプティマイザ）、そして WorldQuant の数式アルファ・ファクトリー - - このブログの探索と過学習の連載で扱ってこなかった研究パイプラインの要素と、連載自身の結果が示すこと。Thu, 30 Jul 2026 00:00:00 GMTAutoMLNASfeature-engineeringautomationquanthttps://marketmaker.cc/ja/blog/liquidation-cascades-trading-signal/https://marketmaker.cc/ja/blog/liquidation-cascades-trading-signal/レバレッジポジションはすべて、売却されなければならない価格を告知している。オンチェーンの清算デプスチャートとCEX清算ヒートマップを構築し、カスケードの動態を再生産数としてモデル化し、強制フローを単にリスクとして恐れるのではなくシグナルとして取引する方法。Wed, 29 Jul 2026 00:00:00 GMT清算カスケード取引シグナルDeFiパーペチュアルオーダーブックマーケット・マイクロストラクチャー暗号資産https://marketmaker.cc/ja/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/https://marketmaker.cc/ja/blog/uniswap-v3-lp-strategies-hedging/Перевод статьи на jaTue, 28 Jul 2026 00:00:00 GMTuniswapdefimarket makingdelta hedginglvrjit liquidityquantethereumhttps://marketmaker.cc/ja/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/https://marketmaker.cc/ja/blog/mev-supply-chain-pbs-mevboost/MEVは単独のボットから組み立てラインへと進化しました：サーチャー、ビルダー、リレー、プロポーザー。プロポーザー・ビルダー分離、MEV-Boostの密封入札ブロックオークション、なぜサーチャーのマージンが奪われるのか、オーダーフローオークションが新たな堀となる理由、そしてSolanaのJitoモデルとの違いを技術的に解説します。Mon, 27 Jul 2026 00:00:00 GMTmevpbsmev-boostflashbotsjitoorder flow auctiondefiethereumhttps://marketmaker.cc/ja/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/https://marketmaker.cc/ja/blog/onchain-arbitrage-atomic-flash-loans/オンチェーンアービトラージサイクルを見つけるのは簡単な半分です。難しい半分は、同じサイクルを見つけた他のすべてのサーチャーとの封印入札優先オークションに勝つことです。アトミシティ、フラッシュローン、バックランニング、そして非アトミックなCEX-DEXを含むアーブ利益が実際に残る場所についての技術的な分析。Sun, 26 Jul 2026 00:00:00 GMTarbitrageflash loansmevdefibackrunningcex-dexethereumatomicityhttps://marketmaker.cc/ja/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/https://marketmaker.cc/ja/blog/impermanent-loss-lvr-lp-profitability/インパーマネントロス、集中流動性レバレッジ、およびリバランス対損失を第一原理から導出。閉形式、σ²/8の結果、ブロックごとのマークアウト、およびLPが実際にHODLに勝る正確な手数料対ボラティリティ条件。Sat, 25 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiammimpermanent losslvruniswapmarket makingvolatilityquanthttps://marketmaker.cc/ja/blog/child-order-execution-tactics/https://marketmaker.cc/ja/blog/child-order-execution-tactics/Almgren-ChrisiとVWAPが決めるのはスライスの予算だけであり、勝負を分けるのは戦術レイヤーだ。エスカレーションタイマー、メイカー・テイカーの損益分岐点計算、Binance/OKX/CMEにおけるamendとcancel-replaceのキューセマンティクスの違い、アイスバーグ注文のアンチシグナリング、そしてスライス単位のPython状態機械を解説する。Fri, 24 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutionchild ordersorder tacticsqueue positionmaker-takericeberg ordersmicrostructurepythonhttps://marketmaker.cc/ja/blog/slippage-cost-models-backtest/https://marketmaker.cc/ja/blog/slippage-cost-models-backtest/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。Thu, 23 Jul 2026 00:00:00 GMTスリッページ取引コストマーケットインパクトバックテスト執行TCA平方根則コストモデルhttps://marketmaker.cc/ja/blog/smart-order-routing-crypto/https://marketmaker.cc/ja/blog/smart-order-routing-crypto/なぜ暗号資産のSORは株式のルーティングより難しいのか - 統合テープの不在、幻の流動性、事前入金された資本。数式とPythonによる凸最適化ルーティング、メイカーを意識した戦術、自前のTCAから作る取引所別マークアウト・リーグテーブル。Wed, 22 Jul 2026 00:00:00 GMT執行スマートオーダールーティングマーケットマイクロストラクチャー流動性フラグメンテーションcryptoquantpythonTCAhttps://marketmaker.cc/ja/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/https://marketmaker.cc/ja/blog/maker-taker-fees-rebates-execution/メイカー対テイカーは、手数料体系をまとった逆選択トレードである。Glosten-Milgromによる損益分岐点の数式、実際の暗号資産手数料ティアとトークン割引、リベートマイニングの歴史、キュー依存のリベート価値、そしてバックテストにおける階層型手数料のモデル化を解説する。Tue, 21 Jul 2026 00:00:00 GMTメイカーテイカー取引手数料リベート逆選択マーケットメイキング執行マーケットマイクロストラクチャーバックテストhttps://marketmaker.cc/ja/blog/implementation-shortfall-tca-execution/https://marketmaker.cc/ja/blog/implementation-shortfall-tca-execution/Peroldのインプリメンテーション・ショートフォールを暗号資産ボット向けの実用的なTCAパイプラインへ:到着価格による分解、t+1s/10s/60sでのマークアウト曲線、自分の約定ログに対する約200行のPython、そしてその結果をバックテストのコストモデルへ還元する方法。Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutiontcaimplementation-shortfallmarkoutstransaction-costsalgotradingbacktestmarket-microstructurehttps://marketmaker.cc/ja/blog/onchain-liquidations-aave-compound/https://marketmaker.cc/ja/blog/onchain-liquidations-aave-compound/Aave v3とCompoundのリクイデーションが実際どう機能するか - - ヘルスファクターの数式、クローズファクター、リクイデーションボーナス、Chainlinkオラクルのトリガー、そして2026年にフラッシュローン・リクイデーションボットを運用するために必要なもの。Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 GMTdefiリクイデーションaavecompoundmevchainlinkフラッシュローンcryptohttps://marketmaker.cc/ja/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/https://marketmaker.cc/ja/blog/uniswap-v3-concentrated-liquidity-quants/Uniswap v3がその内部で実際にどう動いているか: 仮想リザーブ、リクイディティL、sqrtPriceX96、ティック数学、feeGrowthInside、そしてなぜLPポジションがショートボラティリティのペイオフなのか。正確な数式と数値例付きで解説する。Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 GMTUniswapDeFiAMM集中リクイディティマーケットメイキングLVRクオンツEthereumhttps://marketmaker.cc/ja/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/https://marketmaker.cc/ja/blog/mev-sandwich-frontrunning-mempool/パブリックRPCに送信されるすべてのスワップは、誰も履行する義務のない、可視化された指値注文である。MEV抽出の仕組みを技術的に解説する: メモリプールの順序付け、Uniswap v2におけるサンドイッチの数理、PGA、Flashbots、そしてトレーダーの防御策。Fri, 17 Jul 2026 00:00:00 GMTMEVサンドイッチ攻撃フロントランニングmempoolflashbotsDeFiEthereumhttps://marketmaker.cc/ja/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/https://marketmaker.cc/ja/blog/fill-simulation-partial-fills-backtest/終値約定から確率的キューポジションモデルまで、約定シミュレーションの忠実度を5段階のはしごで解説。部分約定を状態機械として捉え、指値約定確率の上下限をPnLブラケットとして扱い、実約定データに対するキャリブレーションループを構築する。Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 GMT約定シミュレーションバックテスト指値注文キューポジション部分約定マーケットメイキング執行マーケットマイクロストラクチャーhttps://marketmaker.cc/ja/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/https://marketmaker.cc/ja/blog/twap-vwap-pov-execution-algorithms/TWAP、VWAPおよびPOVはいずれもボリューム予測に対する賭けである。各スケジューラーに隠された前提を解剖し、暗号資産のイントラデイ・ボリュームカーブを構築し、リプレイしたL2データ上で3つを直接対決させる。Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 GMTexecutiontwapvwappovimplementation-shortfallvolume-curvealgotradingbacktesthttps://marketmaker.cc/ja/blog/almgren-chriss-optimal-execution/https://marketmaker.cc/ja/blog/almgren-chriss-optimal-execution/Almgren-Chriss 最適執行モデルの完全な導出: 線形インパクト、sinh/cosh 軌道、効率的フロンティア、そして Binance の板情報と約定データから eta、gamma、sigma をキャリブレーションする実働 Python コード。Tue, 14 Jul 2026 00:00:00 GMT執行Almgren-Chrissマーケットインパクト最適執行TWAPクオンツpythoncryptohttps://marketmaker.cc/ja/blog/volatility-targeting-garch-strategy/https://marketmaker.cc/ja/blog/volatility-targeting-garch-strategy/GARCHボラティリティ予測は、それがトレーディングの意思決定を改善して初めて価値を持つ。本稿ではボラティリティターゲット型の暗号資産戦略を構築し、予測品質を誠実に評価し、ウォークフォワード方式のバックテストでGARCHを実現ボラティリティおよびEWMAのベースラインと比較する。Mon, 13 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHvolatility-targetingbacktestingriskcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/ja/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/https://marketmaker.cc/ja/blog/dcc-garch-dynamic-correlation-crypto/暗号資産の相関は一定ではなく、あらゆるドローダウンで1に向かって急騰する。DCC-GARCHは時間変化する相関行列をモデル化し、ペアトレードのための動的ヘッジ比率と、誠実な時間変化ポートフォリオリスクを与えてくれる。Sun, 12 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHDCCcorrelationportfoliopairs-tradingcryptohttps://marketmaker.cc/ja/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/https://marketmaker.cc/ja/blog/asymmetric-garch-crypto-leverage/通常のGARCH(1,1)は良いニュースと悪いニュースを同じ扱いにし、ガウス型ショックを仮定する。EGARCH、GJR-GARCH、そしてStudent-t/skew-tイノベーションはその両方を修正し、暗号資産に対する誠実なVaRと期待ショートフォールを与えてくれる。Sat, 11 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHEGARCHriskVaRcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/ja/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/https://marketmaker.cc/ja/blog/garch-volatility-forecasting-crypto/GARCH(1,1)モデルがクリプトにおけるボラティリティ・クラスタリングをどう捉えるか、archライブラリを使って最尤法でどう推定するか、そして条件付き分散予測をポジションサイジングと動的ストップにどう変換するかを解説する。Fri, 10 Jul 2026 00:00:00 GMTvolatilityGARCHriskforecastingcryptoalgorithmic-tradinghttps://marketmaker.cc/ja/blog/honest-negative-no-robust-edge/https://marketmaker.cc/ja/blog/honest-negative-no-robust-edge/サーチと過学習をめぐる一連の記事の締めくくり - - そしてそれはネガティブな結果、すなわち正しい結果で終わる。ETHUSDT単一銘柄のデュアルタイムフレームサーチは、アウトオブサンプルで+16.35%、手つかずのホールドアウトで+2.62%に値する設定を見つけた。だが約37,000回の試行を考慮したデフレーテッド・シャープレシオは、それを0.00までデフレートした。主要5銘柄（ETH/BTC/SOL/BNB/XRP、各約118万本の1分足）に対してアウトオブサンプルの中央値で選抜する銘柄横断のパスが、とどめを刺す：デュアルはDSR 0.24 / PBO 0.264、トリプルはDSR 0.14 / PBO 0.327 - - どちらもゲートに不合格。チャンピオンが利益を出すのは5銘柄中1つで、残りはマイナス。反過学習の装置はこのためにある：ノイズの最良をアルファとして出荷するのを止めるために。Thu, 09 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestoverfittingdeflated-sharpepbonegative-resultvalidationhttps://marketmaker.cc/ja/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/https://marketmaker.cc/ja/blog/proving-no-lookahead-multi-timeframe/マルチタイムフレーム・バックテストは、最終終値がまだ存在しない形成中の上位足バーを通じて未来を漏らす。コードレビューだけで確信は得られない - テストするしかない。私たちはライブボットの確定足(closed-bar)ルールを正確に再現し、未来シフト・プローブによって漏れがないことを証明する:未来のすべてのバーを揺さぶり、過去のすべてのシグナルとトレードがビット単位で不変であることを確認する。25/25の整合性チェックに合格し、そのプローブには実効性がある。Wed, 08 Jul 2026 00:00:00 GMTアルゴトレードバックテスト先読みバイアスマルチタイムフレームデータ漏洩検証https://marketmaker.cc/ja/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/https://marketmaker.cc/ja/blog/when-gpu-pays-off-sweep-roofline/GPUのCPUに対する優位はバッチサイズとともに拡大します - - 私たちのマルチタイムフレームのインジケーター事前計算では、1呼び出しあたり1コンボの54.5倍から、61コンボの359.6倍まで - - なぜなら小さなスイープではカーネル起動と転送のオーバーヘッドを償却できないからです。見出しの167倍を、CPUをも助ける27倍のアルゴリズム的勝利と6.2倍のハードウェア的勝利に分解し、GPU対最良CPUの本当の優位はシングルタイムフレームでわずか3.2倍、マルチで6.2倍にすぎないことを示し、GPUに投資する価値が出るまでにスイープがどれほど広くなければならないかの判断ガイドを与えます。Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMTalgotradingbacktestperformancegpurooflineoptimization