入門12 分
クオンツ取引とは何か：3つの例で理解する
グリッド、移動平均、アービトラージという最も単純な3例からルールベース取引を理解します。
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クオンツ アカデミー
16本の体系的なチュートリアルを、学習順に4分類で並べています。すべて無料の教育向け内容です。手法とその限界を解説し、「確実に稼げる」とは述べません。
リスクに関する注意事項：クオンツ取引にも損失リスクが存在します。当サイトのすべての戦略、シグナル、収益データは過去のバックテストデータであり、収益を保証するものではなく、投資助言でもありません。暗号通貨は激しく変動します。まず少額の資金で検証し、お住まいの地域の法律や規制を遵守してください。
Learning Path
5週間の学習パス
この順序で進めるほうが、記事をランダムに読むよりはるかに効率的です。各ステップに明確な成果物があります。
第1週
入門4本を読み終え、指標の言葉を身につけます。目標は、ある戦略のエントリー・エグジット・リスク管理を明確に説明できることです。
第2〜3週
実践記事に沿って最小限のバックテストエンジンを構築し、移動平均戦略を一通り動かしてコストモデルを追加します。
第4週
Walk-Forward 検証とパラメータ感度分析を行い、過剰最適化されたバージョンを除外します。
第5週以降
少額の実運用を始め、実運用とバックテストの乖離を比較します。並行してリスク管理4本を読み終え、自分のリスク管理ルールを書き出します。
BASIC
AIクオンツ入門
ゼロからの出発点です。クオンツが実際に何をしているのか、そこで AI がどんな役割を担うのかを整理します。
入門10 分
AI がクオンツでできること・できないこと
価格予測は偽のニーズです。AI が本当に得意なのは特徴量エンジニアリングとコードへの翻訳です。
入門14 分
取引所 API とデータ取得の基礎
ローソク足、板情報、約定明細の違いと、権限を最小化した API 設定について解説します。
入門11 分
4つの中核指標を読む：年率リターン、ドローダウン、勝率、シャープレシオ
年率リターンだけを見ることが初心者最大の落とし穴である理由。
CODE
戦略コーディング
取引アイデアを実行可能なコードに変えます。AI による生成支援とレビューも含みます。
応用13 分
アイデアから擬似コードへ：戦略記述の標準フォーマット
エントリー・エグジット・ポジション・フィルターの4部構成で書くことで、AI が正しく翻訳できます。
応用15 分
大規模言語モデルに戦略コードを書かせる正しいプロンプト
データ構造と制約を与えるほうが、単に「戦略を書いて」と頼むよりはるかに有効です。
応用16 分
ベクトル化 vs バー単位：2つの実装の落とし穴
先読みバイアスがどのようにコードへ紛れ込むのかを、自己チェックリスト付きで解説します。
応用18 分
マルチタイムフレーム・マルチ銘柄戦略のエンジニアリング構造
データの整合、シグナルの統合、状態管理の組み立て方。
BACKTEST
バックテスト手法
バックテスト結果を自己満足ではなく、できるだけ実運用に近づけます。
実践20 分
ゼロから最小限のバックテストエンジンを構築する
データ読み込み、約定ロジック、パフォーマンス集計という3モジュールの完全な実装。
実践14 分
手数料とスリッページのモデル化：バックテストが当てにならない理由
コストを加えると多くの高頻度戦略が利益から損失に転じる理由。
実践16 分
Walk-Forward 検証の実践
戦略がノイズに適合しているのか、規則性を捉えているのかを判断する標準手法。
実践13 分
過剰最適化の見極め：パラメータ・プラトーと感度分析
良いパラメータは針の先ではなく、広い高原であるべきです。
RISK
リスク管理
長期的な生存を決める部分です。リターンは戦略から、生き残りはリスク管理から生まれます。
必読12 分
ポジション管理：分数ケリーの実践的な使い方
仮想通貨市場でフルケリーを使うと、いずれ強制清算に至る理由。
必読10 分
3層の損切り体系：1トレード・戦略・口座
連敗時に感情的な追加建玉をしないための、サーキットブレーカー・ルールの設計方法。
必読11 分
レバレッジの真のコスト：ボラティリティ・ドラッグ
高レバレッジが長期的に不利になる仕組みを数学で説明します。
必読9 分
ブラックスワン演習と接続断時の対応計画
取引所の停止、ペッグ乖離、API のレート制限に対する自動処理の設計。
Beta Access
チュートリアル更新のお知らせ
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