なすぞ🍆🥝＠達磨シンカー
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@morizo022
2025/04/11 ひょんなことからダルマに転生🍆→⛄ Propoiトレーダー GMMA🌈とプライスアクションを用いた順張りトレードで日々生活中🏠️ 無言フォロー歓迎🎊 有料noteも販売中。(税込み500円～) https://t.co/UcRDJW4Cfc
【確信】「売/買別モデル」の正当性が論文で証明された🧐 私がドル円EAの設計でずっと採用してきた 買いと売りのモデルを分けるという手法だけど 現場で実績は出ていたけど最新論文 『Empirical Asset Pricing via Learning-to-Rank』 で、その設計思想が正しかったことが証明されました☺️ 要約すると 📈 なぜ「別モデル」が最強なのか？ 論文では 上位銘柄用の「Long Ranker」と 下位銘柄用の「Short Ranker」を分ける Dual-Ranker構成を提案しています。 その理由は、「上がる銘柄」と「下がる銘柄」では、 学習すべき特徴（エッジの源泉）が根本的に異なるから。 ⬆️買いモデル: モメンタムや収益性の強さを重視 ⬇️売りモデル: ボラティリティや流動性のリスクを重視 これらを1つのモデルで無理に学習させず、 個別に最適化するのが正解とのこと 🛡 驚異の「相関0.83」による天然ヘッジ 別々に作ったモデルなのに、 結果としてロングとショートの収益相関が 0.83という極めて高い値になります。 これが何を意味するかというと、 「相場急落時にショート側が自動的にロングの盾になる」 という強力なリスク管理能力です。 実際、この手法は、 従来の回帰モデル（シャープレシオ 0.35）を 大幅に上回るSR 1.18を叩き出したのだそう 💡 結論 「買いと売りは別物」として扱う 自分のEAで出していた実績の裏付けが取れて、 今後の開発にもさらに自信が持てました☺️ EA開発してる人は、めっちゃ参考になる論文なので ぜひチェックしてみて！ #EA開発 #FX #ドル円 #システムトレード #機械学習 papers.ssrn.com/sol3/papers.cf…
約1ヵ月で10万⇨4600億(途中で固まったので実質計測不能) まぁまぁかな🙄
