プラットフォームは固定プロセスを中心に構築されています。各ステージでは、実行チェーンから任意エラーの特定の原因が削除されます。
システムはティックレベルとマクロデータを並行して処理し、最新性ではなく統計的有意性によって信号品質をランク付けします。相関のある入力は、冗長な重み付けを減らすために自動的に割り引かれます。
ポジションのサイジングは、現実のボラティリティに合わせて調整されます。ストップロスのレベルは、市場全体に一律に適用される固定パーセンテージのルールではなく、各商品の過去の最大逆エクスカーションに基づいて導出されます。
同じ基礎となるモデルが、単一のアカウントと複数の戦略のポートフォリオにわたって実行されます。資産クラス、ポジションサイズ、または口座構造が変更された場合でも、再調整は必要ありません。
すべての戦略は、展開前に少なくとも 10 年間の履歴データに対してテストされます。バックテストには、トランザクション コスト、スリッページの仮定、モデルのトレーニングから除外されるサンプル外の検証期間が含まれます。
予測精度とドローダウンの数値は、サンプルサイズとテスト期間とともに、戦略ごとにドキュメントで公開されます。数値は、マーケティング目的で調整されるのではなく、モデルの再トレーニング サイクルごとに更新されます。
このモデルは単一の戦略を実行しません。任意の時点で測定された市場の状態に基づいてロジックを選択し、重み付けします。
日中のレンジが過去の標準を超えて拡大すると、ポジションサイジングは自動的に縮小し、シグナルしきい値が厳しくなります。これにより、実際の方向性の動きからの短期的なノイズがフィルターされ、不安定な価格変動時のエクスポージャーが制限されます。
拡張トレンドでは、モデルは固定時間のエグジットではなく、測定されたトレンドの持続性に基づいて保有期間を延長し、トレーリングストップを拡大します。基礎となるトレンド統計が維持される限り、ポジションの実行が許可されます。
Artificial Trade Program は大幅な返品を約束するものではありません。これは、執行から裁量的な決定を排除することで、取引結果のばらつきを減らすために構築されています。すべてのシグナルは文書化されたテスト可能なプロセスの出力であり、確実性として提示された予測ではありません。
戦略ロジック、バックテスト パラメーター、既知の制限事項については、ドキュメントを参照してください。ユーザーは資本を割り当てる前に方法論と制約を検討することが期待されます。
