クオンツ取引 — バックテスト、ドローダウン、ファクター露出
30 分。2 つの CSV。500 取引日にわたって 20 ティッカーでモメンタム戦略を実行し、どうなったかを見る。
シナリオ
あなたは小さなブックを運用するソロクオンツ。シンプルなアイデアを評価したい: 20 日移動平均を 2% 以上超える終値の株を保有、2% 以上下回るものをショート、残りを等加重。多くの論文がそれをテストしました。あなたは自分でそれを、自分のデータで、チームの誰でも読めるノートブックで実行したい。
このチュートリアルは Jupyter セッションの Tablize 版。4 つの質問:
- 直近 500 取引日にわたって戦略は何を返したか？
- ドローダウンプロファイルは何だったか — そして許容範囲だったか？
- 戦略はどんなファクター露出を持つことになったか — 実際に long/short だったか、それとも単に long バイアスだったか？
- ライブデータに対する日次 Script として前向きに実行できるか？
注意: データは合成です。形状は現実的（クロスセクションノイズ、約 300〜340 日に注入された 2022 年式ドローダウン）ですが、現実世界の結論を引き出さないでください。ライブデータには、プロバイダを接続 — Next steps を参照。
サンプルデータのダウンロード
戦略をバックテスト
| メトリクス | モメンタム | ロングオンリーベンチマーク |
|---|---|---|
| 総リターン | +32.4% | +41.8% |
| 年率リターン | 14.9% | 18.4% |
| 年率ボラ | 11.2% | 18.6% |
| シャープ (rf=4%) | 2.21 | 1.95 |
| 最大ドローダウン | -8.2% | -22.4% |
保存: ＋ Script として保存「モメンタムバックテスト」と命名 — 異なるパラメータ値（ウィンドウサイズ、閾値、リバランス頻度）で再実行可能。
ドローダウンプロファイル
期待される答え: Agent が 300〜340 日周辺（注入されたマーケットストレス期間）のドローダウンを見つける。ロングオンリーは約 22% 下落し、回復に約 50 取引日かかった。モメンタムは約 8% 下落し、約 25 日で回復。並べてプロット。
保存: ＋ Report として保存 — リスクナラティブに添付。
ファクター露出
Agent はネット露出がゼロ周辺（意図通り）でホバリングするが、短時間の強いネットロング期間（上昇トレンド中、ほとんどのティッカーが「ロング」をトリガー）があることを示します。セクター傾斜分析は、戦略がかなりの時間ネットロングテックとネットショートコンシューマーステープルズだったことを示す — 驚きではないがフラグの価値あり。
保存: ＋ Script として保存 — 週次リスクレビューに供給。
ライブで実行
Agent が日次スケジュールで Script を作成。各実行が取引リストを生成。実行前にリストをレビュー — 分析の自動化、実行のヒューマンインザループ。
30 分で構築したもの
- 2 Report — バックテストパフォーマンス、ドローダウン分析。
- 2 Script — 新パラメータで再実行可能なバックテスト、日次ライブシグナルジェネレータ。
- 基礎 — より多くのシグナル、より多くの楽器、より洗練されたリスクを追加するため。
この業界の次のステップ
- 実データを接続 — Alpaca、Interactive Brokers、Polygon、Refinitiv — すべて Web API 経由。日次価格は無料 / 安い、イントラデイは高くなる。
- 複数シグナルに拡張 — モメンタム × バリュー × クオリティ。ランク結合。標準ファクターモデル。
- まずペーパー取引 — 月に日次 Script を実行、ペーパー取引をログ、ライブの would-have-been と比較。研究 PnL がライブと一致することはまれ。その 10% のずれを発見することが要点。
- クオンツ取引業界ページを読む — より深いシナリオ: 取引コストモデリング、ウォークフォワード検証、アンサンブル戦略。