概要

Parfaitは、時系列データ（特に金融マーケットデータ）を高品質に合成することを目的とした研究プレビューのリポジトリです。リポジトリ名は “Parameter-Aligned Regime-Following AI for Time-series” の頭字語で、ユーザーが指定するパラメータやレジーム条件に整合した「理想的な（parfaitな）」市場シミュレーションデータを生成することを目標としています。PyTorchを用いたモデル実装や設定ファイル、サンプルデータ構造が含まれており、シミュレーション、戦略検証、ストレステスト用途に応用できる基盤を提供します。

リポジトリの統計情報

• スター数: 7
• フォーク数: 2
• ウォッチャー数: 7
• コミット数: 28
• ファイル数: 8
• メインの言語: Python

主な特徴

• パラメータ整合（Parameter-Aligned）とレジーム追従（Regime-Following）を掲げた時系列合成データ生成の研究的アプローチ。
• PyTorch 2.0+ を前提とした実装で、深層学習ベースの世界モデル（World Model）を想定。
• 設定ファイル(config.yaml)とデータディレクトリ構成により、生成条件の切り替えや再現性の管理が容易。
• 軽量なリポジトリ構成で研究用途やプロトタイプとして導入しやすい。

技術的なポイント

Parfaitの核となる考え方は「パラメータ条件に整合したレジーム生成」です。これは単なるデータ拡張ではなく、与えられたマクロやボラティリティ、流動性といった条件（パラメータ）に基づき、相場のレジーム（上昇・停滞・下落など）を意図的に再現する世界モデルを構築する発想です。技術的には以下の要素が重要になります。

• モデル設計: 世界モデルアーキテクチャ（状態表現器＋生成器）を用い、潜在空間にレジームやパラメータを明示的に埋め込むことで、条件付き生成を実現します。条件としてのパラメータはconfig.yamlで定義し、学習／生成時に注入されます。
• 学習手法: 教師あり学習＋自己教師あり学習のハイブリッドが想定されます。実データから抽出した統計量（リターン分布、自己相関、ボラティリティクラスタリング等）を損失関数に組み込み、生成データの統計整合性を担保します。GAN系や拡散モデル、確率的潜在変数モデル（VAEやMDN混合）などが候補となります。
• 再現性と設定管理: config.yamlによるハイパーパラメータ管理と、シード固定による再現性が重要です。複数のレジーム条件を定義しておけば、実験間での比較やストレスシナリオの系統的検証が容易になります。
• 推論と利用法: 生成モジュールはバックテスト環境やシミュレーション環境に直接接続可能で、戦略のロバストネス評価やリスク管理、代替データ生成として利用できます。生成時には対象の市場特性（例: tick頻度、取引量の分布）を条件として渡すことで、より現実的な合成データを出力できます。
• 実装環境: Python 3.10+、PyTorch 2.0+を前提とした実装で、高速なテンソル演算と柔軟なモデル定義が可能です。研究プレビューであるため、ドキュメントやトレーニング済みモデル、詳細な評価スクリプトは今後の拡張領域と考えられます。

リポジトリ自体は比較的コンパクトで、研究段階のプロトタイプとしての構成です。現状ではモデル本体の詳細実装や学習・評価パイプラインのドキュメントが限定的な可能性があるため、導入時にはREADMEとconfig.yamlを確認し、必要に応じてデータ前処理や評価指標の実装を補うのが実務的です。また、合成データの品質評価には統計的一致性、時系列特性、下流タスク（戦略バックテスト等）での有用性など複数軸での検証が必要です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• LICENSE: file（ライセンス情報。プロジェクトの利用条件を確認してください）
• README.md: file（プロジェクトの概要と簡単な使用説明）
• assets: dir（ロゴや図表などのアセット。READMEで参照される画像を格納）
• config.yaml: file（ハイパーパラメータや生成条件を定義する設定ファイル）
• data: dir（サンプルデータや学習用データの格納場所。構造に応じて前処理が必要） …他 3 ファイル

補足：

• assets/logo.png などはプロジェクト紹介用に用意されており、可視化やドキュメントの整備に使えます。
• config.yaml をベースに、生成するレジームの強度やボラティリティ、シナリオ種別を指定して実験を管理することが想定されます。
• 小規模リポジトリのため、運用にあたってはデータ読み込みやモデルの学習・保存処理を追加実装することが多いでしょう。

まとめ

研究プレビューとして時系列市場シミュレーションの「条件付き合成」を目指す実用的な出発点。

リポジトリ情報：

• 名前: Parfait
• 説明: Generate market simulation data as perfect as Parfait. ✨
• スター数: 7
• 言語: Python
• URL: https://github.com/Chunjiang-Intelligence/Parfait
• オーナー: Chunjiang-Intelligence
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/242825209?v=4

READMEの抜粋：