TradingStrategy（トレーディング戦略実験ラボ）

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TradingStrategy（トレーディング戦略実験ラボ）

TradingStrategy（トレーディング戦略実験ラボ）

Jupyter Notebookベースの実験リポジトリ。主に「Adaptive Regime Strategy」を中心としたトレーディング戦略のプロトタイプや解析をノートブック形式でまとめています。相場のレジーム（トレンド／レンジ）判定を取り入れたモデル設計、バックテストや可視化を通じた仮説検証が行われており、学習やプロトタイプ開発に適した軽量な実験環境を提供します。（約300字）

https://github.com/gitmichaelqiu/TradingStrategy

概要

このリポジトリは、トレーディング戦略の実験ラボとして作成されたJupyter Notebook群を収めています。中心となるのはAdaptive Regime Strategyと名付けられたノートブックで、相場の「レジーム（局面）」を識別して戦略の挙動を切り替えるアイデアをコードとグラフで検証しています。ノートブックはコードと説明が混在しており、データ読み込み、指標計算、可視化、簡易バックテストまでを一つの flow で追える構成になっています。学習用やプロトタイプ作成に向いた軽量な実験リポジトリです。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 2
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 2
  • コミット数: 21
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • レジーム（相場局面）識別に基づく適応型トレーディング戦略のプロトタイプをノートブックで実装。
  • 可視化とノートブック内解説で実験の再現性と理解を重視。
  • 軽量なバックテスト／指標計算フローを備え、戦略の検証サイクルが短い。
  • 学習用途や方針検討用の「実験台」として利用しやすい構成。

技術的なポイント

本リポジトリはJupyter Notebook中心の構成で、コード＋説明で戦略アイデアを示す典型的なプロトタイプ実装です。注目点は「Adaptive Regime Strategy」という考え方で、相場をトレンド期・レンジ期などのレジームに分類し、それぞれに応じたポジションサイズやエントリー・イグジットのロジックを切り替える点にあります。ノートブック内では過去価格から算出した指標（移動平均、ボラティリティ、あるいは回帰ベースの残差など）を用いて局面判定を行い、判定結果に基づくルールでバックテストを回す流れが実装されています。データ処理や集計は主にpandas系の操作で行われ、可視化にはmatplotlibやノートブック出力を用いる想定です。設計上の利点は、ハイレベルな仮説検証が短時間で回せる点と、グラフや数値の即時フィードバックで戦略の脆弱性やパラメータ感度を把握しやすい点です。一方で、実運用に向けたオーダー処理、スリッページ、手数料の詳細な扱い、厳密なウォークフォワード検証や複雑な最適化は限定的で、拡張や本番移行には追加実装が必要です。なお、ノートブック版は中間結果や図表を含むため再現には同等のデータと環境が必要になりますが、Markdownでの注釈によりアルゴリズムの意図は追いやすくなっています。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • AdaptiveRegimeStrategy.ipynb: file
  • AdaptiveRegimeStrategy.md: file
  • AdaptiveRegimeStrategy_files: dir
  • LICENSE: file
  • Obsolete_AdaptiveRegimeStrategy.ipynb: file

…他 2 ファイル

各ファイルの役割（想定）

  • AdaptiveRegimeStrategy.ipynb: メインの実験ノートブック。データ読み込み、指標計算、レジーム判定、バックテスト、可視化を含む。
  • AdaptiveRegimeStrategy.md: ノートブックをMarkdown化したもので、説明や結果サマリを静的に参照可能。
  • Obsolete_AdaptiveRegimeStrategy.ipynb: 過去バージョンや実験の痕跡。開発履歴や試行錯誤が残されている。
  • LICENSE: ライセンス情報（内容はファイル参照）。

使い方のヒント

  • ノートブックを開く前に必要なライブラリ（pandas, numpy, matplotlib, statsmodels等）を整備してください。
  • データソースはノートブック内で指定されている想定のため、ローカルにCSV等を用意するか、該当セルを修正してデータ取得ルーチンを合わせる必要があります。
  • ハイレベルな戦略アイデア（レジーム判定基準、閾値、ポジション調整ロジック）を変えながら感度分析を行うと効果検証が効率的です。

制約と改善余地

  • 小規模な実験リポジトリであり、ユニットテストやCI、詳細な取引コストモデルは未整備です。
  • 戦略のロバスト性検証（ウォークフォワード、アウトオブサンプル検証、パラメータ最適化の過剰適合対策）は必要。
  • 実運用を目指す場合、注文管理、ポートフォリオ最適化、リスク管理ルーチンの実装が求められます。

まとめ

実験的で教材的価値の高い、適応型レジーム戦略プロトタイプ集。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Trading Strategy

This is the experiment lab of various trading strategies. …