QTS 学習内容what to learn

Quant Trading · Curriculum
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9つの知識領域

クオンツ取引システムを一式構築するために身につけるべき知識の全体像 —— 分野ごとに分け、各分野で学ぶべき項目を列挙。

ラベル 既存概念 は、すでに触れたことがあり、ゼロから学ぶ必要のないもの。
ラベル 核心 は、成否を左右し、確実に理解しなければならないもの。
ラベル 後で は、バックテストで優位性が出て、実取引に進むときに初めて必要になるもの。
知識領域 · Curriculum

01 プログラミング

動くプログラムを書けること。それがすべての土台になる。
Python の基礎文法 変数 / ループ / 条件分岐 / 関数 / リストと辞書核心
pandas によるデータ処理 読み込み / 絞り込み / 計算 / 時間でのリサンプリング核心
NumPy による数値計算 配列とベクトル化演算
データの可視化 matplotlib で値動きチャートを描き、売買ポイントを示す
コマンドラインの基本操作 ツールのインストール、プログラムの実行
Git によるバージョン管理 コードの保存、変更履歴の記録既存概念

02 数学と統計

クオンツの「量」は、この分野が支えている。
確率の基礎 期待値 / 分散 / 主な分布
記述統計 平均 / 標準偏差 / 相関
リターンの計算 単純リターン vs 対数リターン / 複利
時系列の基礎 定常性 / 自己相関 / ボラティリティ
パフォーマンス指標 シャープレシオ / 最大ドローダウン / 勝率 / 損益比 / カルマーレシオ核心

03 金融市場の基礎

何を相手にしているのか、ルールは何か。
株式 / ETF とは何か、どう取引するか
注文の種類 成行注文 / 指値注文 / ストップ注文
取引コスト 手数料 / スリッページ / スプレッド核心
ロング vs ショート / 証拠金 / レバレッジ
単元株と端株 / 取引時間帯
日本の税務基礎 申告分離課税 / 特定口座

04 テクニカル分析

価格と出来高からシグナルを読み取る道具。
ローソク足と出来高・価格の関係
トレンド系指標 移動平均(単純 / 加重) / MACD
オシレーター系指標 RSI / ストキャスティクス / ボリンジャーバンド
ボラティリティ系指標 ATR(アベレージ・トゥルー・レンジ)既存概念
出来高分析 出来高の勢い / 出来高分布
サポート・レジスタンスと古典的パターン

05 戦略の種類

シグナルを「稼ぐ方法」に組み立てる主な流派。
戦略の三点セット エントリー / エグジット / ポジション核心
トレンドフォロー / ブレイクアウト
平均回帰 売られすぎからの反発、安く買って高く売る
モメンタム
イベントドリブン 決算発表後のドリフト(PEAD)
裁定取引 / スプレッド まず概念を押さえる

06 バックテスト

戦略が本当に機能するかを見極める唯一の方法。
バックテストの原理と手順 過去データで戦略を空回しする核心
バックテストのツール backtesting.py / vectorbt などの既存ライブラリ
3つの落とし穴 過学習 / 先読みバイアス / 生存者バイアス核心
インサンプル vs アウトオブサンプル / ウォークフォワードテスト
コストのモデル化 手数料・スリッページをバックテストに織り込む
結果の読み解きと過学習リスクの判断

07 リスク管理

まず、1回の取引で致命傷を負わないこと。
1取引あたりのリスク / R倍数 「損失額の何倍か」で取引を測る既存概念
ポジションサイズの計算 固定比率 / ケリー基準既存概念
損切りの方法 固定 / ATR / シャンデリア・ストップ既存概念
ドローダウン制御と連敗サーキットブレーカー
資金配分 / 相関と分散
破産リスク Risk of Ruin の見積もり

08 クオンツの応用 後で

基礎が動き出してから、さらに深く進む。
市場レジームモデル 隠れマルコフモデル(トレンド/レンジの判定)既存概念
機械学習のクオンツへの応用
ファクター / マルチファクターモデル
ポートフォリオ最適化
オルタナティブデータ / センチメント分析

09 実取引のエンジニアリング 後で

バックテストで本当に優位性が出てから、実口座につなぐために必要なもの。
証券会社 / 取引所のインターフェース プログラムから注文できる API
自動発注 / 注文管理 / 突合
定期実行と長期安定稼働
データベースへの保存 取引記録 / シグナル / 根拠データ
監視 / アラート / ログ
セキュリティ 鍵管理 / 権限の最小化