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用語集
AIシグナルプラットフォーム全体で使用するすべての用語を、平易な言葉で定義し、メソドロジーページにクロスリファレンスしました。
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別名: モデル確率
LightGBMモデルからの生の確率出力。
Platt scaling後、P_mlは実際の確率です — 0.7はモデルがout-of-sampleバリデーション中に類似のフィーチャーベクトルで歴史的に70%正確だったことを意味します。信頼度の計算式に最大の重み(0.5)で入ります。
モデルの確率が言っていることを意味するようにすること。
0.7を出力するが50%の時しか正しくないモデルは較正されていません。Platt scalingをホールドアウトされたバリデーションセットで使用し、表示される確率がout-of-sampleデータの経験的ヒット率と実際に一致するようにします。
生のモデルスコアを較正するロジスティック回帰層。
ホールドアウトデータにフィットされた小さなロジスティック回帰を介して、モデルの生の出力を真の確率にマッピングします。Platt scaling後、score=0.7は「この構成はout-of-sampleウィンドウで70%の時間勝ってきた」ことを意味します。
別名: 勝率
(シンボル、タイムフレーム、モデルバージョン)タプルのローリングout-of-sample勝率。
特定のモデルバージョンのTPヒットの90日ローリング比率。信頼度の計算式に重み0.2で入ります。コールドスタートのデフォルトは0.55で、90日分のライブデータが蓄積するまで新規プロモートされたモデルバージョンに使用されます。
Microsoftの勾配ブースティング決定木ライブラリ — すべてのシグナルの背後にあるMLエンジン。
(シンボル、タイムフレーム)タプルごとに1つのLightGBMアンサンブルを学習 — 合計40個。サンプル数が限られた表形式の金融データでは、勾配ブースティング木がSharpeと解釈可能性でディープニューラルネットを上回り、学習コストが10倍低いため、ディープニューラルネットよりも選択されました(Grinsztajn 2022, NeurIPS)。
各フィーチャーが役立つことを検証するため、システマティックにフィーチャーを削除すること。
各候補フィーチャーについて、そのフィーチャーを除外してモデルを再学習します。out-of-sample Sharpeが下がらなければ、そのフィーチャーは役立っていなかったのでカットされます。最終的な82個のフィーチャーは、140+の候補からアブレーションを生き残ったものです。
ラベリング方式: 固定期間リターンではなくTP/SL/TTLの終了バリア。
López de Prado(Advances in Financial Machine Learning, 2018)による。各学習バーは、そのエントリーから発生したであろう結果でラベル付けされます: TPヒット(+1)、SLヒット(-1)、またはTTL経過(0)。素朴な「t+Nでのリターン」ラベルよりラベルリークがはるかに少ない。
過去のウィンドウで学習し、次のウィンドウで検証し、進めて繰り返す。
6か月ウィンドウで学習、続く1か月ウィンドウで検証、両方を1か月進めて繰り返し。厳密な時間的順序 — ランダムシャッフルは絶対に行いません。walk-forward全レコードを通じて受け入れ閾値を満たさないモデルは本番にプロモーションされません。
学習前に選択され、データから学習されないモデル設定(木の深さ、学習率)。
walk-forward境界付きの70/15/15のtrain/val/test分割でOptunaにより調整されます。LightGBMのnum_leaves、learning_rate、feature_fraction、lambda_l2を含みます。毎週の再学習ごとに、前のハイパーパラメータのSharpeが0.3以上ドリフトした場合のみ再調整されます。
特定のエントリー/SL/TPでトレードに入るための公開された推奨。
パイプラインによって生成されます(メソドロジー参照)。方向(ロング/ショート)、エントリー価格、ストップロス、テイクプロフィット、Rターゲット、信頼度、TTL、それを生成したモデルバージョンを保持します。公開から結果まで、append-onlyログ内に存在します。
別名: エントリー価格
シグナルがポジションを開くことを推奨する価格。
常にシグナルが生成されたバーのクローズ価格。GUESTティアシグナルでは、エントリーは隠されます(`null`) — REGISTERティア以上のみが実際の価格を見ます。シグナルページはGUESTカードを`blurred: true`でマークします。
別名: SL
トレードが不利に動いた場合に損失を制限する事前定義された終了価格。
entry ± ATR(14) × stop_multiplierとして計算。倍率はタイムフレームによって変わる: M15=1.0、H1=1.5、H4=2.0、D1=2.5。ランダムノイズで作動しないほど十分タイトに、通常のプルバックでも作動しないほど十分広く。公開後に移動することはありません。
別名: TP
ポジションが利益でクローズする事前定義された終了価格。
TP = entry ± ATR(14) × stop_multiplier × R_target。R_targetは信頼度により1.5-3.0 — 信頼度の高いシグナルほど高いRターゲットを持ちます。リスクリワード比率が常に最低1.5Rになるように設定されています。
別名: R
標準化されたリスク単位: 1R = エントリーからSLまでの距離。
SLがエントリーから50 pips下なら、それがあなたの1Rです。エントリーから100 pips上でTPヒット = +2R。SLヒット = -1R。R倍率はシンボルとタイムフレーム間で正規化します — EURUSD H1での2R勝ちとXAUUSD H4での2R勝ちは、同じリスク調整後ゲインを表します。
別名: Time-to-live、期限
シグナルが未約定で期限切れになるまでの最大寿命。
タイムフレーム別のデフォルトTTL: M15=6バー、H1=12バー、H4=12バー、D1=5バー。TTL内にTPもSLもヒットしない場合、シグナルは`expired`としてマークされます — Track Record指標で勝ちにも負けにもカウントされません。
エントリー/SL/TPが隠されているGUESTティアシグナル。
バックエンドはGUESTティア(匿名訪問者)に対して`blurred: true`を設定し、entry_price、stop_loss、take_profitをnullにします。方向と信頼度は引き続き表示されます。UIはブラーオーバーレイ+アップグレードCTAでカードを表示します。REGISTEREDティア以上はすべての数値を見ます。
公開前にマクロオーバーレイによってブロックされた内部シグナル。
保留中の高影響経済イベントがevent_window_hours内に該当する場合、シグナルは拒否され — 公開されず、ユーザーには見えません。拒否は内部的にログ記録されますが、Track Record指標からは除外されます(アクション可能ではなかった)。
TPもSLもヒットせずTTLが経過したシグナル。
Track Recordで勝ちにも負けにもカウントされません。通常、バーがどちらのバリアにもヒットするほど動かなかった低ボラティリティレジームによって引き起こされます。パフォーマンスサマリ内で別途追跡されます(`n_expired`)。
方向性に関する複数のテクニカルシグナル間の一致。
5つのサブチェックからの0-1スコア: マルチタイムフレーム整合、S/R近接、RSIダイバージェンス、MACDシグナルラインクロス、EMAスタック整合。均等に重み付け。信頼度の計算式に重み0.3で入ります。高いコンフルエンス + 高いP_ml = プレミアムシグナル。
別名: 年率化Sharpe
(平均リターン − リスクフリーレート) / 標準偏差、年率化。
標準的なリスク調整後リターン指標。Sharpe 1.0以上は公的に公開されているシグナルサービスに対して良好; 2.0以上は希少で意味があります; 3.0以上はヘッジファンドレベル(通常、個人投資家にはない執行インフラを伴う)。walk-forward受け入れゲートとして使用されます。
別名: PF
グロスで勝ったR / グロスで負けたR。
勝ちトレードのネットが+50Rで負けトレードのネットが-20Rなら、profit factor = 2.5。Profit factorが1.0未満であれば、システムは損失を出しています。1.5以上は堅実; 2.0以上は強い。walk-forward受け入れ閾値は ≥ 1.5。
SLよりTPが先にヒットしたシグナルの割合。
期限切れシグナルは分子と分母の両方から除外されます。私たちの典型的なRターゲット2.0では、50%の勝率で利益が出ます; 55%は良好; 60%以上は希少です。勝率だけにこだわらないでください — 実際のP&Lには平均R倍率がより重要です。
別名: 最大ドローダウン、DD
ウィンドウ内でのピークから谷までの最大損失(R倍率)。
-8Rのドローダウンは、走行中のP&Lがある時点で過去のピークから8R下回ったことを意味します。Walk-forward受け入れ閾値は6か月の学習ウィンドウ内で ≤ 15R。ライブモニタリングでのローリング30シグナルのドローダウンが閾値を超えると自動ロールバックがトリガーされます。
別名: R:R、Rターゲット
トレードでリスクするものに対してどれだけ勝てる可能性があるか。
Rターゲット2.0は、リスクする1R(エントリー → SL距離)ごとに、アップサイドで2R(エントリー → TP距離)を狙うことを意味します。2Rで50%の勝率では、期待値はプラス: 0.5 × +2R + 0.5 × -1R = シグナルあたり+0.5R。
1つのシグナルに対して口座のどれだけをリスクするか。
私たちが設定するものではありません — あなたの決定です。標準的な慎重なサイジング: シグナルあたり口座の0.5%-1%をリスクする。EURUSDで50 pip SLの2%口座リスクシグナルなら、50 pips × pip価値 = エクイティの2%となるポジションサイズです。
標準化されたFXポジション数量。1標準ロット = 基軸通貨10万単位。
Mini = 0.1ロット(1万)、Micro = 0.01ロット(1000)、Nano = 0.001ロット(100)。Pip価値はロットサイズに線形にスケールします — EURUSDの1 pip ≈ 標準ロットあたり$10、ミニあたり$1、マイクロあたり$0.10。
FXペアでの最小標準価格変動 — ほとんどのメジャーで0.0001、JPYペアで0.01。
Pip = 「percentage in point」。EURUSDの1.0850で、1.0851に動くのは+1 pip。USDJPYの145.20で、145.21に動くのは+1 pip。SL/TPの距離は通常、シンボルのボラティリティにより30-150 pip(ATRスケール、固定ではない)。
今後の高影響経済データ発表と中央銀行イベントのスケジュール。
バックエンドはForex Factoryのカレンダーフィードを照会し、Bloombergとクロスチェックします。シグナルのペア内の通貨に対するevent_window_hours以内の高/中影響イベントはシグナルを拒否します。カレンダーAPIエンドポイントは`/api/public/economic-calendar`。
歴史的に大きなマーケット反応を引き起こす経済発表 — NFP、CPI、FOMCなど。
Forex Factoryは歴史的なボラティリティインパクトでイベントを赤/オレンジ/黄色にタグ付けします。赤(高影響)イベントは常に関連通貨で拒否をトリガーします。オレンジ(中影響)は、よりタイトなevent_window(M15/H1で1時間、H4で2時間)内の場合のみ拒否をトリガーします。
別名: event_window_hours
新規シグナルが拒否される、高影響イベント前の時間ウィンドウ。
デフォルト: H1シグナルで4時間、H4で8時間、D1で24時間、M15で1時間。バックエンド設定でシンボルごとに構成可能。NFPの3時間前にUSDペアで生成されたシグナル → 拒否(4h H1ウィンドウ内)。
別名: 非農業部門雇用者数
毎月の米国雇用レポート — 最も影響の大きいFXイベントの1つ。
米労働統計局により毎月第1金曜日12:30 UTCに発表。すべてのUSDペアに大きく影響します。常にevent_window内のUSDペアシグナルを拒否します — H1で4時間、H4で8時間。
別名: 消費者物価指数、インフレ指標
ヘッドラインインフレ値 — 中央銀行政策の期待を駆動します。
米CPIは月半ば12:30 UTCに発表されます。EU/UK/JPの発表は地域のスケジュールに従います。熱いインフレは通常、現地通貨を強くします(利上げ期待); 冷却すると弱まります。関連する通貨ペアにわたって高影響。
別名: 連邦公開市場委員会
米国中央銀行の金利決定委員会 — 年に8回会合。
声明 + 記者会見は最大のUSDボラティリティイベントを発表します。予定された会合の48時間前からUSDペアシグナルを拒否します(標準イベントウィンドウより長い「ブラックアウト期間」) — 助走期間中にポジショニングが予測不可能にシフトするためです。
別名: 相対力指数
14バーの利得/損失比を測定するモメンタムオシレーター。0-100スケール。
RSI = 100 − 100 / (1 + RS)として計算、ここでRS = 14バーにわたる平均利得 / 平均損失。> 70の値は伝統的に買われすぎを示し; < 30は売られすぎを示します。フィーチャーとコンフルエンスコンポーネントとして使用(価格とRSIの間のダイバージェンスは質の高い反転シグナル)。
別名: Moving Average Convergence Divergence
EMAの差から構築されたトレンド + モメンタムインジケーター。
MACDライン = EMA(12) − EMA(26)。シグナルライン = EMA(9)のMACD。ヒストグラム = MACD − シグナル。シグナルラインクロス(MACDがシグナルの上/下にクロス)とヒストグラムの加速は、モデルにとって価値の高いフィーチャーです。
別名: Average True Range
バー間の価格変動の尺度 — すべてのSL/TP配置を駆動します。
True Range(以下の最大: high-low、|high-prev_close|、|low-prev_close|)の14バー平均。シンボルのボラティリティに適応します: EURUSD ATR ≈ H1で30-50 pips; XAUUSD ATR ≈ 300-500セント。すべてのストップはATR単位でサイジングされ、固定pipではありません。
別名: BB
20期間移動平均 ± 2標準偏差 — ボラティリティエンベロープ。
ミドルバンド = SMA(20)。上/下 = ミドル ± 2 × stdev(20)。レンジレジーム中に外側のバンドに触れたとき、価格は平均回帰する傾向があります; 外側のバンドのブレイクはトレンドレジームをシグナルします。フィーチャー + コンフルエンス重みとして使用されます。
別名: 指数移動平均
最近性で重み付けされた移動平均 — SMAより応答的。
シンボルごとに4つのEMAスタック(5、21、50、200)を使用します。スタックの整合(すべて同じ方向に傾斜、正しく順序付け)はトレンドレジームをシグナルします。スタックメンバー間のクロスオーバーは質の高いフィーチャーです。傾きは別のフィーチャーです。
別名: S/R、需給ゾーン
歴史的に買い手(サポート)または売り手(レジスタンス)が支配した価格レベル。
20バーのスイングピボット経由で検出されます。最寄りのS/Rレベルまでの距離はフィーチャー; 強いS/R近辺のエントリーはコンフルエンスブーストを得ます。SL配置はS/Rレベルのちょうど外側になることを避けます(ストップラン)。
価格とオシレーター(RSI、MACD)が反対方向に動くこと。
ブルダイバージェンス: 価格が安値を更新、RSI/MACDが切り上げの安値 → 上方向への潜在的反転。ベア: 価格が高値を更新、オシレーターが切り下げの高値 → 下方向への潜在的反転。ダイバージェンスは高重みのコンフルエンスシグナルとして扱います。
前回セッションのhigh/low/closeから計算された日次参照価格。
ピボット = (H + L + C) / 3 前日から。R1/S1レベル = 2×Pivot − L / 2×Pivot − H。今日のピボットまでの距離はセッションコンテキストフィーチャー; ピボット近辺のエントリーはパフォーマンス分析のため別途追跡されます。
パフォーマンスを推定するため、過去データでトレーディング戦略をシミュレートすること。
walk-forwardメソドロジーを使用して5年分の過去バー(暗号資産はデータ品質のため4年)でモデルをバックテストします — ランダム分割は決してありません。Tier-1 ECNスプレッド + スリッページ仮定に対する執行可能性テスト済み。完全な「テスト済み vs 未テスト」スコープについてはメソドロジーページを参照してください。
別名: OOS
モデルが学習中に見たことのないデータ。
walk-forwardバリデーションウィンドウは、対応する学習ウィンドウに対してOOSです。報告するすべてのパフォーマンス数値はOOS評価から来ています — in-sampleではありません。ライブシグナルログ上のTrack Recordが究極のOOS評価です。
ライブパフォーマンスが低下したとき、前のモデルバージョンへの自動復帰。
(シンボル、タイムフレーム)ごとに30シグナルのローリングウィンドウがライブのSharpe / WR / PFを追跡します。いずれかの指標が20連続シグナルにわたって閾値を下回ると、エンジンは前の良いモデルバージョンに戻ります。ロールバック自体に人間の承認は必要ありません。
新しいモデルバージョンがプロモートされてから信頼できるライブ統計が存在するまでの初期期間。
新しいモデルバージョンの寿命の最初の90日間、歴史的ヒット率は信頼度計算式でデフォルト0.55(合理的なプライア)。OOSシグナルの90日後、実際のローリングヒット率がプライアを置き換えます。
単一の学習器よりも優れた、複数の弱学習器の組み合わせ。
各(シンボル、タイムフレーム)タプルのLightGBM自体が約500の決定木のアンサンブルで、前の木の残差を補正するように順次フィットされます。信頼度計算式のP_ml上の0.5重み + コンフルエンス上の0.3 + ヒット率上の0.2もアンサンブル(異なるシグナルソースの)です。
シグナルのエントリー価格と受け取る実際の約定価格の差。
バリデーションでは、Tier-1 ECNスプレッドの上に0.5 pipのスリッページを想定します。ライブトレーディングでは通常、ブローカー、口座サイズ、市場状況によって0.3-1.5 pipのスリッページが表示されます。スリッページは、Rターゲットの5-10%を侵食する可能性があるタイトストップM15シグナルで最も重要です。
別名: 通貨ペア
EURUSDのような2通貨の見積もり — 基軸通貨の値を見積もり通貨ベースで表したもの。
EURUSD 1.0850は1 EUR = 1.0850 USDを意味します。メジャー(片側にUSD): EURUSD、GBPUSD、USDJPY、AUDUSD、USDCAD、NZDUSD、USDCHF。クロス: USDなし(EURJPY、GBPJPY)。エキゾチック: 新興市場通貨。私たちはメジャー + XAUUSD + BTCUSD/ETHUSDのみを取引します。
ビッド(売り)とアスク(買い)価格の差。
Tier-1 ECNブローカーのEURUSDスプレッドは通常0.1-0.3 pips。マイナー(0.5-1.5)、エキゾチックペア(5-50)、XAUUSD(2-4)ではより広い。スプレッドはすべてのトレードを食います — 0.5 pipスプレッド後の2 pip TPは1.5 pipネットを残します。なぜエキゾチックを取引しないか: スプレッド単独で1Rを超えることが多いから。
別名: Electronic Communication Network
ディーリングデスクではなく、流動性プロバイダーのプールに注文をルーティングするブローカーモデル。
ECNブローカー(IC Markets、Pepperstone、Tickmill)は通常、マーケットメーカーブローカーよりタイトなスプレッド + 高速な約定を提供しますが、片側ごとのコミッション(標準ロットあたり$3-7)と引き換えです。私たちのメソドロジーはTier-1 ECN約定を想定 — 非ECNセットアップではスリッページ許容度が広がります。
フィアットまたはステーブルコインで見積もられた暗号通貨 — BTCUSD、ETHUSD。
BTCUSDとETHUSDをH1/H4/D1で取引します。暗号資産ではM15はスキップします — ATRに対するスプレッド + スリッページのフリクションが高すぎるためです。暗号資産マーケットは経済カレンダー拒否なしで24/7稼働します — しかし追加のドローダウンフィルターを適用します。
価格を動かすことなくポジションをどれだけ容易に開閉できるか。
高流動性(EURUSDロンドンセッション) → タイトなスプレッド、低スリッページ。低流動性(USDJPYアジアセッション安値、祝日週末) → より広いスプレッド、より高いスリッページ、ギャップ。モデルが流動性レジームを意識した挙動を学習するように、時間帯セッションをフィーチャーとして表面化させます。
アジア/ロンドン/NY/オーバーラップの1つ — 流動性、ボラティリティ、方向性バイアスを駆動。
ロンドン(07-16 UTC)はEUR/GBPで最も流動性が高い。NY(12-21 UTC)のロンドンとのオーバーラップは最高ボラティリティのウィンドウ。アジア(22-07 UTC)はJPYイベントを除いて穏やか。セッションは各モデルのフィーチャー — セッションバイアスにより戦略が変化します。
メソドロジーページは、これらの用語を完全なパイプラインに結びつけます。Track Recordページは実例を示します。