銘柄を見る
取り込んだ株価データから、銘柄ごとの値動きを分かりやすく確認できます。
期間や売買コストの設定が少し変わるだけで、結果も変わります。損益曲線の形だけでなく、検証に使ったデータと条件、実際に売買できる前提だったかを確認する必要があります。
特定の期間に合わせて条件を調整しすぎると、その期間だけ成績が良い戦略になります。別の期間でも同じ傾向が出るとは限りません。
売買を判断した時点では分からなかったデータが検証に混ざると、実際には再現できない成績が出ます。
ストップ高で買えない、出来高が足りない、スリッページで想定価格とずれる。紙の上では約定しても、実際の市場では成立しない取引があります。
AIチャットで戦略案を整理し、ルールや資金条件を設定してバックテストできます。ノイズを加えた株価データとの比較、銘柄画面、売買シグナルのメール確認までが現在の提供範囲です。
AIチャットに売買条件を伝えると、モデルの入力へ反映できます。画面上で条件を組み合わせ、ルールベースの戦略にML、資金量、レバレッジを設定します。
作成した戦略を過去データでバックテストし、株価データへノイズを加えた合成相場でも計算します。実データの成績が、合成相場の分布のどこに位置するかを画面で確認できます。
取り込んだ株価データから、銘柄ごとの値動きを分かりやすく確認できます。
作成したモデルが生成する購入・売却シグナルをメールで確認できます。実際の注文は執行しません。
バックテストと検証はシミュレーションです。実運用実績ではなく、将来の利益や同じ結果の再現を保証するものではありません。
通常の過去データで計算した結果を基準にし、ノイズを加えたデータでも同じ戦略を動かします。一つのバックテストだけを見るより、結果が特定の条件に偏っていないかを調べやすくなります。
まず過去データで売買ルールを再現し、比較の基準となる成績、取引、前提条件を確認します。
過去の株価データへノイズを加え、期間や条件も変えながら、一つの過去に最適化していないかを調べます。
条件ごとの成績を比較します。差が大きければ、ルールを直すか、その戦略を使わないかを検討します。
VERIMANTAを開発している田中悠飛です。東京大学工学部電子情報工学科に在学しながら、株式会社Equitasを創業し、VERIMANTAの設計・開発を行っています。
21歳のとき、オーバーナイト戦略を使った自動トレードシステムを自作しました。売買ルールを考え、データで試し、実際に動く仕組みにする。その過程が面白かった一方で、プログラミングやデータ処理まで一人で用意するのは簡単ではありませんでした。
コードを書かない人でも、自分で考えた戦略を作って検証できるようにしたい。そこからVERIMANTAの開発を始めました。
現時点で利用できる機能、今回のβ版では提供しない機能、今後検討している機能を分けました。
上から現時点の優先順位です。提供時期や内容は、β版の検証結果と利用者の要望により変更する場合があります。
戦略を作ってバックテストし、条件を変えたときに結果がどう変わるかを試してください。数字やグラフを見て、戦略を直すか使わないかを判断できる画面になっているかを確認したいです。
良い感想だけを集めるつもりはありません。使えない条件、信用しにくい数字、説明が足りない画面があれば、そのまま教えてください。
機能不足や不具合を含む開発中のβ版です。実際に操作して、分かりにくかった箇所を率直に伝えてくださる方を募集します。参加者には、リリース前後に使える割引クーポンを配布する予定です。内容は変更する場合があります。