quant_kensho（クオント検証）

株式・ETFの戦略検証 / データ分析・自動化

ご覧いただきありがとうございます。quant_kensho(クオント検証)と申します。 Pythonを使い、日本株・ETFの売買戦略を統計的に検証しています。 【できること】 ・売買ルールのバックテスト実装(Python) ・パフォーマンス指標の算出(リターン/最大ドローダウン/勝率/t値 など) ・アウトオブサンプル(OOS)検証・ウォークフォワード検証 ・過学習(カーブフィッティング)やデータリーク(未来データの混入)の検出 ・売買コスト・スリッページを織り込んだ現実的な評価 ・スクレイピングやExcel/CSV処理など、Pythonによるデータ収集・整形・自動化 【大切にしていること】 「バックテストでは勝てたのに実運用では負ける」——その原因の多くは、才能や運ではなく、検証手法に潜む過学習やデータリークです。 私は、良い結果だけを見せる検証はしません。効いていない戦略は「効いていない/過学習です」とはっきりお伝えします。効かない戦略を実運用の前に見抜くことこそ、あなたの資金を守る一番の価値だと考えているからです。 【こんな方へ】 ・自分の売買ルールが統計的に有意か知りたい ・見つけた/買った手法が本物か確かめたい ・繰り返しの手作業(データ集計・スクレイピング等)を自動化したい プログラミングやバックテストの知識は不要です。売買のアイデアや、自動化したい作業を言葉で教えていただければ、こちらでコード化します。まずはお気軽にご相談ください。 ※本サービスは投資助言ではなく、統計的な検証・分析結果の提供です。