【要約】AIトレーダー開発ログ #2: AIトレーダーは本当に儲かるのか？Paper Tradingで検証してみた [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
金融時系列予測における以下の技術的課題。
- ・過学習: 過去データへの過剰適合による、未知データでの機能不全。
- ・市場レジームの変化: ボラティリティやトレンド等の統計的性質の変化。
- ・リスク管理の欠如: 予測精度が高くても、不適切なポジション管理により致命的な損失を被るリスク。
// Approach
予測とリスク管理を分離したQuant型アーキテクチャを採用。
1.特徴量生成: リターン、ボラティリティ、出来高等の多角的な指標を生成。
2.アンサンブル予測: LightGBM（短期）とLSTM（長期）の予測確率を統合。
3.資金管理:
kelly_position_size関数を用い、Kelly基準に基づき最適資金割合を算出。安全のためFractional Kellyを適用。4.リスク制御:
detect_market_regimeにより市場状態を検出し、ポジションサイズを動的に調整。// Result
Paper Trading（2024年1月〜3月）の結果。
- ・最大ドローダウン: -5.2%（リスク管理層による抑制を確認）。
- ・レジーム適応: 高ボラティリティ時にポジションサイズが自動縮小。
- ・課題: 平均シャープ比率は0.0。アルファモデルの精度向上（Transformer導入や強化学習等）が急務。
Senior Engineer Insight
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予測モデルの精度に依存せず、リスク管理層を独立させた設計は極めて実戦的だ。市場の非定常性を考慮し、レジーム変化に応じて動的にポジションを絞る仕組みは、運用破綻を防ぐ生命線となる。しかし、Sharpe比0.0は致命的だ。アルファモデルの改善が完了しない限り、リスク管理は単なる「負け方の抑制」に過ぎない。Transformer導入や強化学習による最適化が、実運用への真の鍵となるだろう。