pedma

今日の真夜中にIMAXで『オデッセイ』を見る。かなり微妙な時間だけど、今週IMAXで観られる中でスクリーンを見上げるようにならない唯一の席だった。
毎日9〜10pmに寝ることを考えると、これは楽しみになりそうだ。映画を途中まで寝てしまったのは初めてじゃないし。

私のエージェントが毎日報告していた約42件の反復的な問題があります。これらが数千行のログを生成しています。
発生回数の多い順にリストを見ていき、ほぼ1日4,000件の警告から11件まで減らしました。
まだ#15ですが、すべて片づけます。バックエンドでは単なるノイズです。

フルタイムでトレードする人の相場のブレにうまく対応するには、「平均月次リターン」と「生活費」の比率を見る必要があると思います。
今の私の比率は5〜10倍の間にあります。つまり、1か月あたり平均で、これまでの実績として生活費の5〜10か月分を生み出せてきたということです。
もちろんこれは過去の数字で、平均です。赤字の月もありますし、私がエッジを維持できるという考え方自体が常に投機的です。
その6か月平均がマイナスになった期間もありますが、その期間以降に私が行った変更によって、そうした期間は短くなるはずだと思っています。でも、誰にもわかりません。
生活費とリターンのこのギャップをかなり大きく保てているので、仮にその月のリターンの半分を家賃や車のリース料の支払いに必要とするような状況ならできないようなリスクを取れます。
少し儲かると、多くの人がライフスタイルをアップグレードしたくなる衝動に駆られます。それ自体は問題ありません。人それぞれ目標が違うので。ただ、それはリスクテイクと複利の効果にブレーキがかかる代償になります。
私は、これでとても安心して生活できています。

ここ数日、私のポートフォリオのティルトが少し緑に傾いています。
面白いのは、ネットの想定元本規模では-82%がショートなのに対し、ボラ調整後の規模では7.8%がロングになっている（食い違っている）点です。
つまり、ポートフォリオはわずかにネットロングに傾いているものの、ボラ調整の観点では、ショート側の資産のボラがロング側のボラよりずっと低いため、はるかに大きい想定元本の比重を取っているということです。
私を傷つけうるのは、これが反転して、私がショートしているこのゴミみたいなものに注目が集まり、全部が一緒に上がり始めた場合で、その場合はかなり厳しい数日を覚悟しないといけませんし、今抱えているロングだけではそれを相殺できないでしょう。
でも、たぶんそれが「将来のボラティリティのラフな見積もり」の問題で、私は波に乗ってみただけです。

ヨーロッパで規制環境が厳しくなるにつれて、データをより定期的に保存し、取引を突合し、将来の監査で説明可能な状態にしておくよう、より慎重になっています。
たとえばHyperliquidでは、遡れるのは約10k件の取引記録までです。私の場合、それで約3か月分もつのですが、もうこれ以上は遡れません。過去の期間の取引を証明しなければならないのに、全履歴のデータベースがなかった場合、私が報告している取引の内容を証明できないことになります。
私は全取引をデータベースに記録しているので、過去まで遡る必要はありませんが、今回初めてそれをきちんとやっていて、取引所に直接アクセスして自分のデータベースと照合するセカンダリの照合作業者（reconciler）を作りました。
昨年までは、これをあまり深掘りする必要がないようにできていました。私は利益を個人の所得として申告していたためです。さらにPTでは課税対象の出来事はコイン→法定通貨の換算に基づくので、大きくは問題になりませんでした。とはいえ正直、もっと詳細な記録を残すべきでした。
これをやらなかったら、将来の解決が大変なことになったはずです。私はこの件について過去3日間、本当に注意深く考え、これからはデータに欠けが出ないようにすることを徹底しました。
各取引所のクセにかかわらず、標準的なプロセスを作りました（クセはたくさんありますが

株式におけるパーペチュアルなビッドで、私たちはこれを取引することを選びます。

さて、いくつかの回転率の統計です。過去にこの数値を下げるための作業をしたにもかかわらず、回転率が少し多すぎる（年換算283倍）と思います。
各取引所で最も高いコスト区分を使用しましたが、すべてがテイカー出来高ではありません。スリッページコストは実際の統計から現実のものです。
これはもう一度検討する必要があることです。エッジをあまり犠牲にせずに、シグナルを改善できると思います。

最近、非常に好調な期間が続いていて、ドローダウン中の気持ちを忘れていたようです。再びその状態になった今、状況を監視するダッシュボードを作り直しています。
これが2つのポートフォリオにおける全特徴量のパフォーマンスとICです。今実行している特徴量にとって、明らかに最良の期間ではありません。
1つ目は純粋なモメンタムです。これらがすべてどれほど相関しているかがわかります。
別のもの（2枚目の画像）に取り組んでおり、異なる特徴量を含めています。すでに一部が他より良いパフォーマンスを示しており、分散が大きくなっていることがわかります。
最近は積極的に特徴量を追加しようとしていますが、少し立ち止まっています。なぜなら、適切に考えずに多くのものを追加していることに気付いたからです。ただ追加するために追加したくないんですよね。私の原則は常に、追加するものにはそれによって報酬を得る理由の根拠がなければならないということであり、その原則をスピードのために犠牲にしたくありません。
AIを使えば非常に速く構築できるので、考える時間がありません。ただ構築するだけです。物事を適切に考えることに戻らなければ、これはすぐに混乱する可能性があります。

新機能に取り組んでいるとき、作業中のシグナルの様々なバリエーションを思いつくことがあります。しかし、それらをデータセット全体で一括テストするには時間がかかるため、自分でキュー・プールを作りました。これにより、新しい機能に取り組みながら、他の処理をバックグラウンドで実行し、完了時に警告を受け取ることができます。
結果を待つために無駄な時間を過ごさないための便利な方法です。また、完了時にアラートが届くので、大量のセットがある場合は、デスクを離れて結果を待つ間ゆっくり過ごすこともできます。
その後、設定したメトリクスに基づいて許容可能な結果が得られた場合、標準的なポートフォリオパラメータを使用したバックテストに進み、そこで本番環境に出すかどうかを承認する、というパイプラインになっています。