記事「共和分株式による統計的裁定取引（第8回）：ポートフォリオのリバランスのためのローリングウィンドウ固有ベクトル比較」についてのディスカッション
これをライブの取引条件で試したことがありますか？
悪気はないのですが、これはあまりにも素晴らしすぎます！
はい、悪気は全くありません。もしそれが公表されれば、疑問視され、議論されることになる。そしてまた、あなたの言う通り、「これは本当にしては素晴らしすぎる」のです。
しかし、私は本文中で、IS/OOS ADFの主な特徴である過去の不均衡を示すことを強調するために、XLK/AAAペアを慎重に選んだと述べたことに注意してください。
「このETFペアは、問題のポイントをよりよく説明するために選んだものです。
通常、 この例ほど明確ではありませんが、この期間、この特定のペアにはテストによって捕捉された明らかな不均衡がありました。
はい、私たちはこれらのテストをバスケットのスクリーニングやスコアリング、ライブ取引のモニタリングに使用しています。しかし、これらの実験は小さな口座で行っている。何百万ドルも稼いでいるわけではありません。限られた資源で何が可能かを学んでいるのです。
そう、世の中にはチャンスがあり、クオンツ戦略を使ってさまざまなレベルの成功を収めているマネジャーがいることも知っている。簡単なお金ではない。決して簡単なお金ではない。しかし、アセットクラス、タイムフレーム、平均回帰やスプレッド計算のためのルックバック期間など、ほぼ無限にある組み合わせの中には、狩るべきチャンスがある。
私がここで発表するのは、このような機会を見つけるために使っている方法であって、機会そのものではない。この記事は良い例です。バスケット選択で平均回帰のハーフタイムを使い始めたとき、記事の冒頭にある2つのグラフに見られるような改善を検証しました。これは手法としては本物ですが、これらの具体的なグラフは、いくつかの選択とMT5 Testerの最適化の最終的な結果です（これについても記事で触れています）。
、ここに添付するスクリプトで実験してくれることを期待しています。唯一の投資はあなたの時間でしょう。私はMeta Quotesのデモ口座に含まれるシンボルだけを使用しています。つまり無料だ。
6,000以上のシンボルがあり、様々なタイムフレームで組み合わせてテストすることができます。また、非金融データと組み合わせることも可能です。
ただひとつだけ、悪魔のように避けていることがある。それは短期売買だ。ましてや高頻度取引（HFT）である。これは「イワシ」にとっては非常識である。 :))
参考になれば幸いである。
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新しい記事「共和分株式による統計的裁定取引（第8回）：ポートフォリオのリバランスのためのローリングウィンドウ固有ベクトル比較」はパブリッシュされました:
本記事では、IS/OOS ADF検証の強みを活かしつつ、その制約を克服する方法を示します。ここでRolling Windows Eigenvector Comparison (RWEC)を導入し、ポートフォリオウェイトの安定性を測定します。RWECは短いアウトオブサンプル期間でも有効に機能し、インサンプル/アウトオブサンプル分割点への依存度が低く、さらに共和分関係がいつ崩壊したかについての情報を提供することができます。共和分関係の崩壊タイミングを把握することは、実運用取引の監視において極めて重要です。RWECとIS/OOS ADFを組み合わせることで、ポートフォリオウェイトの安定性をより堅牢に評価することが可能になります。これはバックテストだけでなく、実運用取引におけるシステム監視およびポートフォリオリバランスにも有効です。
今後、これらの手法を組み合わせることで、主にポートフォリオウェイトの安定性評価に用いられていた仕組みを、売買シグナルの安定性推定へと応用する方法を示します。さらに、ウェイトの変化が想定範囲を超えた場合にはポートフォリオのリバランスをおこない、最終的には共整合が崩壊した場合には当該バスケットの取引を停止する方法についても解説します。これにより、スコアリングシステムから実運用取引のシグナル監視へと移行することになります。
作者: Jocimar Lopes