パフォーマンス
どの手法が機能するかを正直に示す画面です。すべての比率は信頼区間とサンプルとともに、素朴なベンチマークと対比して、そして残差リターンと生リターンの両方に対して示されます。上部のタブで期間を選びます。
コンセンサス採用の警告
これは何か: 選択した期間で D · コンセンサス が構成要素 (A、B、C) のそれぞれを個別に上回るかどうかを示す緑または黄色のボックス。
どのデータに基づくか: /api/performance/leaderboard → 直近の完了した分析実行の engineD 結果。比較は同じ walk-forward ウィンドウの backtest 的中率を使い、200観測以上が必要です。
何を示すか: コンセンサスが使えるかどうか、そしてどの構成要素を上回れないかを示します。
そこから何が言えるか: 警告が黄色なら、今日の画面の「強いシグナル」カードを判断に使うべきではありません。最良の単一モデルのシグナルのほうが優れています。このルールは意図的に厳しくしてあります: 組み合わせが価値を持つのは、すべての部分より優れている場合だけだからです。
残差リターン と 生リターン
これは何か: 同じ backtest のシグナルを2回採点する表: 一度は期間終了時の残差リターンに対して、もう一度は生リターンに対して。差が3ポイントを超えると警告が表示されます。
どのデータに基づくか: signal_daily と signal_outcome テーブルをデータベース内で結合します。残差には realized_residual 列、生には realized_return 列を使い、計算は SQL で行います。
何を示すか: 左の列はモデルが学習した目標でどれだけ良い成績を出すか、右の列は実際の値動きでどれだけ良い成績を出すかを示します。
そこから何が言えるか: これはアプリケーションで最も重要な表です。右の列でモデルの技量が消えるなら、それが予測しているのは価格ではなく残差リターンの作られ方です。実データでは、21日における B · クロスセクショナル・ランキング の58%の的中率が、生リターンでは50.5%まで落ちます。投資にとって重要なのは右の列です。
モデルのランキング
これは何か: 4つのモデルのライブと backtest の的中率、情報係数、そして平穏・乱流のレジーム別の内訳。
どのデータに基づくか: ライブの列は LIVE 層の signal_daily と signal_outcome の行から計算します。backtest の列は直近の分析実行の保存済み評価結果から来ます。レジームはマップ画面の平均相関の70パーセンタイルで決まります。
何を示すか: 的中率は Wilson の95%区間と n とともに表示されます。200観測未満の場合は、数値の代わりに「まだ区別できません」と表示されます。backtest のセルには斜線が入ります。情報係数は、1日の中での予測順位と実現順位の Spearman 相関です。最良の backtest モデルは強調表示されます。的中の定義はどこでも同じです: シグナルの方向と、期間終了時の残差リターンの符号が一致すること。残差リターンは、市場 (XU100)、セクター、USD/TRY の影響を除いた銘柄のリターンであり、価格そのものではありません。
そこから何が言えるか: 区間が重なる2つのモデルの間に差はありません。本当の問いは、backtest で先行するモデルがライブでも先行し続けるかどうかです。ライブの結果が蓄積するにつれて、この表がその問いに答えます。乱流レジームで的中率が落ちるのは、そのモデルが危機のときに信頼できないことを示します。
累積的中率
これは何か: 各モデルについて、その日までのライブのシグナルの累積的中率の曲線と、破線の50%の線。
どのデータに基づくか: LIVE 層の signal_daily と signal_outcome の行。描かれるのはライブの記録だけで、ライブの記録がなければグラフは空のままで、その旨を明示します。
何を示すか: 時間とともに曲線がどの水準に落ち着くかを示します。最初の数日はサンプルが小さいため曲線は大きく揺れます。
そこから何が言えるか: 50%の線を恒常的に上回る曲線は、本物の技量を示唆します。高く始まって50%に近づく曲線は、最初の結果が運だったことを示します。結論を出すには数か月待つ必要があります。
ベンチマークの一覧
これは何か: モデルが上回るべき4つの素朴なルールの的中率。
どのデータに基づくか: 直近の分析実行の評価結果。同じテスト日と同じ残差リターンを使います。
何を示すか: ランダム (50%)、セクター持続性（今日のセクター平均残差の符号が明日も続く）、銘柄自身の AR(1)（今日の残差の符号が続く）、市場持続性（今日の指数の符号が続く）。
そこから何が言えるか: 実データでは、これらのルールは49%から51%の間に収まります。あるモデルの的中率をこれらと区別できないなら、絶対値がいくつであろうとそのモデルは何も見つけていません。
ポートフォリオ曲線
これは何か: スコア上位10%の銘柄を買い、下位10%を空売りする均等ウェイトのポートフォリオの累積リターン。売買コストありとなしの両方。
どのデータに基づくか: 直近の分析実行の評価結果。リターンは残差リターンで計算します。リバランスは期間と同じ長さの刻みで、重ならない期間について行います。コストは片道15ベーシスポイントです。
何を示すか: Sharpe レシオ（√(252/期間) で年率化）、最大ドローダウン、回転率、期間数。破線はコストなし、実線はコストありです。
そこから何が言えるか: 判断にはコストありの曲線を見てください。リターンが残差リターンで計算されているため、「残差 / 生リターン」の表で述べたアーティファクトはここにも当てはまります: B · クロスセクショナル・ランキング と D · コンセンサス の高い Sharpe は、実際の価格ポートフォリオのリターンではありません。
ペアごとの検定
これは何か: モデルのペアを同じ銘柄日で比較する表。ライブと backtest は別の行になります。
どのデータに基づくか: 対応のある的中に対する McNemar 検定、損失に対する Diebold–Mariano 検定。ライブはデータベースから、backtest は直近の実行の結果から計算します。
何を示すか: 「B > A, p=0.003」のような結果、またはサンプルが不十分な場合は「まだ区別できません」。
そこから何が言えるか: 本当の差として数えてよいのは p < 0.05 の差だけです。サンプルが大きいと、ごく小さな差も有意に出ることがあります。有意であることは、その差が役に立つほど大きいことを意味しません。
ここで提供される投資に関する情報、コメント、推奨は投資顧問業務の範囲に含まれません。投資顧問業務は、顧客と証券会社、ポートフォリオ運用会社、または預金を受け入れない銀行との間で締結される投資顧問契約に基づいて提供されます。ここでのシグナルは統計モデルにより過去データから生成され、すべての利用者に同じ内容で示されるもので、個別化されていません。あなたの財務状況やリスク・リターンの選好に合わない可能性があります。したがって、ここで提供される情報のみに基づいて投資判断を行った場合、期待に沿う結果が得られないことがあります。