暗号クオンツ取引：構造化トレンドモデルの仕組み

このモデルは短期的なノイズを排除し、中期的なトレンドの明確さ、長期サイクルへの確信、そして個々のリスク許容度や感情的安定性に合わせた規律ある低頻度取引を優先します。

インジケーターは固定値ではなく相対的な変化に変換され、モメンタム、ETFフロー、ステーブルコイン需要が変化する市場環境下でも一貫して測定されます。

方向性、ポジションサイズ、エントリー価格を分離することで、構造的なリスク判断、客観的なトレンドシグナル、拡張可能なバックテストが可能となり、モデルの信頼性が時間とともに強化されます。

シグナル設計、トレンドロジック、リスク管理、インジケーター処理、長期取引の明確さを得るための日次スコアリングまで、パーソナライズされた暗号資産クオンツモデル構築の実践的解説。

暗号資産で実用的なクオンツモデルを構築することは、しばしば機関投資家デスクや熟練のクオンツ研究者専用の高度な技術的取り組みのように聞こえます。しかし、この2週間で私はゼロから徐々にモデルを構築してきました。それは私自身の取引スタイルを反映し、ノイズよりも明確なシグナルを優先し、衝動的な短期取引ではなく、持続可能な長期の意思決定に焦点を当てたものです。

本日、このモデルが初めて完全な出力セットを生成しました：

スコア：32.5
方向性：ショート
ポジションアドバイス：スコアが低すぎるため、様子見または最小限のヘッジのみ推奨

まだ最終製品とは程遠いものの、このフレームワークの構築過程で、構造や規律、市場理解を定量的ロジックに変換する方法について多くを学びました。さらに重要なのは、自分の性格やリスク許容度に合った取引へのアプローチが明確になったことです。

以下は、このモデルを支えるコアとなるアイデア、その選択理由、そして暗号資産取引における実践的なクオンツアプローチを構築する際に最も重要だと考える点の内訳です。

【パーソナルスタイルを基盤に】

すべてのトレーダーは異なる気質を持っており、それを無視したクオンツモデルは最初から失敗が約束されています。最も強力なモデルは、トレーダーにフィットするものであって、その逆ではありません。

私が常に信じてきた主な原則は3つです：

明確なシグナル、大きなポジション、そして長い時間軸。

短期的でノイズの多いシグナルは取引頻度を増やすかもしれませんが、その代償は感情的ストレスです。日中のアラートで取引したことがある人なら誰でも知っているこの感覚：睡眠不足、常時ストレス、実生活ではなくチャートに縛られた心。それは私が望む取引スタイルではありません。

そのため、このシステムは意図的にトレンド取引哲学に従うよう設計されています：

• 平均して月2〜3回のみ取引
• 日々のボラティリティよりも中期的トレンドの明確さを優先
• BTCまたは主流の高流動性資産に限定

この構造はノイズを排除し、落ち着いたペースを維持します。意思決定を急激な変動ではなく、構造的なトレンドに基づかせることを強制します。目標はシンプルです：トレンドが十分に明確になった時だけ大きなポジションを許可し、そうでなければ最も安全な選択は「待機」です。

【絶対値ではなく変化を追跡】

暗号資産市場は常に進化しています。インジケーターは、その文脈の中で理解された時のみ意味を持ち、静的な数値としては意味がありません。

例えば、多くの短期インジケーターは遅延データに依存しており、特にETFフローはしばしば市場の動きより1日遅れます。一方、ステーブルコインの時価総額など長期インジケーターは、数年単位で着実に増加し、弱気相場ですらほとんど減少しません。ある日の絶対値を見ても、トレンド方向はほとんど分かりません。

そのため、すべての時点インジケーターを相対的な指標に変換しました：

• 昨日のステーブルコイン時価総額ではなく、30日間の変化を追跡
• 単一のETFフロー数値ではなく、最近の基準とのネット流入・流出を追跡

このアプローチはモメンタム、センチメント、基礎的な需要フローをより的確に捉えます。市場は静止画ではなく変化で動くため、相対的な行動を定量化することで、モデルは暗号資産サイクルの実態により自然に一致します。

【方向性・ポジションサイズ・エントリー価格の分離】

このプロセスで最も価値のある教訓の一つは、方向性・ポジションサイズ・価格水準を結び付けないことでした。多くのトレーダーは無意識にこの3つを混同し、感情的で雑然とした判断になりがちです。

その罠を避けるため、モデルではそれぞれを独立して扱います：

■ 方向性
長期・中期・短期インジケーターを加重スコアリングし、3つの結論のいずれかを出します：

• ロング
• ショート
• トレンド不明

■ ポジションサイズ＆レバレッジ
方向性が明確でも、その強さによってサイズは変わるべきです。弱いロングと強いロングは、どちらも上昇を示唆していても、同じではありません。

よって、モデルは次の要素に基づき推奨エクスポージャーを調整します：

• トレンドの明確さ
• スコアの強さ
• 複数時間軸での整合性

明確さが低い場合、モデルはデフォルトで防御的スタンスをとります。たとえ方向性が一方向に傾いていてもです。

■ エントリー価格
これは下記の場合のみ決定されます：

• トレンド方向が明確
• 総合スコアが60以上
• 短期インジケーターが好ましいエントリーゾーンを確認

この3要素を分離することで、過度な取引や価格だけに駆動される感情的判断を防ぎます。最も重要なのは、必ずしもポジションを持つ必要はないという幻想を排除できる点です。トレンドが不明確な時は、最も安全なのは「傍観」することです。

【複雑さは数式に任せる】

モデルの骨格はExcelに展開した一連の数式です。AIが数式作成を支援しましたが、各パートのロジックはすべて手動で決定しました。これにより、

• ロジックエラーのない正確な実行
• 各インジケーターがどのように結果に寄与するかの透明性
• 将来的な改善が容易な安定かつスケーラブルな構造

を実現しました。

私がインジケーター、ウェイト、ロジックを提供し、AIがそれに沿って数式を生成しました。これにより、モデル本来の意図を保ちつつ、技術的実装を高速化できました。

最終的に、システムは日々簡単にアップデートできる実用ツールとなりました：

• 「Input」シートに生データを入力
• ダッシュボードが自動で日次スコアと結論を計算
• 最終結果を「History」に記録

どんなに洗練されたモデルでも、本当の価値は過剰設計ではなく、継続的な反復にあります。

【バックテストと継続的改善】

モデル構築の最終段階は、十分な日次データが蓄積された後で過去データを遡りテストすることです。バックテストにより、

• モデルが実際の市場変動をどれだけ捉えられているか
• どのインジケーターが過剰に重視されているか
• 閾値が調整を要するか
• シグナルの一貫性

などが明らかになります。

システムは「History」シートに日次ログを保存しているため、数ヶ月分のデータで精度と安定性を評価できるようになります。

結果が期待通りなら、モデルはさらに高度なものへ進化可能です。たとえば：

• スタンドアロンのローカルツール
• プラグイン
• 各種データソースAPIと接続した完全自動システム

構造はすでに整っているので、今後は実際のパフォーマンスでさらに洗練させていきます。

【個人的なマイルストーンと出発点】

半月前にインジケーター分析を始めたとき、私はフルスケールのクオンツモデルを作るつもりはありませんでした。ただ、市場をより体系的に理解したかっただけです。しかし、日々インサイトを書き残すことで、自分の思考を整理し、ロジックを洗練し、自分自身の矛盾に向き合うことになりました。

市場を理解したいという気まぐれな試みが、徐々にフレームワークへと発展し、自分の取引哲学に沿った構造的・論理的アプローチとなりました。

このモデルは完璧ではなく、今後も多くの修正を経るかもしれません。しかし、それは私が信じる原則、

• ノイズより忍耐
• 衝動より明確さ
• 感情より構造
• 予測よりトレンド
• 市場の誘惑より規律

を体現しています。

もしバックテストで強いパフォーマンスを示せば、次のステップは明確です：データソースを統合し、プロセスを自動化し、完全なクオンツプロダクトに仕上げることです。

しかし、今この初期段階でも、すでに価値あるものとなっています――自己認識、経験、市場の本質的理解に根ざした取引システムです。

そしてそれこそが、トレーダーにとって最も強力な優位性であることが多いのです。

【過去インジケーター研究】

■ 長期インジケーター： 利下げサイクルはビットコインのより強いマクロサイクルを示唆

■ 中期インジケーター： 市場はまだベアフェーズ入りしていないかもしれない
ビットコインはETF売り圧力に直面しているが、ベアマーケットではない

■ 短期インジケーター： ビットコインは主要指標が低下を示す中で慎重姿勢
暗号資産は依然強気？VIXとETFフローはリセットを示唆

〈Crypto Quant Trading: How a Structured Trend Model Works〉この記事は最初に《CoinRank》にて公開されました。