|市場での検証| | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Mark to Market (%) Jan2022 Tokyo Open 〜 July2022 NY Close ![]() |
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Mark to Market (%) 04Mar2019 Tokyo Open 〜 31Mar2022 NY Close ![]() |
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BOLERO ver. 1431 1 & 2 Mark to Market (%) 04 Apr. 2016 〜 24 Feb 2017 ![]() |
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BOLERO ver. 305 Mark to Market (%) 04 Apr. 2014 〜 15 Apr. 2015 ![]() |
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【お知らせ】 1/15 スイスフランの急変動について スイスフランは データ収集の対象ではありますが 多様性・独立性・流動性に関するルールにより リスクを取る対象から 除外されているため 1/15以降の急変動に起因する 当社の損失は 「ゼロ」であったことを ご報告申し上げます |
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BOLERO について @ 取引手法の分散 ・自己組織化/同期相転移/機械学習(Neural Net /Stacking)など 他の取引手法との相関が少ない 独自の手法で取引します A プロダクトの分散 ・主要な通貨ペア(10)、株価指数(6)、国債(5)、商品(2)など 多様性と流動性が十分あり 統計性が現れる 市場であれば 一切の最適化なく すべて同一モデルで 分析/取引できます B 固定されない 時間枠 ・多層構造の伸縮を計測するので 数週間から数か月単位の流れを 捉えます C 基本モデルから発展 ・データ&実践から推定し モデルを構築します ・根本モデルは維持しながら、日々改良を加えています |
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