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- APIを利用したシステムトレードの構築
- Conditional Value at Risk (CVaR)：VaRが捉えきれない「テールリスク」の測定
- GARCHモデル：ボラティリティの「クラスター性」を捉える
- idiosyncratic Volatility Puzzle：個別銘柄リスクが高い株のリターンはなぜ低いのか
- Post-Earnings Announcement Drift (PEAD)：決算発表後の「じわじわ動く」株価の謎
- Pythonによる金融データ分析入門：なぜプロはPythonを使うのか
- p値とt値：そのバックテスト結果は「偶然」か「本物」かを見極める
- Value at Risk (VaR)：ポートフォリオが抱える最大損失額の推定
- VIXタイミング戦略とは？短期戦略の実証分析【エッジ紹介】
- VIX指数：恐怖指数が示すものと、その利用法
- 「ファクター動物園」問題：数百のアノマリーから本物を見分ける方法
- アクルーアル・アノマリー：利益の「質」が将来のリターンを予測する
- アンカリング効果：なぜ最初の価格が判断を狂わせるのか
- インプライド・ボラティリティ（IV）：市場が織り込む未来の変動予測
- インベストメントファクター：なぜ「投資をしない」企業がアウトパフォームするのか？
- ウォーレン・バフェット: 「優れた企業を、そこそこの価格で買う」ことの真髄
- エド・ソープ: カードカウンティングからウォール街を制した数学者の思考法
- エントロピーと情報量：市場の不確実性を測る
- オプション・グリークス入門（デルタ、ガンマ、セータ、ベガ）
- オプション入門：コールとプットの基本構造
- オルタナティブデータとは何か：衛星画像からクレカ情報まで
- オルタナティブ投資入門：株式・債券以外への分散
- カルマンフィルター：ノイズの中からシグナルを抽出する技術
- カルマーレシオとスターリングレシオ：最大ドローダウンを考慮したリスク評価
- カーブフィッティングの罠──「イケてるバックテスト」に破産させられないためにできること
- クオリティファクター：財務健全性が生み出す超過リターン
- ケリー基準：リターンを最大化する最適なポジションサイズとは
- ゴールデンクロス/デッドクロス: 本当に有効な売買シグナルか？歴史的データの徹底検証
- サイズファクター：小型株効果（SMB）の理論と現実
- シグナル分散：複数の独立したエッジを組み合わせる効果
- シャープレシオの限界とソルティノレシオ：下方リスクだけを考慮したパフォーマンス測定
- ジム・シモンズとルネサンス・テクノロジーズ: なぜ彼らは市場の「聖杯」を見つけられたのか
- ジョージ・ソロス: 市場の歪みを突く「再帰性」の理論
- ストレステスト：極端な市場環境に対するポートフォリオの耐性評価
- スマートベータとは何か？伝統的インデックスとの違い
- スリッページ：注文価格と約定価格の「ズレ」の正体
- スワップ取引：金利や通貨を交換する契約の仕組み
- チャーリー・マンガー: 複数のメンタルモデルを操る複眼思考
- デルタ・ヘッジ：価格変動リスクを中立にする技術
- トップ5%のトレーダーの秘密：「エッジ」の3つの源泉
- トレーダーの9割が負ける？ 複数のデータが示すデイトレードとFX・CFDの厳しい現実
- トレードでどれほどの人が損失を出しているのか？公開データをもとに徹底試算
- ドルコスト平均法は本当に有効か？数学的な評価
- ドローダウンの数学：なぜ損失を取り戻すのはこれほど大変なのか
- ニューラルネットワークと深層学習：非線形な市場を捉える
- ハーディング行動（群集行動）：なぜ人は群れをなして同じ方向に動くのか
- バリューファクター：なぜ「割安」な株は報われるのか？
- ビッド・アスク・スプレッド：取引の隠れたコスト
- ファクターのシクリカリティ：市場サイクルとファクターパフォーマンスの関係
- ファクターの減衰：なぜ発見されたアノマリーは消えていくのか？
- ファクター投資とは何か？市場を超えるリターンの源泉
- ブラック・ショールズ・モデル：オプション価格決定の金字塔
- プロスペクト理論：人間は「利益」より「損失」をどう感じるか
- プロテクション戦略：プットオプションを使ったポートフォリオの保険
- ヘッジング入門：先物やオプションを使ったリスク回避術
- ベイズ統計学入門：新しい情報で確率を更新していく思考法
- ベンジャミン・グレアム: 「バリュー投資の父」が教える安全域の概念
- ベータ・アノマリー：高ベータ株はなぜリターンが低いのか？
- ボラティリティ・スマイルとスキュー：IVが示す市場の歪み
- ポジションサイジングの技術：1回の取引で取るべきリスクとは
- マルチファクターモデルの構築：複数のエッジを組み合わせる技術
- マーケットインパクト：自分の注文が価格を動かす現実
- モメンタム効果とは何か？市場に潜む「慣性の法則」【エッジ探求の基礎】
- モメンタム戦略の弱点を克服する3つの現代的アプローチ【エッジ紹介】
- モンテカルロ・シミュレーション：将来の不確実性をシミュレーションする
- ランダムフォレストと勾配ブースティング：決定木ベースの強力な予測モデル
- リスクバジェッティング：ポートフォリオ全体のリスクをどう配分するか
- リスクパリティ：資産ごとの「リスク貢献度」を均等にするアプローチ
- リバランス戦略：規律がもたらすリターン向上とリスク抑制効果
- ルックアヘッドバイアス：バックテストにおける「未来情報の盗み見」
- レバレッジの功罪：諸刃の剣を使いこなすための数学
- 主成分分析（PCA）：多数の指標から本質的な変動を抽出する
- 代表性ヒューリスティック：「良い会社」だから「良い株」とは限らない罠
- 低ボラティリティ・アノマリー：なぜ「安全」な株が、危険な株より高リターンなのか？
- 先物取引の基本：現物との違いとコンタンゴ・バックワーデーション
- 共和分：共に動くペアを見つけ出す統計的アプローチ
- 典型的なモメンタム戦略と致命的弱点【エッジ探求の基礎】
- 分散投資の本当の意味：資産クラス、戦略、時間軸の分散
- 利用可能性ヒューリスティック：なぜ派手なニュースに判断が引きずられるのか
- 収益性ファクター：なぜ「儲かっている」企業は強いのか？
- 回帰分析と決定係数：アルファとベータを分離する統計ツール
- 多重比較の罠：検定のやりすぎが「偽りの発見」を生む
- 定常性と単位根検定：その時系列データは、本当に予測可能か？
- 宝くじ効果（MAXアノマリー）：なぜ投資家は「一発逆転」銘柄を買いすぎてしまうのか
- 損失回避バイアス：損切りを遅らせ、利食いを早めてしまう心理
- 損失回避バイアス：損切りを遅らせ、利食いを早めてしまう心理
- 時系列分析入門：AR, MA, ARMAモデルとは何か
- 期待値：全ての取引の基本となる「儲けの見込み」の計算方法
- 機械学習はトレーディングの聖杯か？その可能性と限界
- 正規分布とファットテール：なぜ金融市場の暴落は「想定外」に起きるのか
- 歪度（スキュー）と尖度（カートシス）：リターン分布の「歪み」と「尖り」が示すリスク
- 現代ポートフォリオ理論（MPT）と効率的フロンティア
- 生存者バイアス：消えた銘柄がバックテストを歪ませる罠
- 産業モメンタム：個別銘柄だけでなく、業界単位で発生する勢い
- 相関と共分散：ポートフォリオ分散の鍵を握る数学
- 相関の非定常性：なぜ危機時に「分散効果」は消えるのか
- 短期リバーサル効果：モメンタムと逆行する短期的な市場の反動
- 自信過剰バイアス：なぜトレーダーは自分の能力を過信するのか
- 自然言語処理（NLP）によるニュース・センチメント分析
- 裁定取引の限界：なぜ明らかなエッジが放置されることがあるのか
- 論文群からの知の統合【Asymmetry Signal研究報告】
- 資本資産価格モデル（CAPM）の理論と限界
- 通貨ヘッジは必要なのか？海外資産投資のリスク管理
- 長期リバーサル効果：3年から5年で発生する「勝者と敗者」の入れ替わり
- 高頻度取引（HFT）の世界：ミリ秒単位の競争が市場に与える影響