rosemarycox5334-debug/AlphaMaster

何を解決するか

AlphaMaster は、過去の市場データ（Parquet または MT5 のK線）から解釈可能な要因式を自動的に発見する定量的取引要因マイニングセンターです。機械学習を用いて市場動向を予測するための最適な数学的式を探索することで、取引戦略の作成における手作業の試行錯誤プロセスを排除します。

動作方法

このシステムは、特徴量と演算子の空間を探索して最適な式を見つけるために深層強化学習を使用しています。これらの式はトークン列として表現され、カスタム StackVM で実行されます。ワークフローは3つの主要な段階に分けられます：

1. 学習：RLエージェントが式を探索し、検証セットのパフォーマンスに基づいて最良のものを選択します。
2. バックテスト：連続的なポジションサイズロジック（tanh(factor)）を使用して取引をシミュレートし、シャープ比やソリティノ比などのパフォーマンス指標を評価します。
3. リアルタイム分析：MT5 や OKX などのライブデータソースを監視し、現在の期間の終了K線に基づいて信号を再計算することで、信号のちらつきを回避します。

対象ユーザー

要因マイニングプロセスを自動化し、過去の学習からリアルタイムのシグナル生成とデプロイメントへ移行したい定量的トレーダーおよび開発者。

特徴

• エンドツーエンドのパイプライン：学習、バックテスト、リアルタイムシグナル分析を1つのWeb UIで統合。
• 解釈可能な式：「ブラックボックス」モデルとは異なり、StackVMで実行可能な明示的な数学的式を探索します。
• 一貫したシグナルロジック：学習、バックテスト、リアルタイム分析のすべてで同じシグナル計算ロジックを使用し、先行情報バイアスを防止します。
• 外部通知：取引シグナルの方向が変化した際に、Feishu（Lark）Webhook を使ってアラートを送信できます。