Pedma

戦略のチャーン（離脱）分析を行っていました。
このモデルでは、取引コストは年間資産の約5％であり、かなり高いです。戦略の性質を考えると、回転率もやや高めです。
取引の35％は1日以内にエントリーとエグジットが行われ、59％の取引は3日以内に完全に消えています。これは戦略が中頻度であれば問題ありませんが、そのようなケースではありません。
総コストの32％はこれらのラウンドトリップから発生しています。
この戦略は、ポートフォリオの利用可能なスロットの境界での弱いチャーンコントロールによって明らかにチャーンの問題を抱えています。これは戦略の問題というよりも、設計の欠陥に近いです。
例えば、常に50ポジションを開くことを許可しているとします。その場合、トップ10％に入っているポジションが少し下がり、そのリストから外れると、エッジに大きな改善がなくてもどうなるでしょうか？その調整に対して実際に得られる報酬はどれくらいでしょうか？答えは、多くの場合、その変化は非常に小さく、全体のラウンドトリップコストを賄うには十分でないことがほとんどです。
これは、流動性の少ない取引所や市場で取引している場合にさらに問題となります。手数料に加え、板を横断するためにより多くのコストを支払う必要があります。
リバランスのための閾値は厳格に設定することが重要です。期待値がコストを上回る場合に行うか、または既存のポジ

Claudeは常に私の古いコードについて説明していますが、そのコードは私が手作業で書いたもので、すべてのポジションを管理しているモノリシックなものであり、私がそれをそう説明したことは一度もありません。
私は英語のネイティブスピーカーではありませんが、彼がこれをするたびに私のコードを嘲笑しているように感じます。

履歴テストの整合性チェックを狂ったように実行しています。いつも後回しにしていたのですが、今ではccに1行だけ追加すれば、直前にデバッグした内容が自動的に整合性テストとして追加され、それを通過しなければなりません。
私が手作業で過去のテストのポジショニングを調整するのに費やした時間...

ちょうど、なぜ私はすべてのセッションのコード変更と意思決定ロジックを自分のボールトに保存しているのかを思い出させられたところです。過去に行ったことを参照するだけで、その変更に至ったロジックを思い出すことができ、問題が発生したときのデバッグに非常に役立ちます。