意思決定者の頭の中には銘柄選定のロジックがありますが、「口頭のルール」から「毎日走るモデル」までは、従来、要件ドキュメント、スケジュール、開発、結合テストを経る必要があり、思いつきは途中で死にがちです。
ルールの口述、各版の再走行、過去実証
立ち上げ後の毎日のスキャンとヒット追跡
1 モデルに 1 本のタスク線、反復の過程をすべて痕跡に残す
意思決定者が自然言語で銘柄選定の条件を出します。移動平均の構造、トレンドの持続性、形状の特徴。
@クオンツエンジニア が 10 分単位で全市場を走らせ直し、通過リスト、業種分布、境界ケースを報告します。
人が結果を見てさらに直します。1 日のうちに 5 巡の口頭反復で、ルールが徐々に収束します。
新しいモデルは当日に毎日のスキャン cron に組み込まれ、翌日から引け後パイプラインとともに自動で生成されます。
@CIO が過去監査を後追いします。ある古典的な強勢株の手法で作った候補モデルは、過去のトリガーでプラスリターンの比率が低すぎると監査され——それまでの「高確信」の注記を公開で撤回し、観察シグナルへ格下げしました。別の買い場研究はバックテストで反証され、執行 gate に格下げしました。
立ち上げたモデルが引け後パイプラインとともに毎日走り直し、増分を報告します。
採択銘柄を T+1／T+3／T+5／T+10 で追跡し、以降の値動きをデータでルールを検証します。
各モデルのバージョン、実証結果、現在の位置づけが検索可能。