Edge Capital
研究叢書
テクノロジー駆動型投資戦略 — 日本株式市場の新たな地平
📉 パターン統計分析
過去15年の東証データから抽出したローソク足パターンの有効性（機械学習による検証結果）
三本の赤(三羽烏)
下落継続確率 74%
切り返し線(刺し足)
反転シグナル精度 61%
寄り付きと引け同時高値(強気)
翌日上昇確率 58%
長い上ヒゲ(ラリーテスト)
売り圧力増加傾向 67%
※ 数値は過去データに基づく参考値。将来の値動きを保証するものではありません。
⚙️ 実行フレームワーク
- ボリュームプライス分析 – 出来高を伴ったブレイクアウトの真贋を見極めるロジック。
- 平均回帰エッジ – ボリンジャーバンドとストキャスティクスの複合シグナル生成。
- ポジション・スケーリング – ケリー基準を用いた最適投資比率の導出。
- 機械学習によるエグジット – ランダムフォレストで損切りラインを動的に設定する方法。
🌿 分析アプローチ
ファンダメンタル・スコア
ROE・営業CF・BPSを組み合わせた複合評価モデル。テクニカル・ダイバージェンス
価格とRSI/MACDの逆行シグナル検知。オプション・フロー
プット/コールレシオから見る市場コンセンサス。為替感応度
ドル円と輸出株のベータ係数分析。アナリスト予測修正
業績修正トレンドと株価反応のラグ計測。カレンダー異常
月次・週次効果と決算後ドリフト。📘 推薦研究資料
実践編
『ディープラーニングで極めるテクニカル分析』
時系列予測モデルと注意機構を用いた株価パターン認識。東証マザーズ銘柄のケーススタディ。
理論編
『リスク・パリティと日本株ポートフォリオ』
リスク寄与度均等化戦略のバックテストと実装上の課題。
融合編
『行動経済学×アルゴリズムトレード』
投資家バイアスを数値化しシステムに組み込む逆張り手法。