トレード品質評価システム (Trade Quality Evaluation System)

モデル概要

このモデルは、トレードの品質を4つの次元（実行品質、タイミング、ポジションサイジング、リスク管理）で総合的に評価し、機械学習による改善提案を生成するシステムです。

主な機能

📊 4次元評価システム

実行品質 (Execution Quality)
- スリッページ分析
- 約定レート評価
- 実行速度測定
- 市場インパクト算出
タイミング (Timing)
- エントリータイミング適切性
- エグジットタイミング最適性
- マーケットサイクル整合性
- テクニカル指標相関
ポジションサイジング (Position Sizing)
- ポジションサイズ適切性
- 資金管理ルール整合性
- リスク許容度一致
- ポートフォリオバランス
リスク管理 (Risk Management)
- ストップロス設定適切性
- リスクリワードレシオ
- 最大ドローダウン管理
- ボラティリティ調整

🤖 機械学習による分析

XGBoost: 品質予測とパターン学習
Random Forest: トレードパターン分類
PyTorch: ニューラルネットワークベースの戦略最適化
異常検知: 低品質トレードの自動識別

📈 改善提案システム

弱点の自動特定
具体的な改善アクション提案
優先度に基づく実行計画
パフォーマンス向上予測

使用方法

from trade_quality_evaluation import TradeQualityEvaluator
from trade_quality_evaluation.models.trade_metrics import TradeMetrics

# 評価器の初期化
evaluator = TradeQualityEvaluator()

# トレードメトリクスの作成
trade_metrics = TradeMetrics(
    trade_id="TRADE_001",
    symbol="BTCUSDT",
    entry_price=50000,
    exit_price=51000,
    quantity=1.0,
    # ... その他のメトリクス
)

# 単一トレードの評価
result = evaluator.evaluate_trade(trade_metrics)
print(f"総合品質指数: {result['total_quality_index']:.1f}")

# 複数トレードの評価
results = evaluator.evaluate_trades([trade_metrics1, trade_metrics2, ...])

パフォーマンス指標

評価精度

品質予測MSE: < 50.0
パターン分類精度: > 85%
改善提案有効性: > 75%

スコアリング基準

90-100: Excellent（優秀）
70-89: Good（良好）
50-69: Average（平均）
0-49: Poor（要改善）

データ要件

必須フィールド

{
    "trade_id": str,          # トレードID
    "symbol": str,            # 取引シンボル
    "entry_price": float,     # エントリー価格
    "exit_price": float,      # エグジット価格
    "quantity": float,        # 取引数量
    "timestamp": str,         # タイムスタンプ
    "pnl": float,            # 損益
    "slippage": float,       # スリッページ
    "execution_time": float,  # 実行時間
    # ... その他のメトリクス
}

制限事項

過去のトレードデータに基づく評価のため、将来の市場環境変化は考慮されない
高頻度取引やアルゴリズム取引に特化した評価は含まれない
感情的要因や心理的バイアスは直接測定されない

ライセンス

MIT License

引用

このモデルを研究で使用する場合は、以下のように引用してください：

@misc{trade_quality_evaluation_2024,
  title={Trade Quality Evaluation System: Multi-Dimensional Trading Performance Analysis},
  author={1百model Team},
  year={2024},
  url={https://huggingface.co/user4460/trade-quality-evaluation}
}

サポート

📧 Email: [email protected]
📚 Documentation: GitHub Repository
🐛 Issues: GitHub Issues

更新履歴

v1.0.0 (2024-07-28)

初回リリース
4次元評価システム実装
機械学習による改善提案機能
ZenMLパイプライン統合

このモデルは1百model機械学習市場予測プロジェクトの一部として開発されました。