私のアルファ開発のコア原則は次のとおりです。

1) イテレーションの速度
2) アクセシビリティ

これはどういう意味でしょうか？

最初はかなり明確です。1日に10個のアルファをテストし、他の人が毎日2つしかテストしない場合、あなたは他の人よりもはるかに良い結果を出すことができます。

それをどうやって実現するのでしょうか？

まず、データスクレイピングと前処理は自動化しておきましょう。これを自動で行うスクリプトがない場合、すでにNGMI（Not Gonna Make It）です。これは最低限の必須事項です。

次に、データローディングライブラリを用意しましょう。毎回 glob.glob(folder_path) などなどのコードを書き直すべきではありません。以下のように使うべきです：

load_data(
start_date=start_date,
end_date=end_date,
symbol=symbol,
etc
)

次はリサーチデータです。リサーチデータとは何でしょうか？

まずはユニバースを持つことから始められます。ユニバースを手動で定義しているようではいけません (理想的には標準化されているべきです)。したがって、30日間の出来高や時価総額、30日流動性などで上位X銘柄のファイルを読み込むべきです。ここは自分なりに色々と試せます。

ここからリターンを見ていきますが、ファクターリターン、特異リターン、クリップ済みリターン、そしてもちろん生リターン、すべて事前生成されているべきです！

最後に、すべてのアルファをテストできること、そしてそのコードが驚くほど高速であることを確認する必要があります。たったX分だと思っても、数分以上かかると大きな文脈切り替えが発生し、生産性に直接影響します。

ここまででイテレーションの速度について説明しましたので、次はアクセシビリティです。

アクセシビリティとは、ある分析をどれだけ簡単に行えるかということです。これは「質と量」の最適化問題における質の側面です。たとえば、季節性分析をやりたくても他のアルファを優先してスキップしてしまう場合、それはアクセシビリティが低いということです。相関＋残差化分析をやろうと思っても、別のアルファをテストしたいからやらない場合も同様です。

あなたのツールは、これらの一般的な分析を迅速に行えるようにするべきです。最適化、マークアウト、TCA、最適TWAPなどにも当てはまります。これらはすべて、実行にかかる手間が最小限であるべきです。なぜなら、手間が多いほど実行回数が減り、リサーチの質も下がるからです。

まとめとしては、コア分析を速くし、リサーチの質を向上させる追加分析も大幅に高速化することに注力すべきです。両者を最適化することで、他の誰よりも超高品質なリサーチを圧倒的なスピードで生み出せます。

これこそがあなたのエッジです。同じ時間で他の人の5倍の量をこなせれば、PnLも大きく向上させることができます。