RDE Futures Console — ランダム分布埋め込みによる短期予測

export default { async fetch(req) { const u = new URL(req.url); const t = u.searchParams.get("url"); const cors = { "Access-Control-Allow-Origin": "*" }; if (req.method === "OPTIONS") return new Response(null, { headers: cors }); if (!t) return new Response("missing ?url=", { status: 400, headers: cors }); const r = await fetch(t, { headers: { "User-Agent": "Mozilla/5.0" } }); const h = new Headers(r.headers); h.set("Access-Control-Allow-Origin", "*"); return new Response(r.body, { status: r.status, headers: h }); } }

バックテスト成績

out-of-sample

OOS R² (vs 0)

—

ゼロ予測比

OOS R² (vs mean)

—

平均予測比

RMSE

—

方向正答率

—

符号一致

—

相関係数

Sharpe

—

コスト控除後・年率

価格と予測

price / forecast path

予測 vs 実測

scatter

累積損益

sign strategy

ローリング方向正答率

rolling 30

直近の予測記録

ledger

時刻	予測(bp)	実測(bp)	σ(bp)	符号	寄与
NO RUN YET データを取得してバックテストを実行してください。

アルゴリズムの実装対応

12.4 非線形写像によるRDE

Step-0 n個の候補変数から m 個をランダム選択して非遅延埋め込み X(t) を作り、基底 g_p(X) と次数 P、反復回数 q=1 を設定。
Step-1 ψ_i(X)=Σ_p a_ip g_p(X) を代入し、最小誤差＋スパース制約（座標降下LASSO＝CS相当）で解いて ψ_i と予測値 (r̂(T+1),…,r̂(T+L−1)) を得る。i=1行目は既知のため学習しません。
Step-2 q>K になるまで別の m 変数を引き直して繰り返し、K個の予測値の統計量（平均・標準偏差）と分布を算出。
目的変数は対数収益率 r(t) を遅延埋め込み。h ステップ先の累積対数収益率は Σ_i=2..h+1 ψ_i(X(T)) として一括で得ます（L ≥ h+1 が必要）。

Futures Forecast Console

最新予測