Short-Term Reversal Strategyとは？日内急落反転コールオプション戦略をJupyterで実装

概要：バックテスト+690%を記録した日内逆張りオプション戦略

Short-Term Reversal Strategy（GitHub: randomwalkhan/Short-Term-Reversal-Strategy）は、米国株（QQQ・レバレッジETF）の大幅な日内下落後に短期反転を狙ってコールオプションを買う、データ駆動型のクオンツ投資戦略です。

Jupyter Notebookで実装されており、バックテスト期間（2025〜2026年）で総収益+690.85%、最大ドローダウン-26.42%、勝率69.23%、Sharpe比4.32という驚異的な結果を記録しています。現在はReversal 3.5として実際の資金（エクイティ$25,980超）でライブ運用しており、15分ごとに最新の運用状況がREADMEに自動更新されています。GitHubスター数は250件で、クオンツ界隈を中心に注目を集めています。

主要機能：Short-Term Reversal Strategy 米国株クオンツ投資 の特徴

1. 実証済みの逆張りシグナル検出

大幅な日内下落（最低0.5%超のドロップ）が発生した銘柄に対し、過去60日間の反転成功率・マッチシグナル数（>=10回）を基準にエントリー候補を絞り込みます。非ETFには時価収益率（trailing P/E < 140）フィルターも適用し、クオリティの低い銘柄を除外します。

2. 5段階の最適化フレームワーク

ユニバース選択 → フィルター追加 → タイミングオーバーレイ → 実行層調整 → 新規候補検証、という順序立てた5段階の最適化で戦略を継続改善します。各バージョンのバックテスト結果がCSVとグラフで完全公開されており、研究の再現性が高いです。

3. リアルタイムライブトラッキング

現在はQQQ・SOXL・UPRO・DRAMを対象ユニバースとして、ATMに近いコールオプション（30 DTE前後）でライブ運用中です。READMEには現在のオープンポジション・当日損益・エクイティ推移グラフが自動更新され、戦略の実用性を透明に公開しています。

活用例：クオンツ投資 日本語 学習にも最適

クオンツ投資を学ぶ個人投資家へ：Pythonとデータ分析の基礎知識があれば、Notebookをそのまま実行して戦略のロジックを体験できます。バックテスト・最適化・ライブ実行の完全なワークフローが公開されており、クオンツ戦略開発の実践的な教材として活用できます。

米国オプション取引を研究するエンジニアへ：yfinance・pandas・scipy等の標準的なPythonライブラリを使った実装例として参照できます。シグナル検出・フィルタリング・タイミングオーバーレイの組み合わせが具体的なコードで確認できます。

使い方：セットアップから初回バックテストまで

# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/randomwalkhan/Short-Term-Reversal-Strategy
cd Short-Term-Reversal-Strategy

# 依存パッケージのインストール
pip install -r requirements.txt

# Jupyter Notebookを起動
jupyter notebook Reversal3.3.ipynb

Notebookを開いたら、セルを順番に実行してバックテストを再現できます。データはyfinanceで自動取得されるため、追加のデータソースは不要です。運用結果はresults/ディレクトリにCSV形式で出力されます。

バックテスト結果と戦略の信頼性

バージョン	総収益	最大DD	勝率	Sharpe
Reversal 3.3	+690.85%	-26.42%	69.23%	4.32

バックテスト期間は2025-04-23〜2026-04-23の1年間。研究規律はRESEARCH_GUARDRAILS.mdに文書化されており、過学習（カーブフィッティング）を防ぐための検証基準が明示されています。

まとめ：クオンツ投資の透明な実践事例として必見

Short-Term Reversal Strategyは、ブラックボックスではなく完全に再現可能なコードとデータで公開されたクオンツ戦略の優れた実例です。米国株オプションへの関心が高まる中、このリポジトリはPython実装から実運用まで一貫して学べる貴重なリソースです。星250件はまだ少ないですが、内容の充実度から今後の拡大が期待されます。

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