1. Getting Started

Contents:

• 1.1. 取引アルゴリズムとは？
• 1.2. 何から始めればいいですか？
• 1.3. データを探す
  • 1.3.1. さまざまなデータ
• 1.4. Pipeline API
  • 1.4.1. 評価対象となる資産を選ぶ
• 1.5. 戦略定義
• 1.6. 戦略分析
• 1.7. Algorithm API と 主な関数
• 1.8. アルゴリズムにおけるデータ処理
• 1.9. ポートフォリオマネジメント
• 1.10. リスクマネジメント
• 1.11. バックテスト で分析する

2. Pipeline

Contents:

• 2.1. なぜ Pipeline なのか？
• 2.2. Research と IDE
• 2.3. 計算処理
  • 2.3.1. ファクター
  • 2.3.2. フィルタ
  • 2.3.3. クラシファイア
• 2.4. データセット
• 2.5. パイプラインを作成する
• 2.6. パイプラインを実行する
• 2.7. ファクター
• 2.8. ファクターの作成
• 2.9. ファクターをパイプラインに追加する
• 2.10. Latest
• 2.11. デフォルト入力
• 2.12. ファクターの結合
• 2.13. フィルタ
• 2.14. 比較演算子
• 2.15. ファクター / クラシファイア メソッド
• 2.16. 売買代金（Dollar Volume）フィルタ
• 2.17. スクリーニング
• 2.18. フィルタの反転
• 2.19. フィルタの結合
• 2.20. マスキング
• 2.21. ファクターに対するマスキング
• 2.22. フィルタに対するマスキング
• 2.23. クラシファイア
• 2.24. クラシファイアからフィルタを作る
• 2.25. 分位数
• 2.26. データセット（Dataset）と連結列（BoundColumns）
• 2.27. dtypes
• 2.28. 価格データ（Pricing Data）
• 2.29. 財務データ（Fundamental Data）
• 2.30. パートナーデータ（Partner Data）
• 2.31. カスタムファクター
  • 2.31.1. デフォルト入力
  • 2.31.2. より複雑な例
• 2.32. 全部のせ
  • 2.32.1. 基準の選択理由
• 2.33. パイプライン作成
  • 2.33.1. ビルトインユニバース
• 2.34. IDEへの移行
• 2.35. パイプラインへのアタッチ
• 2.36. パイプライン出力
• 2.37. Research環境で作成したパイプラインの使用法