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regime-lab

description: "Regime Lab — リターンシリーズをCalm / Normal / Turbulent volatilityレジームにラベル付けし、per-regimeパフォーマンスを報告plus Hurst指数（トレンド持続性 vs 平均回帰）。決定的。"​

Regime Lab

単一のSharpe比はほとんどのedgeが条件付きであるという真実を隠します：静かな、トレンド市場で得很好で、乱流で死んでいる（またはその逆）。Regime Labは戦略の歴史をvolatilityレジームに分割し、それぞれでどのようにしたかを示します — 因此 あなたのedgeが実際にどこに存在するかがわかります。

cBots → Regime Lab（/quant/regimes）で開きます。

何をするか​

リターンシリーズ（またはエクイティカーブ、最も古い最初）が与えられると：

  • 各点でtrailing実現volatilityを計算し、履歴をCalm、Normal、Turbulentレジームに分割します。
  • per-regimeパフォーマンスを報告 — 観察、平均リターン、volatility、Sharpe — 因此 edgeがどこにあるかが見えます；
  • Hurst指数をrescaled-range（R/S）分析で推定：~0.55以上はシリーズはトレンド/持続、~0.45以下は平均回帰、~0.5の場合はランダムウォークに近い。
POST /api/quant/regimes
{ "returns": [...], "window": 10 }   // or { "equity": [...] }

これが信頼できる理由​

純粋で決定論的なドメインベコード（Core.Regimes）イン费依存なし、外部呼び出しなし — レジーム分離（静かな vs 乱流volatility）およびHurst方向（反持続的シリーズは0.5未満でスコア、持続的トレンドは0.5以上でスコア）のユニットテスト済み。同じレジームシグナルは自律型エージェントのリフレクションループに供給されるため、エージェントはedgeが realであるレジームに傾くことができます。