論文の概要: Interpretable Hypothesis-Driven Trading:A Rigorous Walk-Forward Validation Framework for Market Microstructure Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12924v1
• Date: Mon, 15 Dec 2025 02:20:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.506433
• Title: Interpretable Hypothesis-Driven Trading:A Rigorous Walk-Forward Validation Framework for Market Microstructure Signals
• Title（参考訳）: 解釈可能な仮説駆動取引:市場構造信号のための厳密なウォークフォワード検証フレームワーク
• Authors: Gagan Deep, Akash Deep, William Lamptey,
• Abstract要約: 我々は,アルゴリズム取引のためのウォークフォワード・バリデーション・フレームワークを開発した。 我々の手法は、解釈可能な仮説駆動信号生成と強化学習と厳密なサンプル外テストを組み合わせる。 このフレームワークは厳密な情報セットの規律を強制し、34の独立したテスト期間にわたるロールウインドウ検証を採用し、自然言語の仮説による完全な解釈可能性を維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a rigorous walk-forward validation framework for algorithmic trading designed to mitigate overfitting and lookahead bias. Our methodology combines interpretable hypothesis-driven signal generation with reinforcement learning and strict out-of-sample testing. The framework enforces strict information set discipline, employs rolling window validation across 34 independent test periods, maintains complete interpretability through natural language hypothesis explanations, and incorporates realistic transaction costs and position constraints. Validating five market microstructure patterns across 100 US equities from 2015 to 2024, the system yields modest annualized returns (0.55%, Sharpe ratio 0.33) with exceptional downside protection (maximum drawdown -2.76%) and market-neutral characteristics (beta = 0.058). Performance exhibits strong regime dependence, generating positive returns during high-volatility periods (0.60% quarterly, 2020-2024) while underperforming in stable markets (-0.16%, 2015-2019). We report statistically insignificant aggregate results (p-value 0.34) to demonstrate a reproducible, honest validation protocol that prioritizes interpretability and extends naturally to advanced hypothesis generators, including large language models. The key empirical finding reveals that daily OHLCV-based microstructure signals require elevated information arrival and trading activity to function effectively. The framework provides complete mathematical specifications and open-source implementation, establishing a template for rigorous trading system evaluation that addresses the reproducibility crisis in quantitative finance research. For researchers, practitioners, and regulators, this work demonstrates that interpretable algorithmic trading strategies can be rigorously validated without sacrificing transparency or regulatory compliance.
• Abstract（参考訳）: 我々は、過度なフィットとルックアヘッドバイアスを軽減するために設計されたアルゴリズム取引のための厳格なウォークフォワード検証フレームワークを開発する。 我々の手法は、解釈可能な仮説駆動信号生成と強化学習と厳密なサンプル外テストを組み合わせる。 このフレームワークは厳密な情報セットの規律を実行し、34の独立したテスト期間にわたるロールウインドウ検証を採用し、自然言語の仮説説明を通じて完全な解釈可能性を維持し、現実的なトランザクションコストと位置制約を取り入れている。 2015年から2024年までの100米国株の5つの市場マイクロ構造パターンを検証すると、このシステムは、例外的な下限保護(最大減少率-2.76%)と市場中立特性(ベータ=0.058)で、最も緩やかな年率リターン(0.55%、シャープ比0.33)が得られる。 高ボラティリティ期間(2020-2024年第0.60%、2020-2024年第0.60%)では、安定した市場(-0.16%、2015-2019年)ではパフォーマンスが低下する。 統計的に重要でない集合結果(p値0.34)を報告し、再現性のある、正直な検証プロトコルを示し、解釈可能性を重視し、大きな言語モデルを含む高度な仮説生成に自然に拡張する。 鍵となる経験的発見は、毎日のOHLCVベースの微細構造信号は、効果的に機能するために情報到着と取引活動の増大を必要とすることを示している。 このフレームワークは完全な数学的仕様とオープンソース実装を提供し、量的金融研究における再現性危機に対処する厳密な取引システム評価のテンプレートを確立する。 研究者、専門家、規制当局にとって、この研究は、透明性や規制遵守を犠牲にすることなく、解釈可能なアルゴリズム取引戦略を厳格に検証できることを示した。

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