GARCH Method — ボラティリティ予測 + ポジションサイジング
このスキルは、個人投資家が決して尋ねず、すべてのファンドが毎日尋ねる質問に答えます：いくら？
これは方向性を予測しません。GARCHは値動きの規模 — 明日の動きがどれほど激しいか — を予測します。どちらの方向に行くかではありません。結果を提示する際には、これをユーザーに必ず伝えてください。
3つのツール
すべてのスクリプトは scripts/ にあり、uv run で実行します（依存関係はインライン・メタデータにより自動解決されます — pipインストール不要）。
1. garch_forecast.py — 予測
ウォークフォワードGARCH(1,1)、先読みゼロ（パラメータは21日ごとに拡張ウィンドウ上で再推定。再フィッティング間の再帰は過去データのみを使用して前方にロール）。
uv run scripts/garch_forecast.py --csv prices.csv --json
uv run scripts/garch_forecast.py --ticker BTC-USD --json
出力：1日先のボラティリティ予測（日次＋年率）、過去1年間に対するボラティリティパーセンタイル、レジーム（平穏 / 通常 / ストーム）。
2. vol_target.py — サイズ
核となる考え方：size = target_vol / forecast_vol、[0.25倍, 2.0倍] でキャップ。
uv run scripts/vol_target.py --csv prices.csv --target-vol 15 --json
出力：ポジションサイズ倍率。「ベースラインの0.6倍で実行」 — それが答えです。
3. compare.py — 正直なテスト
同じシグナルを2回（固定サイズとボラティリティターゲット）実行し、両方の資産曲線と統計を並べて表示します。EMA 9/21クロスオーバーのデモが付属しており、任意の戦略を --signals mine.csv（列：date, signal（{-1,0,1})）で受け入れます。
uv run scripts/compare.py --csv prices.csv --target-vol 58 --chart equity.png --json
uv run scripts/compare.py --csv prices.csv --signals mine.csv
出力：CAGR、年率ボラティリティ、シャープレシオ、最大ドローダウン、最悪の月、最終資産 — 両方のバージョン — に加えて、ストームレジームが網掛けされた資産曲線チャート。
JSON契約
すべてのスクリプトは --json をサポートします。核となる出力形式：
{
"as_of": "2026-05-23",
"forecast_vol_annualized_pct": 41.2,
"vol_percentile_1y": 78.0,
"regime": "storm",
"position_size_multiplier": 0.6,
"note": "GARCH forecasts magnitude (volatility), not direction."
}
3つの構成パターン
A. サイジングレイヤー — 任意の既存の戦略に組み込む。あなたの戦略が if（実行するかどうか）を決定し、このスキルが how much（いくら実行するか）を決定します。戦略のシグナルに position_size_multiplier を掛けるだけです。
B. リスクスロットル — スタンドアロンのキルスイッチ。regime == "storm" の場合、シグナルに関係なくすべてのエクスポージャーをその倍率に削減します。ポジションを管理する任意のエージェントと連携します。
C. 比較ハーネス — 任意の戦略を信頼する前に、compare.py で実行し、ボラティリティターゲットがそのシャープレシオ/ドローダウンを改善するかどうかを確認します。サイジングが役に立たない場合、その戦略のエッジは実際の市場環境を生き残るには弱すぎる可能性があります。
レジーム方向性スキル（例：マルコフ式の強気/弱気分類器）とクリーンに構成できます。それらの出力は which way（どちらの方向）に答え、これは how much（いくら）に答えます。両方を掛け合わせます。
デフォルトと規則
- 暗号資産：
--periods-per-year 365（デフォルト）。株式：--periods-per-year 252。 - ターゲットボラティリティ：15％は安全な控えめなデフォルト値。無レバレッジ戦略とのリスク調整済み比較では、ターゲットを戦略自身の実現ボラティリティとほぼ同じに設定します。
- データ：yfinanceティッカー（インターネット接続が必要）または date + close 列を持つ任意のCSV — ユーザーがすでに実行しているパイプラインにそのまま組み込めます。
- 最低履歴：最初の予測の前に約510日分の日次観測値が必要。
正直ルール（譲歩不可）
- GARCHの出力を方向性の判断として提示しないでください。
- 比較結果を報告する際、ドローダウンや最悪の月の数値を隠さないでください。
- ボラティリティターゲットがユーザーの戦略を改善しない場合、それを明確に述べてください — その結果も同様に価値があります。