統計的アービトラージは、cryptocurrency市場における魅力的な戦略です。本稿では、HolySheep AIを活用したデータパイプラインの構築と、機械学習モデルの特徴量設計について詳しく解説します。

HolySheep vs 公式API vs 他のリレーサービスの比較

比較項目 HolySheep AI 公式API 他のリレーサービス
料金体系 ¥1=$1（85%節約） ¥7.3=$1 ¥3-6=$1
対応決済 WeChat Pay / Alipay対応 国際カードのみ 限定的
レイテンシ <50ms 50-150ms 100-300ms
無料クレジット 登録時付与 なし 限定的
GPT-4.1 $8/MTok $60/MTok $15-30/MTok
Claude Sonnet 4.5 $15/MTok $90/MTok $25-45/MTok
DeepSeek V3.2 $0.42/MTok $0.5/MTok $0.8-1.5/MTok
安定性 高い 高い 中〜高

向いている人・向いていない人

向いている人

向いていない人

価格とROI分析

統計的アービトラージ戦略では、大量のAPIコールが発生します。HolySheep AIの料金体系は、このユースケースに最適です。

モデル HolySheep ($/MTok) 公式 ($/MTok) 節約率
GPT-4.1 $8.00 $60.00 86.7%OFF
Claude Sonnet 4.5 $15.00 $90.00 83.3%OFF
Gemini 2.5 Flash $2.50 $7.50 66.7%OFF
DeepSeek V3.2 $0.42 $0.50 16%OFF

ROI計算例：
月間100万トークンを処理するアービトラージシステムの場合：

システムアーキテクチャ概要

統計的アービトラージ戦略のデータパイプラインは、以下のコンポーネントで構成されます：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   統計アービトラージシステム                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐      │
│  │ 市場データ   │───▶│ 特徴量抽出  │───▶│ LLM 分析    │      │
│  │ 収集モジュー │    │ エンジン    │    │ エンジン    │      │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘      │
│         │                  │                  │              │
│         ▼                  ▼                  ▼              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐    │
│  │              HolySheep AI API                       │    │
│  │              base_url: https://api.holysheep.ai/v1  │    │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘    │
│                          │                                  │
│                          ▼                                  │
│  ┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐      │
│  │ シグナル    │───▶│ リスク管理  │───▶│ 执行引擎    │      │
│  │ 生成        │    │             │    │             │      │
│  └─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

データ取得モジュールの実装

HolySheep AIのDeepSeek V3.2モデルは、安価で高性能な分析能力を提供します。以下のコードは、価格データの取得と前処理を行います。

import requests
import json
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

class CryptoDataFetcher:
    """
    加密货币市场数据获取器
    HolySheep AI APIを使用して市場分析を強化
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
    
    def get_market_features(self, symbol: str, lookback_days: int = 30) -> dict:
        """
        市場の特徴量を抽出してHolySheepで分析
        
        Args:
            symbol: 通貨ペア (例: BTC/USDT)
            lookback_days: 分析期間（日数）
        """
        # 模拟市场数据获取（实际项目中连接交易所API）
        market_data = self._fetch_ohlcv_data(symbol, lookback_days)
        
        # 基本特徴量計算
        features = self._calculate_basic_features(market_data)
        
        # HolySheep AIで市場分析
        analysis = self._analyze_with_holysheep(features, symbol)
        
        return {
            "symbol": symbol,
            "features": features,
            "analysis": analysis,
            "timestamp": datetime.now().isoformat()
        }
    
    def _fetch_ohlcv_data(self, symbol: str, days: int) -> pd.DataFrame:
        """OHLCVデータの取得（モック実装）"""
        # 实际应用中: CCXT等を使用して取得
        dates = pd.date_range(
            end=datetime.now(), 
            periods=days * 24,  # 1時間足
            freq='H'
        )
        
        # 模拟数据生成
        import numpy as np
        base_price = 50000 if 'BTC' in symbol else 3000
        
        df = pd.DataFrame({
            'timestamp': dates,
            'open': base_price * (1 + np.random.randn(days * 24) * 0.02),
            'high': base_price * (1 + np.random.randn(days * 24) * 0.03),
            'low': base_price * (1 + np.random.randn(days * 24) * 0.03),
            'close': base_price * (1 + np.random.randn(days * 24) * 0.02),
            'volume': np.random.uniform(100, 10000, days * 24)
        })
        
        return df
    
    def _calculate_basic_features(self, df: pd.DataFrame) -> dict:
        """基本特徴量の計算"""
        returns = df['close'].pct_change()
        
        features = {
            "mean_return": float(returns.mean()),
            "std_return": float(returns.std()),
            "sharpe_ratio": float(returns.mean() / returns.std() * (24 * 365) ** 0.5) if returns.std() > 0 else 0,
            "max_drawdown": float((df['close'] / df['close'].cummax() - 1).min()),
            "volume_mean": float(df['volume'].mean()),
            "volume_std": float(df['volume'].std()),
            "price_range_pct": float((df['high'].max() - df['low'].min()) / df['close'].mean() * 100)
        }
        
        return features
    
    def _analyze_with_holysheep(self, features: dict, symbol: str) -> dict:
        """HolySheep AI APIを使用した市場分析"""
        prompt = f"""
        分析 folgende Kryptowährungsdaten für {symbol}:
        
        特徴量:
        - 平均収益率: {features['mean_return']:.6f}
        - 収益標準偏差: {features['std_return']:.6f}
        - シャープレシオ: {features['sharpe_ratio']:.4f}
        - 最大ドローダウン: {features['max_drawdown']:.4f}
        - 平均出来高: {features['volume_mean']:.2f}
        - 価格変動幅: {features['price_range_pct']:.2f}%
        
        以下のJSON形式で返答してください：
        {{
            "trend": "bullish/bearish/neutral",
            "volatility": "high/medium/low",
            "recommendation": "short/hold/long",
            "confidence": 0.0-1.0,
            "risk_factors": ["factor1", "factor2"]
        }}
        """
        
        payload = {
            "model": "deepseek-chat",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "あなたは暗号通貨市場分析の専門家です。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.3,
            "max_tokens": 500
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=self.headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            analysis_text = result['choices'][0]['message']['content']
            # JSONとして解析
            try:
                return json.loads(analysis_text)
            except:
                return {"raw_analysis": analysis_text}
        else:
            raise Exception(f"API Error: {response.status_code} - {response.text}")



使用例

if __name__ == "__main__":
    fetcher = CryptoDataFetcher(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    try:
        result = fetcher.get_market_features("BTC/USDT", lookback_days=7)
        print(f"シンボル: {result['symbol']}")
        print(f"特徴量: {json.dumps(result['features'], indent=2)}")
        print(f"分析結果: {result['analysis']}")
    except Exception as e:
        print(f"エラー: {e}")

特徴量エンジニアリングの詳細実装

統計的アービトラージでは、高度な特徴量設計が重要です。HolySheep AIのGPT-4.1モデルは、複雑な特徴量生成，支持向量化處理とリアルタイム分析を行います。

import requests
import numpy as np
import pandas as pd
from typing import List, Dict, Tuple
from collections import deque

class ArbitrageFeatureEngine:
    """
    統計アービトラージ向け特徴量エンジニアリング
    HolySheep AIで特徴量生成を最適化和
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        # 移動窓サイズの設定
        self.windows = {
            'short': 5,    # 5分
            'medium': 15,  # 15分
            'long': 60     # 60分
        }
        
        # 価格履歴（リングバッファ）
        self.price_history = deque(maxlen=1000)
        self.volume_history = deque(maxlen=1000)
    
    def generate_features(self, tick_data: Dict) -> Dict[str, float]:
        """
        単一ティックデータから全特徴量を生成
        
        Args:
            tick_data: {'price': float, 'volume': float, 'exchange': str}
        """
        # 履歴に追加
        self.price_history.append(tick_data['price'])
        self.volume_history.append(tick_data['volume'])
        
        if len(self.price_history) < 20:
            return {}
        
        prices = np.array(self.price_history)
        volumes = np.array(self.volume_history)
        
        features = {}
        
        # 1. 价格动量特征
        features.update(self._momentum_features(prices))
        
        # 2. 波动率特征
        features.update(self._volatility_features(prices))
        
        # 3. 交易量特征
        features.update(self._volume_features(prices, volumes))
        
        # 4. 价差收敛特征
        features.update(self._spread_features(prices))
        
        # 5. 市场结构特征
        features.update(self._market_structure_features(prices))
        
        return features
    
    def _momentum_features(self, prices: np.ndarray) -> Dict[str, float]:
        """モメンタム系特徴量"""
        returns = np.diff(prices) / prices[:-1]
        
        return {
            "momentum_short": float(prices[-1] / prices[-self.windows['short']] - 1),
            "momentum_medium": float(prices[-1] / prices[-self.windows['medium']] - 1),
            "momentum_long": float(prices[-1] / prices[-self.windows['long']] - 1),
            "momentum_acceleration": float(returns[-1] - returns[-5]),
            "roc_5": float((prices[-1] - prices[-5]) / prices[-5]),
            "roc_15": float((prices[-1] - prices[-15]) / prices[-15]),
            "roc_60": float((prices[-1] - prices[-60]) / prices[-60]),
        }
    
    def _volatility_features(self, prices: np.ndarray) -> Dict[str, float]:
        """波动率系特徴量"""
        returns = np.diff(prices) / prices[:-1]
        
        return {
            "volatility_short": float(np.std(returns[-self.windows['short']:])),
            "volatility_medium": float(np.std(returns[-self.windows['medium']:])),
            "volatility_long": float(np.std(returns[-self.windows['long']:])),
            "volatility_ratio": float(
                np.std(returns[-self.windows['short']:]) / 
                (np.std(returns[-self.windows['long']:]) + 1e-8)
            ),
            "garch_proxy": float(np.mean(returns[-20:])**2 + 0.9 * np.var(returns[-20:])),
            "parkinson_vol": float(self._parkinson_volatility(prices)),
            "rogers_satchell_vol": float(self._rogers_satchell(prices)),
        }
    
    def _parkinson_volatility(self, prices: np.ndarray) -> float:
        """Parkinson波动率（高値・安値を使用）"""
        highs = prices * (1 + np.random.uniform(0, 0.02, len(prices)))
        lows = prices * (1 - np.random.uniform(0, 0.02, len(prices)))
        
        log_hl = np.log(highs / lows)
        return np.sqrt(np.mean(log_hl ** 2) / (4 * np.log(2)))
    
    def _rogers_satchell(self, prices: np.ndarray) -> float:
        """Rogers-Satchell波动率"""
        highs = prices * 1.01
        lows = prices * 0.99
        
        log_hc = np.log(highs[1:] / prices[:-1])
        log_hc[log_hc == 0] = 1e-8
        
        log_hc_log = np.log(highs[1:] / prices[:-1])
        log_lc_log = np.log(lows[1:] / prices[:-1])
        
        rs = log_hc_log * log_lc_log
        return np.sqrt(np.mean(rs))
    
    def _volume_features(self, prices: np.ndarray, volumes: np.ndarray) -> Dict[str, float]:
        """出来高系特徴量"""
        returns = np.diff(prices) / prices[:-1]
        
        # OBV (On-Balance Volume)
        obv = np.cumsum(
            np.where(returns > 0, volumes[1:], 
                    np.where(returns < 0, -volumes[1:], 0))
        )
        
        # VWAP比率
        typical_price = prices
        vwap = np.sum(typical_price * volumes) / np.sum(volumes)
        
        return {
            "obv_slope": float(np.polyfit(range(20), obv[-20:], 1)[0]),
            "vwap_deviation": float((prices[-1] - vwap) / vwap),
            "volume_ratio": float(volumes[-1] / np.mean(volumes[-60:])),
            "volume_momentum": float(np.mean(volumes[-5:]) / np.mean(volumes[-20:]) - 1),
            "up_down_ratio": float(
                np.sum(volumes[1:][returns > 0]) / 
                (np.sum(volumes[1:][returns < 0]) + 1e-8)
            ),
        }
    
    def _spread_features(self, prices: np.ndarray) -> Dict[str, float]:
        """スプレッド収束特徴量（アービトラージ用）"""
        # 単純移動平均との偏差
        sma_short = np.mean(prices[-self.windows['short']:])
        sma_long = np.mean(prices[-self.windows['long']:])
        
        # 収束速度
        distance = prices[-1] - (sma_short + sma_long) / 2
        prev_distance = prices[-5] - np.mean(prices[-10:-5])
        
        return {
            "mean_reversion_signal": float(-distance / (np.std(prices[-60:]) + 1e-8)),
            "convergence_speed": float(prev_distance - distance),
            "z_score_short": float((prices[-1] - sma_short) / (np.std(prices[-self.windows['short']:]) + 1e-8)),
            "z_score_long": float((prices[-1] - sma_long) / (np.std(prices[-self.windows['long']:]) + 1e-8)),
        }
    
    def _market_structure_features(self, prices: np.ndarray) -> Dict[str, float]:
        """市場構造特徴量"""
        # サポート・レジスタンス近接度
        recent_high = np.max(prices[-20:])
        recent_low = np.min(prices[-20:])
        range_size = recent_high - recent_low
        
        # トレンド強度
        x = np.arange(len(prices[-30:]))
        slope, _ = np.polyfit(x, prices[-30:], 1)
        
        return {
            "near_resistance": float((recent_high - prices[-1]) / (range_size + 1e-8)),
            "near_support": float((prices[-1] - recent_low) / (range_size + 1e-8)),
            "trend_strength": float(slope / (np.mean(prices[-30:]) + 1e-8) * 100),
            "position_in_range": float(
                (prices[-1] - recent_low) / (range_size + 1e-8)
            ),
        }
    
    def optimize_features_with_llm(self, features: Dict[str, float], 
                                   context: str = "BTC/USDT arbitrage") -> Dict:
        """
        HolySheep AI GPT-4.1で特徴量重要度を分析・最適化建议
        
        Args:
            features: 生特徴量辞書
            context: 分析コンテキスト
        """
        feature_str = "\n".join([f"- {k}: {v:.6f}" for k, v in features.items()])
        
        prompt = f"""
        あなたは統計的アービトラージ戦略の特徴量エンジニアリング専門家です。
        以下の特徴量セットを分析し、最適化建议を行ってください。
        
        分析対象: {context}
        
        特徴量:
        {feature_str}
        
        以下のJSON形式で返答してください：
        {{
            "top_features": ["feature1", "feature2", "feature3"],
            "feature_importance": {{"feature1": 0.8, "feature2": 0.6, ...}},
            "suggested_weights": {{"feature1": 0.4, "feature2": 0.3, ...}},
            "new_feature_ideas": ["idea1", "idea2"],
            "warnings": ["warning1"],
            "confidence": 0.0-1.0
        }}
        """
        
        payload = {
            "model": "gpt-4.1",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "あなたは金融ML特徴量エンジニアリングの専門家です。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.2,
            "max_tokens": 1000
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=self.headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            return result['choices'][0]['message']['content']
        else:
            raise Exception(f"Optimization failed: {response.status_code}")



使用例

if __name__ == "__main__":
    engine = ArbitrageFeatureEngine(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    # 模拟ティックデータの生成
    base_price = 50000
    for i in range(100):
        tick = {
            'price': base_price * (1 + np.random.randn() * 0.001),
            'volume': np.random.uniform(0.1, 10),
            'exchange': 'binance'
        }
        
        features = engine.generate_features(tick)
        
        if len(features) > 0 and i % 20 == 0:
            print(f"Tick {i}: {len(features)} features generated")
            print(f"Sample: {dict(list(features.items())[:5])}")

アービトラージシグナル生成システム

特徴量を統合して最終的な取引シグナルを生成します。HolySheep AIのClaude Sonnet 4.5は高度な推論能力でシグナル品質を向上させます。

import requests
import numpy as np
from typing import List, Tuple, Optional
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

class Signal(Enum):
    STRONG_BUY = "STRONG_BUY"
    BUY = "BUY"
    HOLD = "HOLD"
    SELL = "SELL"
    STRONG_SELL = "STRONG_SELL"

@dataclass
class ArbitrageSignal:
    signal: Signal
    confidence: float
    entry_price: float
    target_price: float
    stop_loss: float
    position_size: float
    reasoning: str

class ArbitrageSignalGenerator:
    """
    統計アービトラージシグナル生成エンジン
    HolySheep AIで最終判断を最適化
    """
    
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.holysheep.ai/v1"
        self.headers = {
            "Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        
        # シグナル生成パラメータ
        self.thresholds = {
            'strong_buy': 0.85,
            'buy': 0.65,
            'sell': 0.35,
            'strong_sell': 0.15
        }
        
        # リスク管理パラメータ
        self.risk_params = {
            'max_position_size': 0.1,  # ポートフォリオの10%
            'stop_loss_pct': 0.02,      # 2%ストップロス
            'take_profit_pct': 0.05,    # 5%利確
            'min_sharpe': 0.5,          # 最小シャープレシオ
            'max_volatility': 0.03      # 最大ボラティリティ
        }
    
    def generate_signal(self, features: dict, current_price: float,
                        portfolio_value: float) -> ArbitrageSignal:
        """
        全特徴量からシグナルを生成
        
        Args:
            features: 特徴量エンジニアリングからの特徴量
            current_price: 現在価格
            portfolio_value: ポートフォリオ総額
        """
        # 特徴量スコア計算
        raw_score = self._calculate_raw_score(features)
        
        # LLMで最終判断を最適化
        optimized = self._optimize_with_claude(features, raw_score)
        
        # リスク管理適用
        signal = self._apply_risk_management(
            optimized, current_price, portfolio_value
        )
        
        return signal
    
    def _calculate_raw_score(self, features: dict) -> float:
        """特徴量から基本スコアを計算"""
        # 重み付きスコアリング
        weights = {
            'momentum_short': 0.15,
            'momentum_medium': 0.10,
            'momentum_long': 0.05,
            'mean_reversion_signal': 0.25,
            'convergence_speed': 0.15,
            'volatility_ratio': 0.10,
            'volume_ratio': 0.10,
            'sharpe_ratio': 0.10
        }
        
        score = 0.0
        for feature, weight in weights.items():
            if feature in features:
                # 特徴量正規化（-1〜1范围）
                normalized = self._normalize_feature(features[feature], feature)
                score += normalized * weight
        
        return (score + 1) / 2  # 0-1範囲に正規化
    
    def _normalize_feature(self, value: float, feature_name: str) -> float:
        """特徴量の 정규화"""
        # 経験則に基づく正規化
        if 'momentum' in feature_name:
            return np.clip(value / 0.05, -1, 1)  # 5%を基準に正規化
        elif 'reversion' in feature_name or 'convergence' in feature_name:
            return np.clip(value / 2, -1, 1)
        elif 'volatility' in feature_name:
            return np.clip(-(value - 1), -1, 1)  # 低ボラ有利
        else:
            return np.clip(value / 3, -1, 1)
    
    def _optimize_with_claude(self, features: dict, raw_score: float) -> dict:
        """Claude Sonnet 4.5でシグナルを最適化"""
        feature_summary = "\n".join([
            f"- {k}: {v:.6f}" for k, v in list(features.items())[:15]
        ])
        
        prompt = f"""
        あなたは統計的アービトラージの専門家です。
        以下の特徴量と基本スコアを分析し、最適化されたシグナル判断を行ってください。
        
        生スコア: {raw_score:.4f}
        
        特徴量:
        {feature_summary}
        
        リスクパラメータ:
        - 最大ポジショサイズ: {self.risk_params['max_position_size']*100}%
        - ストップロス: {self.risk_params['stop_loss_pct']*100}%
        - 利確: {self.risk_params['take_profit_pct']*100}%
        
        以下のJSON形式で返答:
        {{
            "adjusted_score": 0.0-1.0,
            "signal": "STRONG_BUY|BUY|HOLD|SELL|STRONG_SELL",
            "confidence": 0.0-1.0,
            "reasoning": "判断理由の简要説明",
            "adjustments": ["調整1", "調整2"]
        }}
        """
        
        payload = {
            "model": "claude-sonnet-4.5",
            "messages": [
                {"role": "system", "content": "あなたは高频取引シグナル生成の専門家です。"},
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0.1,
            "max_tokens": 800
        }
        
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/chat/completions",
            headers=self.headers,
            json=payload,
            timeout=30
        )
        
        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            import json
            try:
                return json.loads(result['choices'][0]['message']['content'])
            except:
                return {
                    "adjusted_score": raw_score,
                    "signal": "HOLD",
                    "confidence": 0.5,
                    "reasoning": "Parse error"
                }
        else:
            return {
                "adjusted_score": raw_score,
                "signal": "HOLD",
                "confidence": 0.5,
                "reasoning": "API error"
            }
    
    def _apply_risk_management(self, optimized: dict, 
                               current_price: float,
                               portfolio_value: float) -> ArbitrageSignal:
        """リスク管理を適用して最終シグナル生成"""
        score = optimized.get('adjusted_score', 0.5)
        signal_name = optimized.get('signal', 'HOLD')
        
        # シグナル閾値判定
        if score >= self.thresholds['strong_buy']:
            signal = Signal.STRONG_BUY
        elif score >= self.thresholds['buy']:
            signal = Signal.BUY
        elif score <= self.thresholds['strong_sell']:
            signal = Signal.STRONG_SELL
        elif score <= self.thresholds['sell']:
            signal = Signal.SELL
        else:
            signal = Signal.HOLD
        
        # ポジションサイズ計算
        if signal in [Signal.BUY, Signal.STRONG_BUY]:
            direction = 1
        elif signal in [Signal.SELL, Signal.STRONG_SELL]:
            direction = -1
        else:
            direction = 0
        
        max_position_value = portfolio_value * self.risk_params['max_position_size']
        position_size = max_position_value * score if direction != 0 else 0
        
        # 損切り・利確価格
        if direction != 0:
            stop_loss = current_price * (1 - direction * self.risk_params['stop_loss_pct'])
            take_profit = current_price * (1 + direction * self.risk_params['take_profit_pct'])
        else:
            stop_loss = current_price
            take_profit = current_price
        
        return ArbitrageSignal(
            signal=signal,
            confidence=optimized.get('confidence', 0.5),
            entry_price=current_price,
            target_price=take_profit,
            stop_loss=stop_loss,
            position_size=position_size,
            reasoning=optimized.get('reasoning', '')
        )



使用例

if __name__ == "__main__":
    generator = ArbitrageSignalGenerator(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
    
    # テスト特徴量
    test_features = {
        'momentum_short': 0.02,
        'momentum_medium': 0.01,
        'momentum_long': -0.005,
        'mean_reversion_signal': 1.5,
        'convergence_speed': 0.3,
        'volatility_ratio': 0.8,
        'volume_ratio': 1.2,
        'sharpe_ratio': 0.8
    }
    
    signal = generator.generate_signal(
        features=test_features,
        current_price=50000,
        portfolio_value=100000
    )
    
    print(f"シグナル: {signal.signal.value}")
    print(f"置信度: {signal.confidence:.2%}")
    print(f"エントリー: ${signal.entry_price:,.2f}")
    print(f"利確目標: ${signal.target_price:,.2f}")
    print(f"損切り: ${signal.stop_loss:,.2f}")
    print(f"ポジションサイズ: ${signal.position_size:,.2f}")
    print(f"理由: {signal.reasoning}")

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