暗号資産市場のボラティリティは伝統的金融市場の比ではありません。2024年のBitcoin半減期以降、週末の値動き幅が15%を超える日も珍しくなくなりました。こんな市場環境下で、ポートフォリオのリスクを正確に定量化することは、すべての定量トレーダーとリスクマネージャーにとって避けて通れない課題です。
本稿では、私が実務で構築・運用してきた Tardis VaR リスクモデル の核心部分を解剖します。歴史的シミュレーション法（Historical Simulation Method）に基づく実装を軸に、HolySheep AI の API を活用した拡張方法和まで含めてお伝えします。 HolySheep AI は、レートが ¥1=$1（公式 ¥7.3=$1 比 85%節約）という破格のコストで、<50ms のレイテンシを提供しており、本番環境のリスク計算に最適です。
VaR（バリュー・アット・リスク）とは
VaR とは、ある一定期間に一定の確率で発生する可能性のある最大損失額を測定するリスク指標です。例えば「1日 VaR 99% = $10,000」は、「明日、99% の確率で損失が $10,000 を超えない」という意味です。歴史的シミュレーション法はこの VaR を計算する最も直感的かつ実務的な方法として広く使われています。
アーキテクチャ設計
全体構成
Tardis VaR リスクモデルは3層アーキテクチャで構成されています。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Tardis VaR Architecture │
├─────────────┬─────────────┬─────────────────────────────────┤
│ Data Layer │ Calc Layer │ API Layer │
├─────────────┼─────────────┼─────────────────────────────────┤
│ OHLCV DB │ Historical │ HolySheep AI │
│ Market Data│ Simulation │ /v1/chat/completions │
│ Config │ Monte Carlo │ Risk Dashboard │
│ Asset Map │ Stress Test │ Alert System │
└─────────────┴─────────────┴─────────────────────────────────┘私はこの構成を AWS Lambda + DynamoDB で実装していますが、ローカル開発では SQLite でも動作確認できます。以下に核心部分の実装を示します。
実装コード：歴史的シミュレーション法
1. 基本 VaR 計算エンジン
import numpy as np
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict, Optional
import requests
import json
@dataclass
class VaRResult:
"""VaR計算結果を保持するデータクラス"""
portfolio_value: float
var_95: float # 95% VaR
var_99: float # 99% VaR
cvar_95: float # Conditional VaR (Expected Shortfall)
cvar_99: float
confidence_level: float
holding_period_days: int
timestamp: datetime
class TardisVaREngine:
"""
Tardis データ駆動型 VaR リスクモデル
歴史的シミュレーション法による暗号資産ポートフォリオ VaR 計算
"""
def __init__(
self,
api_key: str,
base_url: str = "https://api.holysheep.ai/v1",
lookback_days: int = 252,
confidence_levels: List[float] = [0.95, 0.99]
):
self.api_key = api_key
self.base_url = base_url
self.lookback_days = lookback_days
self.confidence_levels = confidence_levels
def fetch_historical_returns(
self,
symbol: str,
days: int = 252
) -> np.ndarray:
"""
過去のリターンデータを取得
Tardis Market Data API または HolySheep AI で分析支援
"""
# 実際の実装ではTardis APIからOHLCVデータを取得
# デモ用として正規分布から生成
np.random.seed(hash(symbol) % 2**32)
# Bitcoin風のヒストリカルボラティリティ
daily_vol = 0.04 # 日次ボラティリティ 4%
returns = np.random.normal(0.0005, daily_vol, days)
return returns
def calculate_portfolio_returns(
self,
holdings: Dict[str, float],
start_date: datetime,
end_date: datetime
) -> np.ndarray:
"""
ポートフォリオ全体のリターンを計算
holdings: {"BTC": 0.5, "ETH": 0.3, "USDT": 0.2}
"""
all_returns = None
for symbol, weight in holdings.items():
returns = self.fetch_historical_returns(
symbol,
days=self.lookback_days
)
if all_returns is None:
all_returns = returns * weight
else:
all_returns += returns * weight
return all_returns
def compute_var(
self,
portfolio_value: float,
returns: np.ndarray,
holding_period: int = 1
) -> VaRResult:
"""
VaR を計算（歴史的シミュレーション法）
"""
# ホールド期間調整
scaled_returns = returns * np.sqrt(holding_period)
# 昇順にソート
sorted_returns = np.sort(scaled_returns)
# VaR計算
var_95_idx = int(len(sorted_returns) * 0.05)
var_99_idx = int(len(sorted_returns) * 0.01)
var_95 = abs(sorted_returns[var_95_idx]) * portfolio_value
var_99 = abs(sorted_returns[var_99_idx]) * portfolio_value
# CVaR (Expected Shortfall) 計算
cvar_95 = abs(sorted_returns[:var_95_idx].mean()) * portfolio_value
cvar_99 = abs(sorted_returns[:var_99_idx].mean()) * portfolio_value
return VaRResult(
portfolio_value=portfolio_value,
var_95=var_95,
var_99=var_99,
cvar_95=cvar_95,
cvar_99=cvar_99,
confidence_level=0.95,
holding_period_days=holding_period,
timestamp=datetime.now()
)
使用例
engine = TardisVaREngine(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY",
lookback_days=252
)
holdings = {
"BTC": 0.4,
"ETH": 0.3,
"SOL": 0.2,
"USDT": 0.1
}
returns = engine.calculate_portfolio_returns(
holdings=holdings,
start_date=datetime(2024, 1, 1),
end_date=datetime(2024, 12, 31)
)
result = engine.compute_var(
portfolio_value=100_000, # $100,000 ポートフォリオ
returns=returns,
holding_period=1
)
print(f"1日 VaR (95%): ${result.var_95:,.2