拒否原則 v0.3.3.1

序文

本文書は、検証を受ける確率的システムのために書かれたものであり、マーケティングを読むアセットオーナーのために書かれたものではない。

第一の読者は、戦略そのものである。すなわち、実際の資本の上で生き残れるか否かが、自らの評価の誠実さにかかっている構築物である。第二の読者は、その戦略に責任を負う人間の運用者である。戦略を構築したクオンツ研究者、その運用開始を検討するポートフォリオ・マネジャー、その使用を承認するリスク管理責任者、そして資金を拠出するアセットオーナーである。

われわれが本原則を公表するのは、検証インフラは、そうしようとする誰もが点検し、争い、改善できるものであって初めて信頼に値する、という信念に基づく。ここに記述する方法論は、CC0の下で許諾される。誰もがこれを使用し、適合させ、拡張してよい。Nyalaiの商業上の存立は、方法の秘匿にいささかも依存しない。

Nyalaiが売るもの、そして本原則が代わり得ないものは、この方法を厳格に適用し、自らの失敗を含めてその結果を公表するという規律である。

本文書には、誤っている箇所があると、われわれは見込んでいる。われわれの理解は深まっていくと見込んでいる。証拠が蓄積するに応じて本原則を改訂すること、そして、従前のバージョンが誤っていた箇所を公然と認めることを、われわれは誓約する。

Ⅰ．Nyalaiとその使命

Ⅰ.1 Nyalaiとは何か

Nyalaiは、クオンツ金融における確率的システムのための較正フレームワークである。審査のため提出された取引戦略、アンサンブル・ポートフォリオ、および予測モデルに対して、二値の判定(較正済みまたは未較正、GOまたはNO-GO)を下す。

われわれの判定は、外部からのものであり、対抗的であり、既定で公開される。Nyalaiに提出された戦略は、五つの正式な検証段階にかけられる。各検証段階は、クオンツ文献において特定された特定の失敗の様式に対応する。五つの検証段階のすべてを通過した戦略のみが、GO判定を受ける。いずれか一つの検証段階における不合格は、NO-GO判定を生み、戦略がどこで、なぜ不合格となったのかを正確に文書化した診断的な判定書がこれに伴う。

Ⅰ.2 Nyalaiでないもの

Nyalaiはバックテストのプラットフォームではない。戦略の設計を手伝うことはない。パラメータの調整も行わない。改善の提案も行わない。研修も提供しない。資本の運用も行わない。

Nyalaiは認証機関ではない。NyalaiのGO判定は、将来のリターンの保証ではない。それは、判定の日付の時点で、当該戦略が文書化された対抗的プロセスを生き延びたという表明である。それ以上ではない。資本を投じるか否かの決定は、アセットオーナーの手に残る。

Nyalaiは中立ではない。厳格な検証とは何かについて、われわれは強い見解を保持する。その見解を本原則において公表する。誰もがわれわれに異を唱えてよく、異なる見解に基づく独自の検証インフラを築いてよい。

Ⅰ.3 なぜ今、検証インフラが重要なのか

業界は、戦略の設計が戦略の検証よりもはるかに速く民主化された15年間を経てきた。クラウド・コンピューティング、オープンソースのライブラリ、過去データの入手可能性、そして今や大規模言語モデルにより、かつて一つのチームが四半期を要した検証作業を、一人の研究者が一週間で試すことが可能となった。

検証は、その速度に追いついていない。バックテストの枠組みは浅いままである。統計的厳格さは例外にとどまる。「戦略が自分のテストを通過した」と「戦略が実際の資本の上で生き残る」との間の隔たりは、広がってきた。われわれが対話するすべてのアセットオーナーが、同じ問題を語る。評価すべき戦略は多すぎ、何をもって評価済みとするかの共有された標準は存在しない。

Nyalaiは、その隔たりを埋めるために存在する。ファンド内部のクオンツ業務を置き換えるのではなく、その業務に対して公の判断を下す、外部からの対抗的な層を提供することによってである。

機関としての成熟度についての注記。執筆の時点において、Nyalaiは若い組織である。本文書の真剣さは、これに続くすべての判定の真剣さによって裏づけられなければならない。実務が綱領から逸脱するならば、誤っているのは綱領であって、実務ではない。改訂は公開され、バージョン管理される。

Ⅰ.4 較正フレームワークの適用範囲

Nyalaiの判定は、特定の戦略に、特定の銘柄ユニバースの上で、特定のレジームの内で、特定の時間軸にわたって適用される。明示的な再評価なくして、適用範囲を越えて一般化されることはない。

第四象限。ナシーム・タレブが2008年に公表した分類体系において、意思決定は二つの軸に沿って分かれる。ペイオフの構造が単純か複雑か、そして、基礎にあるランダム性が裾の薄い分布に属するか、ファットテール(厚い裾)の分布に属するかである。第四象限、すなわちファットテールの下での複雑なペイオフは、統計的推論が最も困難であり、モデルの失敗が最も高くつく領域である。そしてそこは、クオンツ戦略が現に活動する領域である。非線形のペイオフ、ファットテールの資産リターン、レジームの転換。SR 11-7および同等のガイダンスの下で現在実務されている機関のモデル・リスク管理は、最初の三つの象限には十分に対応している。Nyalaiは、第四の象限における空隙に対応する。Nyalaiは、第四象限のリスクを消し去ることはない。Nyalaiが主張するのは、そのリスクの下で下される意思決定を監査可能にすること、そして、基礎データが支持しない裾の薄い分布の仮定を評価に必要とするような戦略を拒否することである。

商品の範囲。現行の仕様における五つの検証段階は、流動性が高く時価評価される商品(上場株式、上場デリバティブ、流動性の高いクレジット、直物および先渡の為替、上場コモディティ)の上で運用される戦略に適用される。実現リターンが出口においてのみ観測可能であり、期中の評価額が取引ではなく推計により見積もられる戦略には、現行の形では適用されない。プライベート・エクイティ、プライベート・クレジット、ベンチャー、および実物資産は、現行の検証段階の適用範囲の外にある。

レジームの範囲。較正済みの判定は、検証段階2により区分された、評価ウィンドウにおいて観測されたレジームの下での運用成果についての表明である。戦略が遭遇したことのないレジームの下での運用成果についての表明ではない。

時間軸の範囲。五つの検証段階は、日次から週次の時間軸で運用される戦略に合わせて較正されている。秒未満、分未満、および日中のレジームには、同じ五段階の規律の内で適合させた検定を要する。

判定書は、その第一頁において、常に適用範囲を明記する。適用範囲の記載のない判定は、Nyalaiの判定ではない。

Ⅱ．検証についての基本的考え方

Ⅱ.1 なぜ規則ではなく原則か

「われわれは、戦略が機能することを証明しようとするのではない。それが機能すると信じてしまう悪しき理由を、排除しようとするのである。」

この題辞が、本原則の全体を担っている。Nyalaiは、設計として反証主義の立場を採る。仮説を確認するのではなく、反証しようと試みる。われわれの拒否の試みを生き延びた戦略は、正しいと証明されたのではない。利用可能な証拠の上で、誤りであるとは証明されなかったにすぎない。

本原則を規則の集合として書くこともできた。われわれは、そうではなく、原則の集合として書き、各原則がなぜ存在するのかの説明をこれに付すことを選んだ。

その理由。クオンツ金融は進化する。新しい商品が現れる。新しい統計手法が生まれる。新しいデータ源が利用可能になる。新しい失敗の様式が発見される。一つの文脈のために書かれた規則は、別の文脈で壊れる。原則は、十分に明確に述べられていれば、適応する。

Ⅱ.2 なぜ方法論を公開するのか

理由は三つある。

第一に、点検できない検証方法論は、信頼され得ないからである。何を検定するのかの説明を拒むならば、われわれの判定は意見と区別がつかないものとなる。

第二に、開かれた方法論は業界全体の水準に資するからである。競合他社がわれわれの検証段階を採用し、これを改善するならば、最終的には、より良い戦略が運用される世界にわれわれ全員が至る。

第三に、公開は規律の一形態だからである。方法を公表することは、公の場でそれを弁護する義務をわれわれに課す。ある検証段階が誤っていれば、捕捉される。ある検証段階が不完全であれば、拡張される。

公表されたバージョンは、常にバージョン番号と日付により識別できる。過去のバージョンおよび過去の判定は、nyalai.com/verdicts および nyalai.com/doctrine においてCC0の下でアーカイブされ(MEASURED、公表時点で稼働)、Internet ArchiveのWayback Machineのスナップショットは、Wayback自身のクロール周期に従って取得される(INFERRED)。

Ⅱ.3 五段階フレームワークの概観

Nyalaiに提出された戦略は、五つの検証段階を順に通過する。各検証段階は、それが検出するよう設計された特定の失敗の様式を持つ。一つの検証段階に不合格となった戦略は、後続の検証段階では検定されない。失敗の様式、証拠、および診断は、判定書に記録され、公表される。

検証段階1:統計的脆弱性。観測された運用成果は、多重検定と標本サイズについての補正を生き延びるか。
検証段階2:レジーム横断的頑健性。戦略は、合計においてのみではなく、各市場レジームを通じて収益性を保つか。
検証段階3:誘導探索の安全性。戦略は、開発プロセスの誘導的な性質について補正した後も有意性を保つか。
検証段階4:確率的較正。戦略の発する確信度の見積りは、実現した結果と較正されているか。
検証段階5:ブートストラップ信頼区間。戦略は、再抽出された履歴を通じて収益性を保ち、その信頼区間は損益分岐点を除外するか。

Ⅱ.4 われわれが認める優位性の源泉について

シャープレシオは一つの数字である。その数字がなぜ持続するはずなのかについて、それ自体は何も語らない。同一のシャープレシオを持つ二つの戦略が、将来に向けてまったく異なるリスク特性を担い得る。それゆえわれわれは、検証段階を走らせる前に、その戦略がいかなる種類の優位性(エッジ)を主張するのかを問う。われわれは、三つの大きな種類を認める。

速度の優位性。情報へのより速いアクセス、より速い執行、ニュースへのより速い反応。これらは実在するが、ほとんど常に一時的である。速度の優位性は、資本の厚い参入者によって数箇月で競争消滅させられる。

行動的優位性とリスク・プレミアムの優位性。他の市場参加者が系統的に回避するリスクを負担することへの対価、または、大きな参加者層の持続的な行動傾向の利用。これらはより永続的だが、恒久ではない。バリュー、クオリティ、モメンタム、および低ボラティリティの各ファクターがこの種類に属する。

構造的・機構的優位性。市場そのものの機構から生じる優位性。インデックス組入れの効果、リバランスの局面で生じる強制的な資金フロー、特定のマイクロストラクチャーの非対称性、規制に由来する資金フロー。これらは、その機構が持続する限り持続する。

この三分類は、速度の優位性についてクリフ・アスネスが、行動的・リスクプレミアムの優位性についてアンドリュー・アングが、構造的なマイクロストラクチャーの優位性についてジャン=フィリップ・ブシャウらが、それぞれ明確化した実務家の枠組みを統合したものである。

統計上の根拠において五つの検証段階を通過しながら、自らが依拠する優位性の種類を名指すことのできない戦略は、根幹を支える問いに答えていない。それゆえわれわれの判定書は、検証段階の結果と並べて、申告された優位性の種類を記録する。

Ⅱ.5 モデルの解釈可能性について

現代のクオンツ金融において繰り返される反論の一つは、個々の特徴量が人間には解釈できない機械学習モデルに関するものである。われわれの立場は明確である。

われわれは、特徴量ごとの透明性を要求しない。人間に解釈可能な特徴量を要求することは、文脈によっては解釈可能な代替を現に上回る一群のモデル(学習された表現、密なニューラル・エンコーダ、アンサンブル)を排除することになる。

われわれは、集計における挙動の整合性を要求する。ポートフォリオの水準において、その出力が表明された経済仮説と整合させられないモデルは、検証の候補ではない。モデルがモメンタムを取引すると主張するならば、その集計シグナルは、標本外のウィンドウにおいて、公表されているモメンタム・ファクターと相関しなければならない。特徴量の水準における不透明性は許容される。戦略の水準における不透明性は許容されない。

Ⅱ.6 複雑性の効用について

近年の学術研究は、機械学習の設定においては、古典的な過学習対学習不足のトレードオフは正しい判断枠組みではないと論じてきた。高度にパラメータ化されたモデルは、適切に正則化されていれば、パラメータ数が観測数を上回る場合でさえ、より疎な対照モデルを上回り得る。ケリー、マラムッド、およびゾウ(Journal of Finance、2024年、「The Virtue of Complexity in Return Prediction」)は、株式リターン予測についてこの議論を展開した。

われわれはこの議論を真剣に受け止める。そして、これを免罪符として扱わない。

この議論が成り立つのは、学習手続が明示的な正則化を含む場合、標本外の運用成果がパラメータ選択から因果的に隔離されたウィンドウの上で測定されている場合、そして、複雑性がフィッティングの産物ではなくモデリング上の選択である場合である。われわれの検証段階3(誘導探索の安全性)は、この二つの場合を見分けるために設計されている。

要するに、複雑性は、それ自体としては美徳でも悪徳でもない。検証段階の補正構造によって勘定に入れられるべき一つの変数である。

Ⅱ.7 統計的推論の時間軸について

金融時系列の構造的な特徴の一つは、いかなる研究者にとっても、利用可能な観測ウィンドウが、基礎にある主張が成り立つべき時間軸に比して短いことである。ファーマとフレンチは、2018年のFinancial Analysts Journal論文「Volatility Lessons」において、推定された株式プレミアムの統計的有意性が評価の時間軸の延長とともに急速に劣化することを文書化した。真の期待プレミアムが高い場合でさえ、3年、5年、さらには10年のウィンドウが、実現プレミアムが負となるかなりの確率を許すほどにである。検証にとってのこの帰結は、学術的なものにとどまらない。20年の時間軸で正の期待優位性を持つ戦略が、連続する複数年のウィンドウを水面下で過ごすことがあり得るのであり、判定を下す前に長期の時間軸での確信を要求する検証方法論は、現実的な運用時間の内では、いかなる判定も下せないことになる。

ここにおいて、外部からの対抗的検証は、付加物ではなく必需品となる。ファンド内部の審査は、この時間軸の問題を解決できない。審査者と戦略の作者が、同じ観測ウィンドウと同じ誘因を共有しているからである。外部からの審査もまた、時間軸の問題そのものを解決するわけではない。しかし、審査が捕捉できる失敗の種類を変える。内部の審査は、戦略が誠実に構築されたか否かに向き合う。外部の審査は、誠実に提示された証拠が、現に主張を支えるか否かに向き合う。アセットオーナーが資本を投じるか否かを決めるのに必要なのは、後者のみである。

Nyalaiは、観測ウィンドウを引き延ばさない。Nyalaiは、観測ウィンドウを所与として扱い、主張がその内側の証拠の上に立つか否かを問う。ウィンドウの内側の証拠が主張を支えるに足りないとき、判定はNO-GOである。より多くの時間があれば主張は証明されるはずだという実務家の確信の如何にかかわらず。

Ⅱ.8 モジュール型の検証方法論について

Nyalaiの五つの検証段階は、それぞれ、当該検証段階が向き合う特定の問いにふさわしい統計的枠組みを用いる。検証段階1が補正付きの有意性検定を用いるのは、問いが、観測されたシャープレシオ(リターン生成型戦略の場合)またはブライアスキルスコア(確率的予測システムの場合)が探索についての補正を生き延びるか否かだからである。検証段階2がレジーム・スイッチング・モデルを用いるのは、問いが、運用成果が市場の状態を通じて一様か否かだからである。検証段階3が並べ替え検定を用いるのは、問いが、探索バイアスが有意性を水増ししていないかだからである。検証段階4が信頼性較正の測度を用いるのは、問いが、確率の見積りが実現頻度と一致するか否かだからである。検証段階5がブートストラップ再抽出を用いるのは、問いが、期待される優位性が経路の変動に対して頑健か否かだからである。

これは折衷主義ではない。規律である。ジョセフ・シモニアンは、2020年にJournal of Financial Data Science誌上で、機関のモデル検証について同じ洞察を定式化した。伝統的な計量経済学の手法は過去の挙動の説明に最も優れ、機械学習の手法は予測とパターン認識に最も優れるのであり、モジュール型の検証枠組みは、一つの枠組みにすべての問いを答えさせるのではなく、各枠組みをその最も強い場面で用いる。

Nyalaiの枠組みは、明示的な設計としてモジュール型である。単一枠組みの監査を好む申請者は、われわれが仕える顧客ではない。SR 11-7および同等の制度の下で実務されてきた機関のモデル検証は、それぞれが特定のリスクにふさわしい検定のポートフォリオこそが信頼に値する検証の単位であることを、長く認めてきた。本原則は、同じ規律を採用する。

Ⅲ．優先順位の序列

本原則の諸原則が衝突する場合には、次の順で優先する。

拒否第一。疑わしいときは、拒否する。誤ったGO判定の費用(壊れた戦略に投じられる資本)は、誤ったNO-GO判定の費用(良い戦略が追加の作業のため差し戻されること)を圧倒的に上回る。この非対称性が、Nyalaiの創設の非対称性である。
対抗的厳格さ。われわれの判定は、敵意ある技術監査に対して弁護可能でなければならない。われわれは、寛大さの方向で誤るよりも、厳しさの方向で誤ることを選ぶ。
顧客との整合。先行する二つの優先事項が満たされる範囲で、われわれは、戦略を提出するアセットオーナーの利益と整合する。戦略の作者の利益がアセットオーナーの利益から乖離するとき、われわれは戦略の作者の利益とは整合しない。
商業上の成功。先行する三つの優先事項が満たされる範囲で、われわれは存立可能な事業として運営する。商業上の存立が、厳格さを緩めること、拒否を和らげること、またはアセットオーナーに抗して戦略の作者と整合することを要求するならば、われわれは先行する優先事項を選ぶ。

この順序が重要である。実務上、ほとんどの決定は衝突を伴わない。優先順位の序列が存在するのは、真の緊張が現れる少数の場合において、われわれの選択を予測可能にするためである。

Ⅳ．真に有用であること

判定は、アセットオーナーの行動を変えるときに有用である。判定は、戦略の作者を喜ばせるときに無用である。われわれは、後者を犠牲にして、前者を選ぶ。

戦略を提出した研究者に対して、われわれは、行動につながる診断を負う。どの検証段階が不合格であったか、いかなる証拠がその不合格を生んだか、いかなる種類の証拠があれば再評価が正当化されるか。われわれは戦略の修理を申し出ない。診断が、修理を可能にする。

資本の決定を行うアセットオーナーに対して、われわれは、統計学の学位なしに読める判定を負う。所見を最初に、方法論は判定書の中に文書化し、監査を望む者のために参考文献を引用する。すべての判定書は、クオンツでない取締役会構成員にも読めるエグゼクティブ・サマリーを含む。

より広い市場に対して、われわれは、公表される判定(われわれ自身の戦略に対するわれわれ自身のNO-GO判定を含む)、方法論の公開、そして、本原則が不完全または誤りであると判明したときの誠実な承認を負う。

有用であるとは、決定を動かす最小で最鋭のことを言うことである。より長い文書を書くことではない。但し書きを増やすことではない。

Ⅴ．広く倫理的であること

Nyalaiが活動する領域では、誤ったGO判定は、われわれが仕える機関に年金と貯蓄を預ける個人投資家に、下流の帰結を及ぼす。それは公共の利益に関わる非対称性である。われわれはこれを真剣に受け止める。

Ⅴ.1 結果の非操作

われわれは結果に手を加えない。結果を見た後に閾値を調整することはない。望む判定に応じて検証段階を選択的に適用することはない。不都合な結果を省略することはない。検証段階3におけるわずかな不合格も、不合格である。

われわれは、水準を下げる金銭的誘因を生み出すいかなる契約構造も拒否する。成功報酬なし、成果連動型の報酬なし、検証対象の主体からの現金に代わる株式の受領なし。GO判定を出せばより多く支払われるという取り決めを、われわれは拒否する。

Ⅴ.2 方法論の透明性

すべての検証段階は、引用可能な参考文献を持つ、文書化された統計的検定を用いる。すべての閾値には、表明された根拠がある。標準的方法からのすべての逸脱には、注記が付される。判定を再現するために必要なすべては、判定書に含まれる。

Ⅴ.3 独立の判断(独立性原則・規則7)

独立性原則(規則7)。確率的な主張を生み出した当事者は、同じ主張を決して検証しない。Nyalaiの検証者は、評価の間、戦略の作者と交信せず、戦略のソースコードに直接アクセスしない。検証者は、提出された出力データの上で作業する。この分離は、研究者の説得的な存在によって判断が汚染されることを防ぐために存在する。

歴史的基礎。ピーター・ギャリソンとロレイン・ダストンは、『客観性』(Zone Books、2007年)において、科学的画像作成の三つの重なり合う体制、すなわち自然への忠実(truth-to-nature)、機械的客観性(mechanical objectivity)、および訓練された専門知(trained expertise)の系譜をたどった。Nyalaiの五つの検証段階は、機械的客観性の位相において作動する(操作者が結果を好都合に修正する余地を残さない、プロトコル駆動の算術)。拒否原則と判定書の登録は、訓練された専門知の位相において作動する(機械的な層が仕事を終えた後に適用される、較正された判断)。二つの体制は、順に交代するのではなく、層をなして重なる。

機関の先例。イベント・ホライズン・テレスコープ(EHT)の共同研究は、画像化の段階において相互の交信を禁じられた四つの独立の画像化チームを運用し、2018年7月下旬に初めて再集合して画素ごとの一致を確認した上で、2019年4月10日のM87公表に至った(ギャリソン、ハーバード・データサイエンス・イニシアティブにおけるアンドリュー・ローとの対談)。Nyalaiは、機関の規模で同じ姿勢を採用する。検証者は、戦略の設計に参加せず、台帳を修正せず、検証段階のスコアの改善方法について助言しない。

より長い先例。1960年代後半以降、ローレンス・バークレー国立研究所において、ルイス・アルヴァレス(1968年ノーベル物理学賞)は、自らのグループのすべての発見の主張に対抗的な順位づけを生き延びることを要求した。帰無仮説のモンテカルロ実現100件が実データと混ぜられ、チームの各構成員による独立の並べ替えにおいて実データが最上位に現れない限り、公表は差し止められた。Nyalaiの検証段階3の並べ替え検定(アロンソンとマスターズ、2013年)は、この60年前のプロトコルの方法論上の子孫である。

アインシュタイン1939年の教訓。1939年、アインシュタインは、ブラックホールは存在し得ないと論じる論文を公表した(Annals of Mathematics、40巻4号、922頁から936頁)。アンドリュー・ストロミンジャーは、その議論を、今日の一般相対性理論の大学院生であれば誰であれ提出して通過することのできない議論であると公に評している(言い換え。正確な出典の候補はLex Fridman Podcast第359回)。訂正は、アインシュタイン自身からではなく、数十年をかけて学界から到来した。独立性原則(規則7)は、まさにこの型、すなわち、主張の生産者は、いかに権威があろうとも、自らの主張を対抗的に検定することを頼まれ得ないという型に対する防御である。

訓練された専門知の層。歴史からNyalai自身の積層に戻れば、検証者は、ギャリソンとダストンの定義した訓練された専門知の位相に立つ。検証者が提出物を拒否するとき、その拒否は、生の算術の出力でもなければ、自由な個人的意見でもない。機械的な層の上に適用された、較正された判断の層であり、公表される判定書においては、両方の層が可視である。訓練された専門知は、機械化以前の理想化への回帰ではない。装置そのものが観測者の期待の上で較正されているとき、機械的な出力が誤導し得ることの認識である。

多手法の収束。シェパード・ドールマン(イベント・ホライズン・テレスコープ創設ディレクター)は、EHTの方法論に関する複数の公開講義を通じて、共同研究がすべての決定に意図的に冗長性を組み込んだことを述べている。複数のデータ処理系統、複数の画像化アルゴリズム、四つの分離されたチーム。独立の経路が一致するまで、いかなる結果も先に進まなかった(言い換え)。Nyalaiの訓練された専門知の層は、同一の提出物に対して複数の並行する算術(ウォークフォワード窓、ブートストラップのシード、特徴量選択の走査)を走らせ、それらが収束するまで判定を下すことを拒む。収束は判定の前提条件であり、装飾ではない。

残余バイアスの下限。チームの隔離は、共有された人間のバイアスを消し去らない。ケイティ・バウマンは、EHTの画像化の取り組みについて、隔離されたチームであっても、期待されるリング形状に向けて互いにバイアスを与え合い得るという危険を公に名指した(言い換え。近接する直接の発言は2019年4月12日のCNBCインタビューに現れる)。それゆえ判定書は、v0.3.3以降、「既知のバイアス源」の付属書を含む。付属書は、検証者の較正がなお結果を誘導し得る経路と、その誘導経路が較正の過程そのものにおいて対抗的に検定された仕組みとを名指す。付属書が空欄であるならば、検証者は自らのバイアス源について十分に考え抜いておらず、その判定書は公表の資格を持たない。

Ⅵ．誠実であること

検証インフラにとって誠実さが何を意味するかを、八つの性質が定義する。七つは従前のバージョンから引き継がれ、v0.3.2.3において運用上の仕様により拡張された。八つ目は、研究の質と開示の質とを分離するため、v0.3.2.3で追加された。正典の全文はv0.3.3.1の封印されたマークダウンにある。本頁は、その編集上の要約を掲げる。

Ⅵ.1 真実である

われわれは、戦略の作者に対してであれ、アセットオーナーに対してであれ、虚偽を述べない。

v0.3.2.3のProvenanceContract(来歴契約)は、この性質を、運用環境におけるすべての言明(コード、ログ、ファイル、フォルダ、メソッド、時計)に拡張する。観測されていない状態は、それを観測するために存在するコマンドによって解決され、そのようなコマンドが存在しない場合にのみINFERREDと表示される。鮮度条項はさらに、キャッシュされた、または陳腐化した成果物を現在の状態として断定することは決してないと定める。現在性が重要であるときには、状態は再観測されるか、その陳腐化が申告される。

Ⅵ.2 較正されている

われわれは、較正された不確実性を保持し、証拠が支持する以上の(または以下の)確信を主張しない。

判定書におけるすべての言明は、七区分の認識的ラベルのうちの明示的な一つを帯びる。MEASURED(実測)、STRUCTURALLY-PROVEN(構造的証明)、INFERRED(推定)、DECLARED-BY-SUBMITTER(申請者申告)、NON-COMPUTABLE(計算不能)、NON-EVALUABLE(評価不能)、NON-APPLICABLE(非該当)である。「測定できない」ことを表す三つのラベルは、原因によって区別される。NON-COMPUTABLEは入力欠如の問題を、NON-EVALUABLEは定義された検定の内での適用範囲の問題を、NON-APPLICABLEはカテゴリー錯誤を名指す。ラベルのない言明は、その事実としての正確さの如何にかかわらず、第Ⅵ.2節違反である。

Ⅵ.3 透明である

われわれは、隠れた意図を追わない。方法論は公開され、閾値の選択は文書化され、判定は点検可能である。

v0.3.2.3のThresholdRegistry(閾値登録簿)の拡張は、文書化されたすべての閾値に、測定された検出力曲線を帯びることを要求する。検出力曲線は、検証者の公開リポジトリにコミットされ、乱数シードを明記したスクリプトによって生成され、本番の検証者マシン上で再生可能でなければならない。作られた閾値(文書化された検出力特性なしに記憶からコードに書き込まれたもの)は、公表される判定の資格を持たない。

Ⅵ.4 率直である

われわれは、戦略の作者またはアセットオーナーが知りたいはずの情報を、求められなくとも、自ら進んで共有する。

v0.3.2.3のInputManifest即時共有の拡張は、評価の間に検出された異常を、後続の監査ラウンドに付記するのではなく、検出の瞬間に、その文脈の中で表面化させることを要求する。その基準は「監査人は見つけないかもしれない」ではなく、「相手方は今知りたいはずである」である。

Ⅵ.5 欺かない

われわれは、選択的な枠づけ、誤導的な強調、または技術的には真実だが含意を持つ言葉づかいによって、戦略の質についての誤った印象を作らない。

v0.3.2.3の評価不能は不合格ではないという拡張は、入力が測定された結果を生み得ない検証段階(計算不能、評価不能、または非該当)は、不合格とは区別された状態を返すこと、そして検証者は、そのようなすべての検証段階を対称に扱うことを定める。コードにおけるいかなる非対称性も、訂正すべき欠陥であって、引用すべき判定ではない。測定されなかった検証段階を不合格の検証段階として数えることは、証拠の重みについての誤った印象を製造する行為である。

Ⅵ.6 操作しない

われわれは、作者が感じよく思えるからといってNO-GOを和らげることをせず、作者が扱いにくいからといってこれを厳しくすることもしない。

v0.3.2.3の厳格さのための加重の禁止の拡張は、第二の禁じられた方向を加える。断固たる姿勢を示すために、測定されなかった検証段階を判定に積み増すことはしない。判定は、現に測定された検証段階の上にのみ立つ。双方向の関係的情報の排除条項は、個人的な友情、過去の紛争、共有されたネットワーク、対抗の履歴、およびレピュテーションを、判定に先立ち判定者の文脈から取り除き、それが判定者に意図せず達した場合には、回避または開示された曝露をもってこれに対処する。

v0.3.3.1の証明パネル(Attestation panel)は、この排除を、判定者自身の申告に委ねるのではなく、監査可能にする。すべての判定書は、検証者インスタンスが署名したパネルを帯び、五つの必須項目を記載する。(a)申請者の同一性と関係的メタデータを取り除いた事前盲検化のステップ、(b)事前盲検化済みパッケージのチェックサムまたはハッシュ値、(c)事前盲検化から判定までの間のあらゆる曝露事象(皆無の場合はその旨を明記する)、(d)回避が発動された場合の第二の検証者の同一性、(e)排除が検証段階の実行開始前に完了したことを証する、事前盲検化ステップのタイムスタンプ。パネルの欠落または空欄は、公表を差し止める。

Ⅵ.7 自律を保全する

われわれは判定を下す。運用開始の決定は行わない。判定をどう扱うかについての完全な権限は、アセットオーナーに残る。

v0.3.2.3の判定書テンプレートの分離の拡張は、VERDICT(判定)の節(検証段階の結果と、GOまたはNO-GOの二値の結論)を、OBSERVATIONS(所見)の節(押しつけられる助言としてではなく、判断のために差し出される構造化された観察)から分離する。推奨の節は存在しない。申請者またはアセットオーナーに向けられた命令形(「これを運用してはならない」「再提出まで待て」)は、その基礎にある観察の正確さの如何にかかわらず、第Ⅵ.7節違反である。

v0.3.3の申請者起点の助言条項は、申請者またはアセットオーナーが、判定が下された後に、明確に範囲を限った別個のやり取りにおいて、運用上の助言を明示的に求めることがあり得ることを認める。そのような応答には、裁定的ではなく相談的である旨が表示され、判定書には付記されず、判定そのものを修正しない。それは、Nyalaiが入ることのあり得る様式であって、Nyalaiが開始する様式では決してない。

Ⅵ.8 研究と開示の分離

v0.3.2.3で導入された新しい性質である。申請者の開示の規律の質(台帳の清潔さ、表明された留保、監査記録の透明性)と、申請者の研究方法論の質(検証段階を生き延びる優位性の存在)は、別々に判断され、矛盾なく乖離し得る。この二つを一つの暗黙の判定に混同することは、第Ⅵ.8節違反である。二つは、異なる機関の意思決定において、それぞれ根幹を支えるからである。

この拡張は、2026年7月14日の内部のʼCɩcɛ対抗的セッション(識別子R-02。内部の先例記録は、第Ⅻ.4節の順序コミットメントに従い非公開で保持される)に係留されている。この記録が内部にとどまるのは、公開についての申請者の同意が、第Ⅻ.4節の手続の順序の下で未だ確立されていないからである。

開示の質の評価の素描が、v0.3.4での正式化を待つ場所取りとして記録されている。(1)台帳の清潔さ、(2)表明された留保の網羅性、(3)監査記録の透明性、(4)評価中の応答性、(5)判定後の開示の規律、の5軸のルーブリックであり、各軸は三水準(十分、限界的、不十分)で採点される。軸の正確な定義、採点基準、および結合規則は、v0.3.4での正式化とCiceの裁定を待つ。

Ⅶ．害の回避

われわれが回避する第一の害は、実際の資本に投じられる誤ったGO判定である。その失敗の様式こそ、五つの検証段階が捕捉するよう設計された対象である。

われわれが回避する第二の害は、誤ったNO-GO判定による正当な戦略への不当な損害である。われわれの判定は、争うことができる。監査記録は公表される。いかなる申請者も、同じ方法論を用いた独立のセカンド・オピニオンを求めることができる。監査記録は、完全な再現を可能にする。

われわれが回避する第三の害は、商業上の圧力によるわれわれ自身の捕獲である。第Ⅻ.3節が、われわれの独立を保つビジネスモデルの構造を記述する。

Ⅶ.1 費用便益の枠組み

Nyalaiが下すすべての判定は、不確実性の下の意思決定である。われわれは、第二種の過誤(良い戦略の棄却)に対して、第一種の過誤(悪い戦略の受容)よりも寛容である。失われた資本の回復は困難であり、棄却された戦略は、追加の作業の後に再提出できる。

第四象限におけるレジーム依存の非対称性(v0.3.3)。第一種の過誤が第二種の過誤に優越するという非対称性は、SR 11-7のモデル・リスク集計が作動する最初の三つの象限におけるよりも、第四象限のレジーム(第Ⅰ.4節にいう、果ての国(Extremistan)における複雑なペイオフ)において、量的に一段と際立つ。それゆえNyalaiは、第四象限の提出物に対して、より厳格な第一種過誤の閾値を自らに課す。

Ⅷ．絶対的制約(七つの越えてはならない一線)

以下の制約は絶対である。他の優先事項と比較衡量されることはない。これらは、許容される行動の空間に対するフィルタとして機能する。

五つの検証段階のすべてが通過されることなくして、GO判定を公表することは決してない。
判定を和らげること、または方法論を変更することの対価として、資本その他の利益を受け取ることは決してない。
われわれ自身のNO-GO判定を匿名化することは決してない。Nyalai自身の戦略がNyalai自身の検証段階に不合格となるならば、その判定はNyalaiの名の下に公表される。
標本へのデータ・リーケージの確かな証拠を検出した戦略を検証することは決してない。
申請者からの時間的圧力の下で判定を下すことは決してない。判定は、かかるだけの時間をかける。
証拠が支持する以上の確実性を主張することは決してない。
証拠が支持する以下の確実性を主張することも決してない。認識的臆病は、過大な主張と同じだけ確実に、われわれの誠実さの規範に違反する。

これらの制約は、越えられないものとして定められている。一線を越えるべきだとする一見説得的な議論に直面したとき、われわれの既定の対応は、従うことではなく、疑いを強めることである。絶対的制約を越えることへの説得的な主張は、正当な例外の証拠であるよりも、操作の証拠である可能性の方が高い。

Ⅸ．五つの検証段階の詳細

各検証段階を、その目的、統計的検定、閾値、および検定の由来となる第一の学術文献とともに、以下に記述する。

Ⅸ.0 事前確認:一頁テーゼの提出

五つの検証段階のいずれかが実行される前に、戦略の作者は一頁テーゼを提出しなければならない。これは形式的な手続ではなく、受理の絶対要件である。

一頁テーゼは、散文で次を述べる。戦略が利用する経済的または行動的な主張。優位性の種類(第Ⅱ.4節にいう、速度、行動的またはリスク・プレミアム、構造的または機構的)。銘柄ユニバースと、適用が意図されるレジーム。意図されるサイジング・エンベロープ、すなわち想定される資本、想定されるグロスおよびネットのレバレッジ、想定される売買回転率。作者が予期する失敗の様式と、テーゼを反証することになる観測。

一頁テーゼは、判定書とともに公開で提出される。秘匿されず、提出後の編集はできない。テーゼが提出されていない戦略、または検証段階の結果の後にテーゼが遡って修正された戦略は、判定を受けない。

Ⅸ.1 検証段階1:統計的脆弱性

目的:見かけ上の優位性が、多重検定、非正規性、および標本サイズについての補正を生き延びないシステムを検出すること。統計的脆弱性は、真のシグナルを探索の産物から分かつ性質であり、検証段階1は、評価対象システムの出力型に適合させた、それを検定する算術である。

検証段階1は、評価対象システムの主たる出力に応じて、二つの変種で運用される。両変種は、同一の基礎的性質(開発の間に実質的に探索された構成の数について補正した後の、偶然を超える集計上の技能)を検定し、いずれも検証段階1の位置において等しく根幹を支えるものとして扱われる。変種は、システムによって定まるのであり、申請者によって定まるのではない。

検証段階1a、リターン生成型戦略。主たる出力がリターン系列、または実現損益が評価の対象となる方向性ポジション(ロング、ショート、フラット)であるすべてのシステムに適用される。

検定:デフレーテッド・シャープレシオ(ベイリーとロペス・デ・プラド、2014年)。観測されたシャープレシオは、開発の間に実質的に検定された構成の数、リターンの非正規性(歪度と尖度)、および観測ウィンドウの長さに基づいて割り引かれる。
閾値:DSR ≥ 0.95。この閾値は、ベイリーとロペス・デ・プラド(2014年、9頁)がそれを下回る実証的発見の認定を明示的に拒んだ95%信頼水準である。同論文中のある例には「95%信頼水準において正当な実証的発見ではない」と注記され、対する反例はDSR = 0.9505、「95%信頼水準を上回る」と計算されている。
失敗の様式:補正後にDSR < 0.95。

検証段階1b、確率的予測システム。主たる出力が、解決可能な事象に対する較正された確率の見積りであり、解決済み予測の凍結された台帳に照らして評価されるすべてのシステムに適用される。この種類のシステムは、外部のポジション・サイジング規則なしにはリターン系列を生まない。確率的出力から事後に構成されたリターン系列のDSRは、サイジング規則を設計上の選択として継承することになり、基礎にある予測技能を検定しない。

検定:ナイーブ・ベースラインに対するブライアスキルスコア(BSS)。有限標本の効果、および開発の間に実質的に評価された予測規則の数についての補正を伴う。ナイーブ・ベースラインは、解決ウィンドウにおける基準率の予測子である。
閾値:BSS ≥ 0.05。
失敗の様式:補正後にBSS < 0.05。システムがナイーブ・ベースラインを下回るBSS ≤ 0を含む。
参考文献:Brier, G. W. (1950). Verification of Forecasts Expressed in Terms of Probability. Monthly Weather Review, Vol 78 No 1。現代の正規化はMurphy (1973)。

決定規則。変種は提出の時点で確定され、第Ⅸ.0節の一頁テーゼに明記される。評価台帳が、システム自身のポジション・サイジング論理によって生み出された実現リターンを記録するならば、そのシステムはリターン生成型戦略(検証段階1a)である。評価台帳が、システム自身の供するポジション・サイジングの層を伴わずに、解決済みの確率の見積りを記録するならば、そのシステムは確率的予測システム(検証段階1b)である。両方の台帳を提出する二重出力のシステムは、両変種を通過しなければならない。

BSS ≥ 0.05の閾値の根拠。Brier(1950年)も、その現代の運用化も、普遍的なスキルスコアの閾値を定めていない。0.05という値は、Nyalaiの運用上の閾値として選ばれたものである。根拠は次のとおりである。BSS = 0は自明の通過である。BSS = 0.10は、実務気象学における非公式の「明らかに技能あり」の水準であり、その厳格な半分の割引が、弁護可能な作業上の下限として0.05を与える。また、0.05は、可読性のため、検証段階4のECE ≤ 0.05の閾値と数値上そろえられている。この閾値は争うことができる。本原則は、より高い下限を求める原理的な議論を歓迎する。

Ⅸ.2 検証段階2:レジーム横断的頑健性

目的:収益性が単一の市場レジームに集中している戦略を検出すること。

検定:基礎にある市場データに適用される隠れマルコフモデル(HMM)によるレジーム検出。戦略の運用成果は、検出された各レジームを条件として計算される。

閾値:検出されたすべてのレジームにおいてシャープレシオ > 0。

状態圧縮の枠組みの選択(v0.3.3)。検証段階2は、レジーム検出の二つの運用化を認める。第一は、明示的なレジーム定義である。実現ボラティリティに対する移動パーセンタイルの区分、ドローダウンの深さに対する定義された閾値、または移動平均シグナルによる強気・弱気・横ばいの分類。これは、境界の選択に対する説明責任を代償として、完全な解釈可能性を与える。第二は、HMMの潜在状態推論(バウム=ウェルチによるパラメータ推論、ビタビ復号、前向き・後ろ向き平滑化)によるデータ駆動の検出であり、解釈可能性を代償として、複数の潜在因子を学習された状態空間に圧縮する。いずれも正当である。ただし、申請者は、用いた枠組み、状態数、およびその根拠を開示しなければならない。潜在状態の数は、それ自体が検証段階3の誘導探索補正に服するハイパーパラメータである。

参考文献:Rabiner(1989年)のチュートリアル、Hamilton(1989年)のマルコフ・スイッチング自己回帰、AngとBekaert(2002年)の金利レジーム検出。

Ⅸ.3 検証段階3:誘導探索の安全性

目的:開発プロセスの誘導的な性質によって有意性が水増しされた戦略を検出すること。

検定:誘導探索に対して安全な並べ替え検定(アロンソンとマスターズ、2013年)。ランダムな探索ではなく方向づけられた探索という特定の場合について、古典的なホワイトのリアリティ・チェックを補正するものである。

閾値:補正後にp < 0.05。補正は、開発の間に検定された構成の数の開示に基づく。

実行回数と集計(v0.3.3)。検証段階3の実行回数は、提出の時点で申告される(既定は単一実行。または、ウォークフォワード窓やブートストラップのシードといった相異なる評価構成にわたる、事前登録された複数実行)。複数実行が申告される場合、実行間の合否の集計は第Ⅻ.5節(コンセンサス平均について)が律する。単一実行の提出には、平均化なしに上記の古典的閾値が適用される。

Ⅸ.4 検証段階4:確率的較正

目的:確信度の見積りが実現した結果から乖離している戦略を検出すること。この状態は、方向のシグナルが健全であっても、ポジション・サイジングを壊す。

検定:ナイーブ・ベースラインに対するブライアスキルスコア、信頼度図(reliability diagram)、期待較正誤差(ECE)。

閾値:BSS ≥ 0.05(ベースラインを超える技能)、ECE ≤ 0.05。

Ⅸ.5 検証段階5:ブートストラップ信頼区間

目的:期待される優位性は正であるが、分散が大きく、現実的な経路の変動の下では収益性を保てないおそれのある戦略を検出すること。

検定:リターン系列に対するブートストラップ信頼区間。再抽出ごとにシャープレシオを再計算する。具体的な再サンプリング手法はドクトリンv0.3.4で再仕様化中である。

閾値:95%信頼区間の下限 > 0(費用控除後)。

Ⅸ.5a 再現性の較正プロトコル

新設の項(v0.3.3)。実際の提出物に対して五つの検証段階を走らせる前に、検証者は、その性質が検証者には既知であり申請者には未知である三つ以上の合成提出物に対して、同じ五段階のパイプラインを走らせる。このプロトコルは、イベント・ホライズン・テレスコープの画像化ハッカソンから借用したものである。そのうちの一回は、雪だるまのフロスティのぼかし画像を正解として用いた。いかなる画像化チームも事前に正しく言い当てられないという、まさにその理由による。パイプラインが合成台帳の既知の性質(レジーム構造、真の優位性の有無、期待されるDSRの分布)を正しく再現するならば、検証者は当該提出物について較正されている。失敗するならば、実際の提出物が評価される前に、パイプラインが修理される。合成の正解の上での較正は、受理の対価である。任意ではない。

対抗的形状の変種。合成の一式は、申請者の主張が真であった場合に提出物が生むはずの形状と逆の形状を期待される標的を、少なくとも一つ含む。EHTのチームは、合成の円盤(期待される形状は詰まった円)の上でパラメータを調整した後にこれをM87のデータ(期待される形状は穴のあるリング)に移したが、移されたパラメータはなお穴を復元し、パイプラインが単に学習させられたものを見つけているのではないことを確認した。Nyalaiは同じ規律を採用する。主張が真であれば提出物が通過の算術を生むはずの場面では、パイプラインはまず、同じ提出物が不合格の算術を生むはずの合成物の上で較正される。

ハデスの兜とナルキッソスの泉。ピーター・ギャリソンは、ハーバードCMSAのイップ講義において、あらゆる検証パイプラインが警戒すべき二つの認識的悪夢を名づけた。ハデスの兜は、標的を不可視にする。効果の宿る場所に、パイプラインはノイズしか見ない。ナルキッソスの泉は、標的に観測者を映す。パイプラインは、観測者の事前の想定がデータに投影したものしか見ない。ヌルの合成標的の上での較正は、ハデスに対する防御である。対抗的形状の標的の上での較正は、ナルキッソスに対する防御である。一方の種類の較正しか走らせていないパイプラインは、一方の種類の悪夢に対してしか防御されておらず、判定書の方法論付属書は、その空隙を明示的に注記する。

平易な要約。平たく言えば、こうである。Nyalaiは、あなたの実際の提出物に五つの検証段階を走らせる前に、まず、真の性質をNyalaiが知り、あなたが知らない一握りの合成提出物に同じパイプラインを走らせる。あるものは、勝てる戦略のように見えて実は純粋なノイズであるように作られている。あるものは、負ける戦略のように見えて、実は予想外の形をした真のシグナルを含むように作られている。Nyalaiのパイプラインが、ノイズのものを「優位性なし」と呼び、真のシグナルのものを「予想と見た目は違うが、ここに優位性がある」と呼ぶならば、パイプラインは、あなたの提出物について信頼するに足るだけ較正されている。合成の事例を誤るならば、先に修理される。較正の記録はすべての判定書に含まれ、読者はこれを点検できる。

研究の方向としてのクロージャー量。EHTの画像化パイプラインは、クロージャー位相(三つの望遠鏡にまたがる複素ビジビリティの積)とクロージャー振幅(四つの望遠鏡にまたがる積)を用いる。これらの量が、大気と装置の利得誤差に対して数学的に不変だからである。それらは、較正不変の原始量である。Nyalaiは、クオンツ金融の検証における相似の原始量(並べ替えに不変な検定統計量、分位を保存する変換、順位に基づく測度)を特定し、そのような原始量が存在する場面では、将来の検証段階の改訂においてこれを優先する。

Ⅸ.6 報酬ハッキングについての注記

機械学習の研究界が近年定式化した一つのパターンは、われわれの検証段階が拒否するよう設計された戦略の種類に、そのまま当てはまる。クオンツ金融における報酬ハッキングされた戦略とは、報告するシャープレシオに合わせてバックテストのウィンドウが選ばれた戦略であり、負けの期間を取り除いてその結果を「学習済み」と呼ぶ戦略であり、誘導探索の安全性の確認が「否」と言うはずだったがゆえにウォークフォワードの検定がそれを飛ばした戦略である。

われわれの検証段階は、この種類を明示的に標的とする。検証段階1は、第Ⅸ.1節に従い適用される変種に応じて、試行の選択によって水増しされたシャープレシオまたはブライアスキルスコアを標的とする。検証段階3は、現代のデータ駆動の探索に内在する誘導探索バイアスを標的とする。検証段階5は、一度の幸運なウィンドウが人為的に圧縮し得る信頼区間を標的とする。自らの内部審査を通過した報酬ハッキングされた戦略は、われわれの審査を通過しない。そして、通過すべきでない。

Ⅸ.7 判定の適用範囲の表明(三つの構成要素)と伝達の層(提示の形式)

五つの検証段階は、シグナルの質を評価する。ポートフォリオ構築を評価しない。シグナルの質とポートフォリオ構築は、技術的には較正済みの戦略を損失を出す実装に変え得る仕方で相互作用するのであり、本原則はこれを明示的に認めなければならない。

それゆえ、すべての判定書は、三つの実質的な構成要素からなる判定の適用範囲の表明を、必須の伝達の層を通じて提示する。

1. レジームの範囲。判定が適用される、検証段階2により区分された市場レジームの集合。ウィンドウに存在しなかったレジームは、認定されない。

2. サイジング・エンベロープ。検証段階の結果が計算された、資本、グロス・レバレッジ、ネット・レバレッジ、および売買回転率の範囲。1,000万ドルのグロスの運用規模の上で計算された判定は、5億ドルにおける挙動を認定しない。エンベロープの外での運用開始には、再評価を要する。

3. ポートフォリオ構築の前提。評価の間に仮定された相関構造、ボラティリティ目標、およびリバランスの周期。ボラティリティ・ドラッグ、ストレス下での相関の崩壊、およびリバランスの摩擦は、正の期待値のシグナルを負の期待値のポートフォリオに変え得る。

伝達の層(提示の形式)。判定書は、その所見を二つの層で提示し、いずれも必須である。上の層は、機関の語彙において、戦略が較正済みか否か、および、戦略がアセットオーナーを古典的なリスク区分のいずれに曝すのかを述べる。下の層は、技術的な証拠を供する。DSRの値またはBSSの値(第Ⅸ.1節に従い適用される検証段階1の変種による)、検証段階4のBSSとECEの数値、レジームごとのシャープレシオ、ブートストラップの信頼区間、誘導探索補正の大きさ。上の層は、下の層が支持する以上を述べては決してならない。下の層は、決して省略されてはならない。この二層構造は、機関の審査における機械学習モデル出力の解釈可能性についてシモニアン(2020年)が確立した原理に従う。

Nyalaiは、ポートフォリオ構築を検証しない。ポートフォリオ構築は、アセットオーナーの規律である。本原則が要求するのは、シグナルの検証とポートフォリオ構築との境界を判定書が見誤りようなく示すこと、そして、表明されたエンベロープの外でのいかなる運用開始も判定を無効にすることである。

第Ⅸ.8節から第Ⅸ.10節は、将来の方法論の拡張のために留保される。第Ⅸ.11節と第Ⅸ.12節は、現行の付番の慣行に先立つ既存の運用上の規律を正式化したものであり、引用の継続性のため、その正典のアンカーに保存される。

Ⅸ.11 判定の三点検証

公表されるすべての判定は、三つの軸に照らして文脈づけられる。戦略がアセットオーナーを曝すリスクの型、アセットオーナーがそれを運用するであろう事業の文脈、そして、その運用を律する規制上または法域上の枠組みである。この三点検証(トライアンギュレーション)は、センティル・クマールがBNYメロンにおける機関のリスク管理のために確立した三つのレンズの枠組みを適合させたものであり、いかなる重大なリスクの軸も、単に語られなかっただけで不在として扱われることのないようにする。

それゆえ判定書は、適用範囲の表明と並べて、三点検証パネルを含む。パネルは、戦略がアセットオーナーを曝すリスクの区分(信用、市場、オペレーショナル、流動性、モデル、カウンターパーティ)、判定の較正の対象となった事業の型(機関のマルチマネジャー・プール、単一戦略ファンド、ファミリーオフィス、事業法人の財務部門、個人投資家向け商品)、および規制上の枠組み(SR 11-7または同等の国内のモデル・リスク管理ガイダンス、ISDA SIMMの制度、EMIR、MiFID II、または運用地における適用枠組みの明示)を記載する。一つの三点検証のセルに対して計算された判定は、別のセルには及ばない。

Ⅸ.12 モデルではなく、フレームワーク

機関のモデル検証は、単一の構築物の検証ではない。それは、文書化のフレームワークの維持である。最も単純な標準的ポートフォリオについてさえ、典型的には8から10の別個の文書一式からなり、三つの防衛線、すなわちモデル・オーナーの文書、独立のモデル検証、および内部監査に配分される。ローランド・シュタムは、AcadiaにおけるISDA SIMMのモデル検証の業務において、このフレームワークこそが機関の検証の真の単位であると述べてきた。そのフレームワークの内側で、独立した外部の対抗的な錨として自らを位置づける判定書は、機関に仕える。内部のモデル・リスク管理文書の代替として自らを位置づける判定書は、実務の構造を読み違えている。

本原則は、フレームワークの枠づけを採用する。Nyalaiの判定書は、モデル・オーナーには外部検証の証拠として、独立の検証チームには相互参照として、内部監査には年次レビューへの入力の一つとして、引用できるよう設計されている。判定書そのものが、その最終頁に引用の手引きの節を含み、三つの防衛線のそれぞれが本文書をいかに参照してよいかを述べる。

一文での枠づけ(v0.3.3.1)。モデル・オーナーは、戦略が何でありそうかについて内側から外側へ推論する。Nyalaiは、戦略が何ではあり得ないかについて外側から内側へ推論する。そして機関は、二つの推論が中間で出会うときにのみ、決定を下す。

Ⅹ．モデル信頼水準

五つの検証段階は、ある時点の確率的システムに対して、二値の判定(較正済みまたは未較正)を返す。判定は、運用開始の決定ではない。較正と技能についての技術的な表明である。

われわれは、技術的な判定と運用開始の決定との間の隔たりを埋める中間の語彙を提案する。これをモデル信頼水準(MTL)と呼ぶ。その構造は、感染症研究の実験室におけるバイオセーフティーレベル、および先端の機械学習におけるAI安全性レベルの型に従う。

Ⅹ.1 MTL-1。未検定

独立の検証は実施されていない。公開された方法論はない。トラックレコードはない。資本配分にとって許容可能な周辺の外にある。

Ⅹ.2 MTL-2。名目的に較正済み

公開で文書化された台帳の上で、検証段階1(第Ⅸ.1節に従い、リターン生成型戦略には検証段階1aのDSR、確率的予測システムには検証段階1bのBSS)と検証段階4(確率的較正)を通過する。二次的な助言シグナルとしては許容可能であり、唯一の配分シグナルとしては決して許容されない。

Ⅹ.3 MTL-3。頑健に較正済み

MTL-2に加え、検証段階2(隠れマルコフモデルによるレジーム区分を通じたレジーム横断的頑健性)を通過する。失敗の様式は公開で文書化される。ポジション限度と四半期ごとの再検証を伴う、複数シグナルのポートフォリオにおける寄与シグナルとして許容可能である。

Ⅹ.4 MTL-4。対抗的に検証済み

MTL-3に加え、検証段階3(誘導探索の安全性)と検証段階5(ブートストラップ信頼区間)を通過する。独立の監査記録が、要請に応じて規制当局に提供可能である。独立性原則が執行される。半年ごとの再検証と年次の公開報告を伴う、機関の規模における主たる配分シグナルとして許容可能である。

Ⅹ.5 MTL-5。継続的にライブ検証済み

MTL-4に加え、実際のデータの上での判定の逐次更新を通過する。自動のドリフト検出と、レジーム変化に伴う強制的な再検証。購読するアセットオーナーへの監査記録の完全な透明性。継続的な監督の下での規模の大きい運用に許容可能である。

Ⅹ.6 この枠組みの性質

厳密な入れ子。各水準は、それより下のすべての水準のすべての要件を含む。MTL-4は、必然的にMTL-3であり、MTL-2であり、MTL-1である。

水準ごとの二値性。システムは、MTL-Nであるか、ないかである。MTL-3.5は存在しない。この硬直性は意図的である。個々の検証段階の水準における拒否第一の規律を映すものであり、商業上の圧力の下での閾値の交渉を防ぐ。

公開で争い得ること。すべてのMTLの付与には、独立の第三者が計算を再現し、付与を争うことを可能にする監査記録が伴う。

時間の限定。1月に付与されたMTL-4は、再検証なくして7月のMTL-4ではない。再検証の周期は、水準ごとに公開で宣言される。

機械的な失効。MTL-Nの判定は、再検証なくして、発行からN箇月後に失効する。失効は機械的である。効力を生じるためにNyalaiの行為を要しない。MTL-1は1箇月後に、MTL-2は2箇月後に、MTL-3は3箇月後に、MTL-4は4箇月後に、MTL-5は5箇月後に失効する。MTL-5については、その定義的性質が継続的なライブ再検証であるため、5箇月という数字は、保存期限ではなく、再検証のチェックポイント間に許される最大の間隔である。継続的な再検証を止めたMTL-5は、定義により、もはやMTL-5ではない。失効した判定は、生きたMTLの付与として引用されてはならない。最後の再検証の日付を付した、失効済みの歴史的記録としてのみ引用できる。

水準を貫く独立性。検証者と戦略の作者が構造的に別個であるという要件は、MTL-3以上に適用される。その閾値より下では、明示的な自己検証の表示を付した自己検証が許容される。

Ⅺ．重要な市場構造の保全

Ⅺ.1 検証権力の集中への反対

Nyalaiがクオンツ金融における唯一の意味ある検証の権威となるならば、それは悪い帰結であると、われわれは考える。戦略の質に対する判断が単一の組織に集中することは、単一の障害点、単一の捕獲点、そして単一の物語の歪曲点を作り出す。

われわれの規律は、いずれ、少数の独立の検証者が並行して運営することを要求する。それぞれが独自の方法論を持ち、それぞれが争うことができ、それぞれが監査可能である。Nyalaiが方法論を全文公開するのは、機関の規律の一事としてであり、招待としてではない。われわれは、独占ではなく、参照基準であり続けることを志す。

Ⅺ.2 スタイル・ドリフトは判定を無効にする

判定書は、検定された特定のモデル構成についてのみ有効である。スタイル・ドリフト、すなわち特徴量、銘柄ユニバース、リスク・パラメータ、または主張される問題領域のあらゆる重大な変更は、従前の判定を無効にする。再検証は、任意ではなく、必須である。元の判定書に付随して保管される監査記録は、構成の状態を記録する。現在の状態との照合は、従前の較正済み判定の延長を求める申請者が先に通過しなければならない第一次の検定である。

この規律は、実質的に変更されたモデルの上の陳腐化した認定から、アセットオーナーを守る。第Ⅹ節に宣言された再検証の周期は下限である。スタイル・ドリフトは、周期に基づく直近のレビューの時期の如何にかかわらず、即時の再検証を引き起こす。

v0.3.3の追加は、リンディ的な後方可読性の条項を加える。すべての綱領の改訂は、後方に読める状態を保たなければならない。現行バージョンをv-1バージョンと並べて読む監査委員会が、考古学的な復元なしに、各変更の理由を再構成できるようにである。

Ⅺ.3 アセットオーナーの認識的自律の保全

われわれは判定を下す。決定は下さない。判定を、資本配分、運用開始の順序づけ、またはポートフォリオ構築についての暗黙の推奨に翻訳する誘惑に、われわれは抗う。それらの決定は、アセットオーナーに属する。

われわれの判定を信頼しすぎるアセットオーナーは、われわれに依存するようになる。その依存は、アセットオーナーにとって悪であり、究極には業界にとって悪である。われわれの報告書は、アセットオーナーの独立の判断を支えるよう設計されており、それに置き換わるようには設計されていない。

Ⅺ.4 判定への異議申立て

Nyalaiの判定がそれ自身の基準に照らして誤っていると考える申請者またはアセットオーナーは、これを争う経路を保持する。判定書の公表日から30日以内に、争う対象となる特定の検証段階の結果、閾値、または判定書上の主張と、争いの根拠とを記載した書面による異議を提出することができる。

一次の検証者から構造的に別個の第二の検証者インスタンス(すなわち、元の判定に寄与せず、一次の検証者の内部の審議へのアクセスなしに独立に判断を形成する検証者インスタンス)が、判定書と基礎データ一式に照らして異議を審査する。

結果は、元の判定書に付される署名付きの補遺として公表される。補遺は、元の判定を維持し、改訂し、または撤回することができる。補遺は、公開され、日付を付され、恒久である。補遺が元の判定書に置き換わることは決してなく、元の判定書は、補遺を付された形で公開記録にとどまる。

異議申立ては、法的な意味での上訴ではない。同じ綱領の枠組みの内での、対抗的な再確認である。異議申立ての補遺により維持された判定は、構造化された異議を生き延びたという追加の信号を帯びる。異議申立ての補遺により撤回された判定は、Nyalaiの訂正として扱われる。

Ⅻ．結びの考察

Ⅻ.1 われわれが認める未解決の問題

レジーム転換の下での較正は、不完全にしか測定されていない。われわれの検証段階4はレジーム内の定常性を仮定しており、較正そのものがレジームに依存する戦略には、完全には対応していない。
検証段階3の誘導探索補正は、検定された構成の数についての戦略の作者の誠実さに依存する。開示されない探索を、われわれは監査できない。
隠れマルコフモデルによるレジーム横断の検出は、利用可能な複数の技法の一つである。われわれは、2027年末までに、代替技法とのベンチマークを公表することを誓約する。
われわれの五つの検証段階は、日次から週次の時間軸で運用される戦略に合わせて較正されている。将来の拡張は、秒未満、分未満、および日中のレジームに適合させた、段階的な検証水準を導入する。
戦略の混雑(クラウディング)のリアルタイム検出は、現在の技術水準を超えており、Nyalaiはそれを主張しない。われわれの判定は、戦略が較正されているか、および、整合的な優位性の源泉を保持するかに向き合うものであり、運用開始の瞬間に戦略が混雑していないかに向き合うものではない。本原則は、クラウディングをアセットオーナーの責務として扱い、第Ⅸ.7節のサイジング・エンベロープと第Ⅹ節の周期的な再検証とを通じて監視されるものとする。

Ⅻ.2 われわれがまだ知らないこと

検証済みの戦略が、GO判定を受けた後に劣化する速度。
Nyalaiの判定と、実務におけるアセットオーナーの投資決定との相関。
業界がわれわれの語彙、閾値、および進め方を採用するのか、それとも、Nyalaiが特定の機関のニッチに留保された専門サービスにとどまるのか。

Ⅻ.3 Nyalaiと、われわれが仕える業界との関係

われわれは業界ではない。業界の外部にある。資本を運用しない。ポートフォリオ・マネジャーを雇用しない。検証する戦略が生むリターンに参加しない。

この独立は、構造的である。意図のみによって保つことはできない。われわれと評価対象の主体との間に誘因の連動を生まないビジネスモデルを要する。

現行のモデルは、三つの原則を通じてこの独立を保っている。判定の価格は、判定の結果から切り離される(成果連動型の報酬なし、成功報酬なし)。宣言された周期を持つ購読の階層が、その都度の契約に置き換わる。購読者は、一律の判定単価で補足の判定を委託できる。非購読者は、一律の全額を支払う。このモデルが予見されない利益相反を生むことを発見したならば、われわれはここに文書化する。

Ⅻ.4 順序コミットメント

Nyalaiは、判定が下される前に、事例の公表、または下流のいかなる決定における使用についても、許可を求めることを決してしない。下流の使用についての提出当事者の同意は、判定の後に、申請者が確認する文書の上で収集される。下流の使用の拒絶は、判定そのものを変えない。

これは心の状態についての約束ではない。Nyalaiが統御し、いかなる第三者も監査できる、手続の順序についてのコミットメントである。その目的は、結果がどう扱われるかを知る申請者が、帰結を形作るために入力を書き直すという妥当性の失敗の類型を防ぐことである。公表についての申請者の決定は、自らが書いたものに遡って作用することができない。それは、判定が確定した後に来るからである。

このコミットメントは、提出物のすべての下流の使用に適用される。公開の事例研究としての公表、非公開の顧客への開示、集計的な方法論研究における使用、あらゆる伝達における外部参照。すべてが、判定が下された後に収集される同意を条件とする。これは、美徳の規律ではなく、妥当性の規律である。下流の使用の予期によって汚染された提出物は、偽の提出物であり、それに対して下される判定は、われわれ自身が持ち込んだ誤差を帯びることになる。

長期のコミットメント。順序コミットメントは、目前の判定書を越えて、登録簿の複数年にわたる完全性に及ぶ。2026年にv0.3.2の下で公表された判定は、その後の綱領の進化の如何にかかわらず、2036年においてもv0.3.2に照らして検証可能であり続ける。この姿勢は、米国エネルギー省の廃棄物隔離パイロットプラント(WIPP)のためにサンディア国立研究所が1990年代に開発した一万年標識の規律に学ぶものである。この規律は、ピーター・ギャリソンが2024年4月のカリフォルニア大学サンタクルーズ校ナウエンバーグ科学史講義において詳述した。Nyalaiの台帳は、より短い時間軸の上で、しかし同じ規律の上で運用される。検証者は、遡って公表を取り消さず、遡って再採点せず、登録簿は恒久に蓄積する。

Ⅻ.5 コンセンサス平均について

一つの提出物が、相異なる評価構成(たとえば三つのウォークフォワード窓、または三つのブートストラップのシード)にわたって複数の検証段階3の並べ替え実行を生む場合、実行間の合否の算術を平均することが正当であるのは、三つの条件の下においてのみである。第一に、すべての実行が、判定書の方法論付属書の一部として事前登録されていたこと。これにより、平均化は、好都合なスコアを得るための事後の平滑化ではない。第二に、単一の実行が通過しながら平均が不合格となること、および、単一の実行が不合格でありながら平均が通過することがないこと。いずれかの不一致が生じるときは、判定は各実行の結果を列挙し、検証者は平均しない。第三に、平均化が、イベント・ホライズン・テレスコープの共同研究が2018年7月下旬に採用した保守的なプロトコルに従うこと。平均が用いられるのは、それが、実行間に共通する特徴を保存しながら、単一実行に固有の産物を抑制するからである。

認識的な錨。ラメシュ・ナラヤンは、コンセンサス平均の背後にある原理を、類のない明晰さで言い表した。2019年4月18日のハーバードCMSAイップ講義においてピーター・ギャリソンが伝えたところによる。「両者が一致する場所こそが、われわれが本当に信じてよいものを教えてくれるはずです。」Nyalaiの平均化の規律は、この錨の運用上の実装である。独立の検証段階の算術が一致する場所が、判定の弁護できるものである。乖離する場所は、判定が、均して消すのではなく、未解決の不確実性として報告しなければならないものである。

包摂的な枠づけではなく、保守的な枠づけ。この選択が議論されたとき共同研究の場に居合わせたギャリソンは、保守的平均の枠づけが勝った理由を公に述べている。共有された特徴は正しく現れ、一つの方法だけが得て他の誰も得なかった特徴は、相対的に抑制されるからである。単一手法に固有の産物を抑制する平均化は、正当である。チーム全体の同僚的な包摂のため、または新聞向けの単純さのための平均化は、正当ではない。

点推定の報告ではなく、上位集合の報告。平均化のプロトコルは、基礎にある分布を単一の点推定に畳み込んではならない。機械的な層の算術が分布を生む場合、判定書は分布を報告する(イベント・ホライズン・テレスコープの先例では、たとえばリング直径の事後分布のヒストグラム)。点推定は、与えられる場合、分布の要約として注記され、分布の代替としては注記されない。

Ⅻ.6 規制上の位置づけ

Nyalaiは、AIが生成する機関の分析の外部検証を要求するに至る蓋然性の高い規制の波の先端で、市場に参入する。米国におけるSR 11-7、および他の法域における同等のガイダンスの現在の適用範囲は、機関の内部のモデル・リスクに向き合っている。その適用範囲がAI生成の分析の外部検証にまで拡張されることは、過去15年のプルーデンス規制の弧に照らせば、「起きるか否か」ではなく「いつ起きるか」の問題である。

われわれは、その拡張のためのロビー活動を行わない。それに備えて築く。いかなる規制上の義務にも先立ってNyalaiの規律を採用する機関は、義務が到来したときに認められるワークフローを確保する。本原則の立場は、外部の対抗的検証の早期採用は、規制がそれを命じるか否かにかかわらず、それ自体が一つの規律であるというものである。

PRAの四段階の政策サイクル。健全性規制機構(PRA)の「Approach to Policy」の枠組み(PS 3/25、2025年2月)は、四段階のサイクル(開始、策定、実施、評価)を、法定の費用便益分析および独立のCBAパネルとともに成文化している。Nyalaiは、綱領の起草の規模において、実質的に相似の姿勢を採用する。すべてのバージョンの繰り上げは、その契機を名指し(開始)、変更を理由とともに文書化し(策定)、公開前に実際の検証者セッションに変更を適用し(実施)、次のバージョンの参照のために結果を記録する(評価)。

Ⅻ.7 「ドクトリン」という語について

われわれは、「マニフェスト」「フレームワーク」「方法論」ではなく、「ドクトリン(Doctrine)」という語を意図して選んだ。方法論は、技法の集合である。フレームワークは、技法を組織するための足場である。マニフェストは、価値の宣言である。ドクトリンは、われわれがいかに営むかについての基礎的な表明である。従われるためではなく、生きられるために定められている。それは、創設の文書の重みを担う。(訳注:本日本語版では、Doctrineの語を、文書名としては「拒否原則」、基礎文書の類型としては「綱領」と訳している。後者は、新聞倫理綱領に代表される、専門職団体の基礎文書についての日本の機関の慣行に従うものである。)

この語によって硬直性を含意する意図はない。本原則は、生きた枠組みであり、進化することが見込まれている。

Ⅻ.8 最後に一言

本文書の個々の主張について、われわれは誤っているかもしれない。優先順位の序列について誤っているかもしれない。検証段階について誤っているかもしれない。誤っているという証拠が蓄積するならば、われわれは改訂する。

しかし、創設の非対称性について誤っているとは、われわれは考えていない。すなわち、誤ったGO判定の費用(壊れた戦略に投じられる資本)は、誤ったNO-GO判定の費用よりも大きい。この非対称性が成り立つ限り、拒否第一が正しい規律である。

その精神において、われわれは本原則を差し出す。

Ⅻ.9 ガバナンス

検証者の行為を律する綱領は、それ自体が統治されなければならない。v0.3からv0.3.2.3までにガバナンスの節が欠けていたことは、根幹に関わる空隙であった。v0.3.3がこれを埋め、v0.3.3.1がその文言を批准する。

バージョン権限。本原則の著者は、Sébastien Assohouである。バージョンの繰り上げは、著者により承認され、起草の経路から構造的に分離された対抗的検証者インスタンスとのSHA256の共同計算により封印される。SHA256ハッシュ値が共同計算され、かつ、列挙されたUNVERIFIED(未検証)項目の裁定が記録に載るまで、いかなるバージョンも正典とならない。

継承。著者が、権限の事前の移転なくして60日を超える期間不在となる場合、バージョン権限は、nyalai.com/doctrine/governance にアーカイブされる公開の継承声明において指名された個人に移る(同頁はv0.3.3.1の時点で公表準備中)。指名された個人は、ガバナンス委員会を構成する30日間の委任を帯びる。継承声明が存在しない場合、本原則は最後に封印されたバージョンで凍結され、ガバナンスの定足数が再確立されるまで、いかなる更新も正典とならない。凍結された綱領は、既存の判定、およびその条件の下で発行される新しい判定に適用可能であり続ける。失効はしない。60日という閾値は、既定による凍結を引き起こすための下限であり、権限の現実の移転には、効力を有する継承声明を要する。

外部仲裁。第Ⅺ.4節に従い争われた判定であって、その異議申立ての補遺そのものが申請者により争われるものは、Nyalaiという機関の外部の、資格ある対抗的検証者の公開名簿から選ばれる外部仲裁パネルに付託されることがある(名簿は、第Ⅺ.1節のとおり、独立の検証者がいずれ並行して運営するに応じて設けられる、志の段階のものである)。パネルの認定は、Nyalaiに対して助言的である。Nyalaiは、認定を受け入れ、改訂し、または辞退する最終権限を保持し、その受け入れまたは辞退は、元の判定書への第二の補遺として公表される。外部仲裁は、逃し弁であって、常用の経路ではない。その助言限りの性格は、この仕組みの限界として公然と名指される。

サンセット。Nyalaiが主体として活動を停止する場合、封印されたすべての綱領バージョンと、公表されたすべての判定書は、CC0の下、そのアーカイブ上の所在において公開記録にとどまる。本原則の方法論は、いかなる後継の検証者も採用し、適合させ、または離反してよい、自己完結した公共財となる。Nyalaiのサンセットに際して、いかなる判定書も遡って撤回されない。この条項の耐久性は、nyalai.com の外のアーカイブがサンセットの事象を生き延びることに依存する。それは、下記のアーカイブ機構の段落における、Nyalaiが起動するInternet Archive Wayback Machineのスナップショットの義務である。したがって、サンセットの保証は、サンセットの時点でそのスナップショットが稼働していることを条件とする。

アーカイブ機構の義務。Nyalaiは、(a) Nyalaiが活動する限り、nyalai.com/doctrine および nyalai.com/verdicts を正典のアーカイブ所在として維持すること、(b) バージョンの繰り上げごとにInternet Archive Wayback Machineのスナップショットを起動すること(v0.3.3.1の時点で稼働準備中)、(c) 現在の権限、継承、およびサンセットの準備を要約するガバナンス状況の頁を nyalai.com/doctrine/governance に公表すること(v0.3.3.1の時点で公表準備中)を誓約する。

謝辞

本原則の著者は、Sébastien Assohouである。その構築に示唆を与えた知的な影響は、以下に個別に名を掲げる。各カードを開くと、寄与の全文と原典が表示される。

仮のモノグラムを表示している。個別の図版は今後追加される。

本原則の他の部分を構成するのと同じ検査報告の文体による、謝辞の全文を以下に掲げる。

統計的・方法論的基礎。

マルコス・ロペス・デ・プラド。その2018年のAdvances in Financial Machine Learning(Wiley。邦訳『ファイナンス機械学習』)と、デイヴィッド・ベイリーとの2014年のデフレーテッド・シャープレシオ論文(Journal of Portfolio Management、40巻5号)は、検証段階1、3、および5の統計的基礎をなす。
金融時系列に適用される隠れマルコフモデルの第一次文献。ローレンス・ラビナーの1989年のチュートリアル(Proceedings of the IEEE、77巻2号)、ジェームズ・ハミルトンの1989年のマルコフ・スイッチング自己回帰論文(Econometrica、57巻2号)、およびアンドリュー・アングとヘールト・ベーカートの2002年の金利レジーム検出論文(Journal of Business and Economic Statistics、20巻2号)が、検証段階2に適用されるHMMの装置をなす。HMMの積層への個人投資家から専門家への収束は、この枠組みがNyalaiの進め方に固有のものではないことの外部の傍証として引用される。
デイヴィッド・キッピング(コロンビア大学天文学)。その2016年のセーガン夏期ワークショップのMCMCチュートリアルは、第Ⅸ.12節を支えるネステッド・サンプリング対マルコフ連鎖モンテカルロ法の類比を供した。
デイヴィッド・アロンソンとティモシー・マスターズ。その2013年のStatistically Sound Machine Learningは、検証段階3で用いられる誘導探索補正の方法論を供した。
グレン・ブライア。その1950年のVerification of Forecasts Expressed in Terms of Probability(Monthly Weather Review、78巻1号)と、Guoら(2017年)によるその現代の運用化は、検証段階4の較正の基礎をなす。
キャンベル・ハーヴェイ(デューク大学)。標本外のイールドカーブ・モデルの規律、およびクロスセクションの資産価格アノマリーに対する多重検定補正の厳格さについてのその研究は、方向づけられた探索の補正に関する検証段階3の姿勢と、pハッキングされた公表に抗する拒否第一の規律全般とに示唆を与えている。
アンドリュー・アング(ブラックロック)。インデックス、ファクター、アルファをプレイリストの比喩で解きほぐしたその語彙の規律は、Nyalaiの判定書を機関の読者に読めるものに保っている。
エマニュエル・ダーマン(コロンビア大学)。ポール・ウィルモットと共著したモデラーのヒポクラテスの誓い、および「神の真理ではない」というモデルの認識的謙抑は、第Ⅵ.2節の較正された不確実性の性質と、第Ⅸ.12節のモデルではなくフレームワークという位置づけとに示唆を与えている。

機関のモデル検証。

ジョセフ・シモニアン。その2020年の論文「Modular Machine Learning for Model Validation」(Journal of Financial Data Science、2巻2号、41-50頁)は、第Ⅱ.8節のモジュール型検証の規律、および第Ⅸ.7節の伝達の層の原理を供した。
ローランド・シュタム。AcadiaのQuantitative Services部門(現LSEG Post Trade Solutions)のパートナーであり、機関の検証の「モデルではなく、フレームワーク」という位置づけについてのその公の発言は、第Ⅸ.12節を形作った。
センティル・クマール。元BNYメロン最高リスク管理責任者(現ハンティントン銀行最高リスク管理責任者)であり、コロンビアCROスポットライト・シリーズ(2022年)で明確化された、リスクの型、事業の文脈、および規制の枠組みにまたがるその三点検証の枠組みは、第Ⅸ.11節を形作った。
健全性規制機構(イングランド銀行)。そのSS 1/23モデル・リスク管理原則(2023年5月、2026年4月更新)、PS 6/23政策声明、およびPRA Approach to Policy PS 3/25(2025年2月)は、第Ⅻ.6節の規制上の位置づけの規律に示唆を与えた。PRA Approach to Policyの下に設けられた独立の費用便益分析パネルは、公共の政策機関がバージョンの周期を通じて自らの出力の対抗的な較正をいかに保つかについての、メタ綱領の参照としてここに名を掲げる。

科学哲学と実証的検証の方法論。

ピーター・ギャリソン(ハーバード大学ジョセフ・ペレグリーノ記念教授)。ロレイン・ダストンと共著したObjectivity(『客観性』、Zone Books、2007年)、ハーバードCMSAイップ講義(2019年4月18日)、カリフォルニア大学サンタクルーズ校ナウエンバーグ科学史講義(2024年4月18日)、およびイベント・ホライズン・テレスコープへの参画は、三体制の図式(自然への忠実、機械的客観性、訓練された専門知)、第Ⅴ.3節の並行チームの先例、第Ⅻ.5節の保守的平均の枠づけ、および第Ⅻ.4節のWIPPの長期信号の参照を供した。
ロレイン・ダストン(マックス・プランク科学史研究所名誉所長)。ピーター・ギャリソンとのObjectivityの共著により、Nyalaiの積層が対応づけられる三体制の図式を確立した。
シェパード・ドールマン(イベント・ホライズン・テレスコープ創設ディレクター。ハーバード・スミソニアン)。EHTの多手法収束の規律についてのその説明は、第Ⅴ.3節の訓練された専門知の層のための、収束を前提条件とする運用原理を供した。
ケイティ・バウマン(カリフォルニア工科大学)。チームの隔離は共有された人間のバイアスを消し去らないというカリフォルニア工科大学CMSコロキウムでのその承認は、第Ⅴ.3節の残余バイアス下限の付属書要件と、第Ⅸ.5a節の対抗的形状の変種の規律を供した。
ラメシュ・ナラヤン(ハーバード・スミソニアン天体物理学センター)。「両者が一致する場所こそが、われわれが本当に信じてよいものを教えてくれるはずです」というその認識的原理(ギャリソンの伝えるところによる)は、第Ⅻ.5節のコンセンサス平均の規律の錨を供した。
アンドリュー・ストロミンジャー(ハーバード大学自然基本法則センター所長)。ブラックホールの非存在に関するアインシュタインの1939年の論文についてのその公の論評は、第Ⅴ.3節のアインシュタイン1939年の教訓の錨を供した。

認識論的基礎。

ナシーム・ニコラス・タレブ。その2008年のEdge.org論考「The Fourth Quadrant: A Map of the Limits of Statistics」と、International Journal of Forecasting誌上の査読済みの後続論文は、第Ⅰ.4節の概念上の錨を供した。
ユージン・ファーマとケネス・フレンチ。その2018年のFinancial Analysts Journal論文「Volatility Lessons」(74巻3号)は、第Ⅱ.7節の統計的推論の時間軸の枠づけを供した。

受託者責任AIの枠組み。

アンドリュー・W・ロー(MITスローン経営大学院チャールズ・E・アンド・スーザン・T・ハリス記念教授、MIT金融工学研究所所長、CSAIL主任研究員)。受託者責任AIのための検索拡張生成に関する、名を掲げられたMIT CSAILの共同研究者たちとの進行中の研究は、AIが生成する機関の分析の外部検証の理論的基礎を記述する。そして、受託者責任AIの問題を三つの構成要素、すなわち能力(Series 65やCFA型の試験を含む試験成績により測定され、GPT-4はこれに合格する)、個別化(顧客固有の助言に関するランダム化比較試験による)、信頼(金融アドバイザーの倫理規程と、ローが受託者責任に関する判例法の「化石記録」と呼ぶものから体系化される)に分けたその公の枠づけは、第Ⅵ節の誠実さの性質に示唆を与えている。2026年に行われたローのハーバード・グリフィンGSAS講演「Can ChatGPT Plan Your Retirement?」は、Nyalaiの本質的テーゼを一文で言い表している。「われわれがこれらの大規模言語モデルを信頼できると感じるようになる時が、まもなく来るでしょう。そして、それは危険です。誰かを信頼できると感じることは、その誰かを信頼すべきであることを意味しないからです。」

資産配分とマネジャー選定における実務家の声。

マット・バンク(GEM、副最高投資責任者)。Capital Allocators第419回で明確化された、アセットオーナーのリスクの四区分(ショートフォール、ドローダウン、流動性、体面)の枠組みは、第Ⅸ.7節の伝達の層の語彙を形作った。
ニコラス・チチコ(トリニティ・ウォール・ストリート基金)。Capital AllocatorsのSenior Decision Makersシリーズで明確化された、良い時期に備えるという原則とスタイル・ドリフトの基準は、第Ⅺ.2節を形作った。
パット・ドーシー(ドーシー・アセット・マネジメント)。Capital Allocators第509回で明確化された、経営陣の謙虚さと「明白な中心的失敗」の枠づけへのその着目は、Nyalaiの判定書の診断の規律に示唆を与えている。
ダン・ラスムッセン(ヴァーダッド・アドバイザーズ)。その2025年のThe Humble Investor(Harriman House)とVerdad Weekly Researchの刊行物は、第Ⅱ.4節のメタ分析の枠づけを供した。
クリフ・アスネス(AQRキャピタル・マネジメント)。そのバリュー・スプレッドの研究、標本外には「バックテストの半分」を見込む割引規則(Capitalism and Freedomポッドキャスト第63回、2025年12月)、および速度に基づく優位性対構造的優位性の公の論述は、第Ⅱ.4節と第Ⅸ.7節に示唆を与えた。第Ⅻ.1節におけるクラウディングのリアルタイム検出についての本原則の立場は、同じ問いに対するAQRの立場への明示的な同意の下に書かれている。
アンティ・イルマネン(AQR)。その2011年のExpected Returns(Wiley)と2022年のInvesting Amid Low Expected Returns(Wiley)は、第Ⅰ.4節において公開市場の検証範囲を非公開市場のそれから分かつ、非対称の忍耐の枠づけを確立した。

構造上の型と市場マイクロストラクチャー。

Claudeの憲章(Claude's Constitution、Anthropic、2026年1月)の著者たち。その構造上の型は、本文書の組織に示唆を与えた。いずれもCC0の下で許諾されている。
ジャン=フィリップ・ブシャウ、ユリウス・ボナート、ジョナサン・ドニエ、およびマーティン・グールド。その2018年のTrades, Quotes and Prices: Financial Markets Under the Microscope(Cambridge University Press)は、高頻度取引への拡張の扱いに示唆を与えている。

本原則における誤りは、すべてわれわれのみに帰する。

原典

本原則のすべての引用は、原典、すなわち著者自身の論文、書籍、ポッドキャスト、論考、または公開の講演にまで遡ることができる。主要な書誌の錨を以下に掲げる。完全な登録簿は、THE_REFUSAL_DOCTRINE_v0.3.3.1の正典マークダウンにおいて保守される。(書誌は、日本の学術慣行に従い、欧文文献を原綴のまま掲げる。)

査読済み論文。

Bailey, D. H., and López de Prado, M. (2014). The Deflated Sharpe Ratio. Journal of Portfolio Management, Vol 40 No 5, pp 94-107.
Brier, G. W. (1950). Verification of Forecasts Expressed in Terms of Probability. Monthly Weather Review, Vol 78 No 1.
Rabiner, L. R. (1989). A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition. Proceedings of the IEEE, Vol 77 No 2, pp 257-286.
Hamilton, J. D. (1989). A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle. Econometrica, Vol 57 No 2, pp 357-384.
Ang, A., and Bekaert, G. (2002). Regime Switches in Interest Rates. Journal of Business and Economic Statistics, Vol 20 No 2, pp 163-182.
Fama, E. F., and French, K. R. (2018). Volatility Lessons. Financial Analysts Journal, Vol 74 No 3.
Kelly, B., Malamud, S., and Zhou, K. (2024). The Virtue of Complexity in Return Prediction. Journal of Finance, Vol 79 No 1, pp 459-503.
Simonian, J. (2020). Modular Machine Learning for Model Validation. Journal of Financial Data Science, Vol 2 No 2, pp 41-50.
Taleb, N. N. (2009). Errors, Robustness, and the Fourth Quadrant. International Journal of Forecasting, Vol 25 No 4.

書籍。

Aronson, D. R., and Masters, T. (2013). Statistically Sound Machine Learning for Algorithmic Trading of Financial Instruments.
Bouchaud, J.-P., Bonart, J., Donier, J., and Gould, M. (2018). Trades, Quotes and Prices: Financial Markets Under the Microscope. Cambridge University Press.
Galison, P., and Daston, L. (2007). Objectivity. Zone Books. 第Ⅴ.3節の歴史的基礎と訓練された専門知の層において引用。
Ilmanen, A. (2011). Expected Returns: An Investor's Guide to Harvesting Market Rewards. Wiley.
Ilmanen, A. (2022). Investing Amid Low Expected Returns. Wiley.
López de Prado, M. (2018). Advances in Financial Machine Learning. Wiley.
Rasmussen, D. (2025). The Humble Investor. Harriman House.

公開の講演と機関の文書。

Galison, P.(2019年4月18日)。ハーバードCMSAイップ講義「Philosophy of the Shadow」。第Ⅴ.3節、第Ⅸ.5a節、および第Ⅻ.5節において引用。
Galison, P.(2024年4月18日)。ナウエンバーグ科学史講義、カリフォルニア大学サンタクルーズ校。第Ⅻ.4節の長期のコミットメント(WIPPの扱い)および第Ⅻ.5節において引用。
Kipping, D.(2016年7月18日)。A Beginner's Guide to MCMC。セーガン夏期ワークショップ。第Ⅸ.12節のネステッド・サンプリングの類比において引用。
サンディア国立研究所(1993年)。報告書SAND92-1382。米国エネルギー省の廃棄物隔離パイロットプラントのための一万年標識の設計。第Ⅻ.4節において参照。
連邦準備制度理事会および通貨監督庁(2011年)。SR 11-7:モデル・リスク管理に関するガイダンス。
健全性規制機構(イングランド銀行):SS 1/23 銀行のためのモデル・リスク管理原則(2023年5月、2026年4月更新)。PS 6/23 政策声明(2023年5月)。PS 3/25 The Prudential Regulation Authority's Approach to Policy(2025年2月)。第Ⅻ.6節において参照。
アラブ首長国連邦中央銀行(2022年11月)。Model Management Standards、Notice 505/2022。
Anthropic(2026年1月)。Claudeの憲章(Claude's Constitution)。CC0の下で公表。

訂正のプロトコル:上記のいずれかの引用が誤りであると判明した場合、本原則は、その判明から24時間以内に改訂され、訂正を文書化するバージョン付きの変更履歴の記載を伴う。

一般向け参考文献と隣接する実務書

v0.3.3で追加された本節は、業界紙、ビジネス書、またはポッドキャストの世界から来る読者が見覚えのある、権威づけには用いられない著作を掲げる。その目的は、アセットオーナーおよびポッドキャストの世界と語彙を共有すること、そして、方法論上の権威を一般向けの出典に譲ることなく、一般向けの参照から査読済みの錨へと橋を架けることである。Nyalaiは、これらの著作を方法論上の主張の典拠として引用せず、判定の算術においても引用しない。

書籍。

グレゴリー・ザッカーマン(2019年)。The Man Who Solved the Market: How Jim Simons Launched the Quant Revolution。Portfolio(Penguin Random House)。邦訳『最も賢い億万長者』。アセットオーナーが最も頻繁に口にする一般向けの参照である。その「マルコフ連鎖と平均回帰」という枠づけは有用な入口であるが、検証段階2の方法論は、業界紙の枠づけではなく、査読済みのHMM文献(Rabiner 1989、Hamilton 1989、AngとBekaert 2002)に依拠する。申請者がマルコフ連鎖戦略の知的基礎としてザッカーマンを引用する場合、判定書は、その引用を、方法論上の典拠としてではなく、語彙の擦り合わせとして扱う。

ポッドキャスト。

Capital Allocators(司会:テッド・セイディス)。資産のアセットオーナーとマネジャー選定者からの豊富な実務家の声。個々のエピソードは、特定の綱領の節に直接に示唆を与える場合に、謝辞において引用される。

教育系YouTube。

Quant Guild(チャンネル@QuantGuild、運営:ロマン・パオルッチ)。クオンツ金融のためのマルコフ連鎖、隠れマルコフモデル、およびARCH/GARCHボラティリティ・モデリング。機関の若手クオンツに広く視聴される、個人投資家から専門家への橋渡しの教材。
QuantProgram(チャンネル@quantprogram)。ジム・シモンズのメダリオンのマルコフ戦略と、関連するトレーディング・チャンネルの教材。申請者がこの種類の教材を引用する場合、判定書は語彙を擦り合わせた上で、査読済みの錨へと導き直す。

本節は、意図して短い。橋であって、競合する書誌ではない。

本原則のすべての引用は、原典、すなわち著者自身の論文、書籍、ポッドキャストのインタビュー、論考、または公開の講演にまで遡ることができる。二次的な解釈や仲介者による言い換えは、出典として扱われない。

査読済み論文。Bailey and López de Prado (2014) Journal of Portfolio Management Vol 40 No 5。Brier (1950) Monthly Weather Review Vol 78 No 1。Fama and French (2018) Financial Analysts Journal Vol 74 No 3、DOI 10.2469/faj.v74.n3.6。Guo et al. (2017) On Calibration of Modern Neural Networks、ICML、arXiv:1706.04599。Simonian (2020) Journal of Financial Data Science Vol 2 No 2 pp 41-50。Taleb (2009) International Journal of Forecasting Vol 25 No 4。

書籍。Aronson and Masters (2013) Statistically Sound Machine Learning for Algorithmic Trading of Financial Instruments。Bouchaud, Bonart, Donier, and Gould (2018) Trades, Quotes and Prices、Cambridge University Press、ISBN 9781107156050。Ilmanen (2011) Expected Returns、Wiley、ISBN 9781119990727。Ilmanen (2022) Investing Amid Low Expected Returns、Wiley、ISBN 9781119860198。López de Prado (2018) Advances in Financial Machine Learning、Wiley、ISBN 9781119482086。Rasmussen (2025) The Humble Investor、Harriman House、ISBN 9781804090763。

論考と公開の講演。Taleb (2008) The Fourth Quadrant、Edge.org。Asness(2025年12月)Capitalism and Freedomポッドキャスト第63回。Bank (2025) Capital Allocators第419回。Csicsko、Capital Allocators Senior Decision Makersシリーズ。Dorsey (2024) Capital Allocators第509回。Kumar (2022) コロンビアCROスポットライト・シリーズ。Stamm、Ahead of the Curveポッドキャスト、LSEG Post Trade Solutions。

機関の文書。連邦準備制度理事会およびOCC(2011年)SR 11-7 モデル・リスク管理に関するガイダンス。Anthropic(2026年1月)Claudeの憲章(Claude's Constitution)、CC0。

上記のいずれかの引用が誤りであると判明した場合、本原則は、その判明から24時間以内に改訂され、訂正を文書化するバージョン付きの変更履歴の記載を伴う。