最適ヘッジ比率計算機

hedge_ratio は correlation に spot_std を掛け、futures_std で割ります。

相関とボラティリティから最適先物ヘッジ比率を求める仕組み

hedge_ratio は correlation に spot_std を掛け、futures_std で割ったものです。spot_std はその同じ窓の現物リターンの標準偏差、futures_std は先物リターンの標準偏差です。この endpoint は生ティックから相関も標準偏差も推定せず、ルックバックも選ばず、名目と乗数から枚数へは変換せず、先物チケットを損益に値付けもしません。計算機は掛け、hedge_ratio を half-up で丸めて参照テストがランタイムをまたいでバイト単位で一致するようにします。これは公表された三つのリターン統計からのヘッジ比率であり、閉じた取引の現金結果でも、効果量でも、加重平均資本コストでもありません。

入力契約、応答の形、エラーの扱い

correlation は現物リターン系列と先物リターン系列の Pearson の r で、マイナス一からプラス一の閉区間になければなりません。マイナス一からプラス一の外の相関は Pearson 係数ではないため失敗します。負の標準偏差は標準偏差が負になり得ないため失敗します。恒等式がそのボラティリティで割るためです。これらの失敗は課金されません。必須の有限数三つを含む JSON 本体を POST してください。別名 rho、corr、correlation_coefficient は同じフィールドを指し、表計算が列名を保てます。spot_std は futures_std と同じ単位の現物リターン標準偏差です。別名 sigma_s、spot_sd、sigma_spot、spot_stdev を受け付けます。futures_std は先物リターンの標準偏差です。別名 sigma_f、futures_sd、sigma_futures、futures_stdev を受け付けます。各数値は JSON の数でも数値文字列でもよく、欠落・空文字・非有限はフィールド名付きの invalid_input で失敗します。spot_std のゼロは許され、ヘッジ比率ゼロを返します。検証が通ると本体は correlation、spot_std、futures_std をエコーし、hedge_ratio を丸めたオーバーレイ、恒等式を再掲する式文字列として返します。例として correlation 0.9、spot_std 4、futures_std 5 ではヘッジ比率は 0.72 です。使った窓とリターン慣行（単利対対数、日次対週次）はご自身の注記と JSON を組み合わせてください。この endpoint は送られた三つの数を掛けるだけで、共分散行列を組み直さず、混在頻度を年率化せず、帳簿を枚数にもしません。futures_std を厳密に正かつ有限に保ち、丸めた hedge_ratio をテストに固定すれば、自前の回帰エンジンを立てずに、表・LMS プラグイン・エッジワーカー向けの再現可能な最小分散ヘッジ比率が得られます。

ヘッジ比率計算機が役立つ場面

商社とデスク助手は新しい窓が閉じるか、ベーシス体制がどちらかのボラティリティを動かすときに同じ三フィールドを再実行し、会話が一つの数から始まるよう約定帳に hedge_ratio を固定します。プロダクトチームは、市場データ API を呼ばずに hedge_ratio を固定しなければならないオーバーレイエンジン、試験生成、CI フィクスチャへ契約を配線します。実装は純粋な parse のティア A のため、成功した呼び出しは公開の基本料金 $0.002 で、モデルトークンも外向きネットワークもありません。futures_std を厳密にゼロより大きく保ち、丸めたオーバーレイをテストに固定すれば、自前の共分散エンジンを立てずに、ティーザー・LMS プラグイン・エッジワーカー向けの再現可能なヘッジ比率が得られます。