AI DATA INTELLIGENCE / FINTECH
市場データをリアルタイム解析し、売買判断を数値で裏付ける
Quantarix AIは予測モデルとバックテスト済みアルゴリズムにより、分刻みの市場変動を解析します。生成されたシグナルは公開ログに記録され、誰でも検証できる形で開示されます。
検証ログの記録方式： 全シグナルはタイムスタンプ・想定エントリー価格・判定結果を分離して保存し、発生後に遡って公開ログへ反映します。
Quantarix AIは予測モデルとバックテスト済みアルゴリズムにより、分刻みの市場変動を解析します。生成されたシグナルは公開ログに記録され、誰でも検証できる形で開示されます。
現在の市場では、板情報・出来高・ニュースフィード・SNS上のセンチメントなど、複数のデータストリームが同時かつ非同期に更新されます。個々のトレーダーがこれらを手動で統合し、ミリ秒単位の変化に反応することは構造的に困難です。
結果として、重要なシグナルがノイズに埋もれたまま見過ごされるケースが生じます。Quantarix AIはこの処理負荷を前提に設計されており、人間の判断を置き換えるのではなく、判断材料となる解析結果を継続的に供給します。
マーケティング的な抽象表現を避け、各コンポーネントの処理対象と仕組みを技術仕様として説明します。
過去の価格・出来高データを学習した時系列モデルを用い、短期的な価格変動の確率分布を推定します。モデルは定期的に再学習され、市場レジームの変化に追従します。
取引所から配信されるティックデータをストリーミングで受信し、受信から処理完了までの遅延を最小化する構成で稼働します。処理負荷の増加時は解析対象を優先度別に振り分けます。
新しいモデルやパラメータは、公開前に過去のヒストリカルデータ上で検証されます。検証結果はログの形式と同じ構造で保存され、後から比較可能です。
シグナルにはポジションサイジングとドローダウン制御の目安が付随します。これは推奨であり、最終的な発注判断は利用者に委ねられます。
生成された全シグナルは結果判定後に公開ログへ反映されます。以下はログ画面の表示形式を示すサンプルです。
※ 下表はログの表示構成を示すサンプルデータです。実際の数値は公開ログ画面で随時更新されます。
| シグナルID | 発生日時 | 想定エントリー価格 | 判定基準 | 検証ステータス |
|---|---|---|---|---|
| SG-00231 | 09:30:12 | 2,480.00 | 終値基準・翌営業日 | 検証済み |
| SG-00232 | 10:14:48 | 1,192.50 | 終値基準・翌営業日 | 検証済み |
| SG-00233 | 13:02:05 | 874.00 | 終値基準・翌営業日 | 判定待ち |
検証方法：各シグナルは生成時点のタイムスタンプと想定エントリー価格を即時に記録し、判定条件の成立後に結果を追記します。記録済みの発生時刻と価格は後から変更されず、判定結果のみが追加される構造のため、事後的な数値の書き換えが発生しません。
分単位・時間単位の短期的な価格変動を対象に、ティックデータ受信からシグナル生成までを継続処理します。約定判断のスピードが求められる場面で、解析結果を取引アプリやAPI経由で受け取れます。
日次・週次の市場データとマクロ指標を組み合わせ、資産配分の見直しに資する解析レポートを提供します。短期的な値動きよりも、相関構造やリスク指標の変化を重視した設計です。
REST APIおよびWebSocket経由でシグナルデータを配信しています。認証にはAPIキーを使用し、既存の自動発注システムやBotへの組み込みを想定した設計です。発注機能自体は提供せず、解析結果の配信に専念しています。
ティックデータの受信からシグナル生成までの処理は低遅延を目標に設計されていますが、実測値は市場の負荷状況や通信環境によって変動します。各シグナルの発生時刻は公開ログに記録されるため、配信から反映までの実際の遅延を事後的に確認できます。
モデルは過去の価格・出来高データを用いて学習され、市場環境の変化に応じて再学習の周期を設けています。再学習前後の性能差はバックテスト環境で比較した上で、本番環境への反映を判断します。
国内主要取引所の上場銘柄を中心に、出来高や取引頻度が一定水準を満たす銘柄を対象としています。対象範囲は取得可能なデータソースの状況に応じて見直される場合があります。
公開ログはアカウント登録後に閲覧可能です。記録済みの発生時刻・想定価格・判定結果は固定され、後から変更されない構造になっているため、任意の期間を遡って集計・検証することができます。