01 / INGEST
データ取得と正規化
市場データフィードから価格・出来高・スプレッド・板情報を取得し、欠損を補完して正規化します。時間軸の異なるデータを揃えることで、後段のモデルが安定して動く土台を作ります。
Raskenilo Neural は、価格・出来高・スプレッド・板の厚み・銘柄間の相関を 68 の特徴量に圧縮し、相場がどの局面にあるかを推定するトレーディング支援エンジンです。当てにいくのではなく、観測する。損失の上限を先に決め、条件の揃った局面だけを選ぶ。そのための計測器です。
相場を読み切ることはできない。だから、読もうとするのをやめて、計測する。Neural はそのための道具です。
Raskenilo Neural は、市場の一次データを多次元の特徴量に変換し、相場がいまどの状態にあるかを推定するAIエンジンです。方向性の予測だけでなく、ボラティリティ、流動性、銘柄間の相関構造の変化を同時に評価することで、単純なテクニカル指標の組み合わせでは見えにくい局面の切り替わりを捉えます。
ここで大事なのは、当てにいかないことです。相場の方向を的中させるのではなく、判断の質を計測可能な形に落とす。条件が揃っているか、揃っていないならなぜか。そういうことを一つずつ確かめられる状態を作るのが、このエンジンの役目です。
成績を決めるのは、勝った回数ではなく損失の抑え方です。だから Neural は、シグナルの数より見送る判断の質を重視します。条件が揃わない局面で建てないこと。それを明確な出力として扱い、理由とともに記録します。
本サイトは設計思想を紹介するためのページです。投資助言ではなく、特定の金融商品の売買を勧めるものでもありません。入力フォームやアカウント登録はなく、個人情報をお預かりする仕組みも持っていません。
データの取得から判断の確定、そして記録まで。役割の違う層を積み上げ、それぞれを独立して検証できるようにしています。
市場データフィードから価格・出来高・スプレッド・板情報を取得し、欠損を補完して正規化します。時間軸の異なるデータを揃えることで、後段のモデルが安定して動く土台を作ります。
モメンタム、ボラティリティ、流動性、銘柄間の相関など、68 の特徴量をここで作ります。設計の品質がモデル全体の性能を大きく左右するため、いちばん工数をかける工程です。
トレンド、レンジ、高ボラティリティ、低流動性。いま相場がどの状態にあるかを推定し、局面に応じて戦略の重み付けを動的に変えます。同じシグナルでも、文脈が違えば扱いも変わる。
複数のモデルが特徴量を評価し、方向性・強度・不確実性のスコアを算出します。単一モデルの偏りを抑えるため、複数の視点をアンサンブルして出力します。
ポジションサイズ、最大ドローダウン、連敗時の停止期間を事前に定義し、機械的に適用します。条件を満たさない候補は、理由付きで却下されます。
判断に寄与した特徴量、モデルのスコア、ゲートの通過状況、執行条件をすべて記録します。後から「なぜそう判断したか」を辿れることが改善の前提です。
複数の視点で市場を見て、最後に一箇所で止める。推論は分散させ、判断は一点に集約するのが Neural の構成です。
モメンタム、ボラティリティ、流動性。性質の違う3つの視点から相場を見て、最後にひとつの判断にまとめます。途中で推論を分散させるのは、単一の見方に寄りすぎないためです。
3つの流れはフューズ層で統合されます。ここでは単純な平均ではなく、局面に応じた重み付けが行われます。トレンドが強い局面ではモメンタムの重みが増し、値幅が縮んで流動性が薄い局面では流動性のスコアが強く効きます。
フューズ層の出力は、そのまま執行判断にはなりません。ゲート層が最大ポジション、許容ドローダウン、取引時間帯、流動性の下限といった条件と照合し、すべてを満たしたときだけ判断が確定します。条件から外れた候補は、見送りとしてログに残ります。
実績の誇示ではなく、運用を続けるうえで守りたい水準。下回った場合は設定を見直す対象になります。
| 指標 | 目標 | 補足 |
|---|---|---|
| データ完全性 | 98% 以上 | 欠損と遅延を常時監視し、閾値を下回れば処理を止める |
| シグナル通過率 | およそ 90% | 残りは見送りとして、理由付きで記録する |
| 判断ログ保存率 | 100% | 採用・却下のどちらも同じ粒度で残す |
| フェイルセーフ発動 | 異常検知時 | ゲート閉鎖の時刻と理由を記録し、復旧は手動判断とする |
| 稼働率 | 99.9% | 計画停止を除いた稼働時間の割合 |
予測の精度より、損失の抑え方。Raskenilo Neural は、判断の前にリスクの枠を引きます。
どれほどモデルの精度が高くても、ポジションサイズを誤れば口座は持ちません。Neural は、シグナルの質より先に、1トレードあたりの許容損失を決め、そこからポジションサイズを逆算します。
許容損失は、口座残高に対する割合として固定されます。連敗が続いた場合には一定期間のクールダウンを挟み、ボラティリティが急上昇した場合には自動的に建玉を縮小します。ルールは事前に決め、相場が動いたからといって緩めません。
ここで大事なのは、ルールが「気分」で変わらないことです。裁量を挟まないことが、結果としていちばん難しい。だから Neural は、その部分を機械的に処理する構造を持っています。
ひとつの市場に閉じず、同じ枠組みで複数のアセットクラスを扱える構成を目指しています。実際の対応範囲は環境によって変わります。
| 市場 | 特性 | 主な見方 |
|---|---|---|
| FX外国為替 | 24時間稼働。流動性が高く、変動構造が安定している | 主要通貨ペアの構造とスプレッド推移 |
| IDX株価指数 | 構成銘柄の相関が強く、指数全体の方向が出やすい | セクター間の偏りと指数の方向性 |
| CRY暗号資産 | 値動きが大きく、流動性が急に揺れる | 局面の切り替わりを早めに捉える |
| CMD商品先物 | 需給と季節性の影響を強く受ける | トレンドの持続性と転換点の評価 |
| EQ個別株式 | 板と出来高の変化が大きく、流動性リスクが乗りやすい | 流動性リスクを加味した判断 |
| RATE金利・債券 | マクロ指標との連動が強く、他資産の地合いを示す | リスクオフ局面の早期察知 |
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