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AI・バックテスト

このセクションでは、AI、投資ロジック、リプレイをどう統合しているかを説明する文書をまとめています。

主要アーティファクト

統合フロー

  1. ライブフィードと構造化サービスが現在のスナップショットを作る
  2. AI とグラフ層が証拠に基づくコンテキストを作る
  3. 投資ロジックがテーマを資産にマッピングしてアイデア候補を作る
  4. リプレイとウォークフォワード・バックテストが時間を通じて評価する
  5. 学習された prior が再びライブ意思決定支援に戻る

現在の制限

  • 一部の確率レイヤーは実用上の近似に留まる
  • リプレイ品質は point-in-time データの完全性に依存する
  • learned sizing は adaptive prior と hard guardrail を混ぜている

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最終更新:

コードは AGPL-3.0-only で提供され、公開ドキュメントとメディアには別のコンテンツ方針が適用されます。