データで検証する投資判断、흥계윤
リアルタイム予測モデルと公開パフォーマンスログに基づいてマーケティングの根拠を提供します。すべての分析結果が記録され、事後検証が可能です。
リアルタイム予測モデルと公開パフォーマンスログに基づいてマーケティングの根拠を提供します。すべての分析結果が記録され、事後検証が可能です。
흥계윤は、国内外の相場、取引量、ニュースデータをリアルタイムで収集し、予測モデルに反映します。分析結果は単純な枚数・売り信号ではなく、根拠データとリスク数値を一緒に提示します。
すべての操作プロセスはサーバーログに残ります。ユーザーは、分析が実行された時点とその時点で参照されたデータをいつでも確認できます。
チャート、ニュース、開示が同時に注がれます。短時間ですべての信号を処理することは現実的に困難です。
損失区間では判断基準が揺れる。同じデータを見ても毎回異なる決定を下すことになります。
多くの分析サービスが過去の業績を非公開に保ちます。信頼の有無を判断する根拠が不足しています。
흥계윤は、データ構造化、リスク数値化、公開ログの3つで、この問題に対応します。
分単位の相場と取引量の変化を学習し、短期方向性を推定します。予測値は確率区間として提供されます。
ボラティリティ、取引集中度、流動性指標を組み合わせて種目別リスク度を数値に換算します。
設定したしきい値を超えた区間ですぐに通知を送信します。通知条件は、ユーザーが直接調整できます。
予想損益と最大落幅を事前に計算し、ポジション規模の決定を支援します。
モデルは最近3年間の市場データで検証されており、四半期ごとに再学習を進めています。学習データと運用データは別々に管理されます。
すべての予測結果は、ヒットかどうかで公開されます。
最近6ヶ月間の予測ヒット率の推移（例レイアウト）
ログは変更も削除もされません。予測が間違っている場合も同様に記録されます。信頼の根拠は主張ではなく、公開された記録です。
価格、取引量、ニュース、開示データをリアルタイムで収集します。
過去の類似区間と現在のパターンを比較して方向性確率を計算します。
ボラティリティと流動性を反映し、カテゴリ別のリスクを0から100に変換します。
リスクスコアに基づいて、推奨比重と手節基準を一緒に提示します。
単一の品目インプレッションは、資産全体に対する一定の割合を超えないようにシステムが自動的に制限します。
公開パフォーマンスログで、毎月のヒット率と個々の予測履歴を確認できます。すべての記録は事後修正されません。
흥계윤は分析と提案まで提供します。実際のマーケティングを実行するかどうかは、ユーザーが直接決定します。
ボラティリティ、取引集中度、流動性指標を組み合わせて算出します。計算方法は、四半期ごとの更新履歴とともに知られています。
リスクスコアと手節基準を一緒に提供することで、基準なしの売買よりも構造的なアクセスが可能です。ただし、投資損失の可能性は常に存在します。
その他のお問い合わせは お問い合わせページで確認してください。