本ページでは、Kizuna Quant の頭脳とも言える「市場分析エンジン」と「AI アルゴリズム」の動作を詳細に解説します。
1. AI 分析モデルの構造
Kizuna Quant の AI は、複数のモデルを統合しハイブリッド構造を形成しています：
- 短期予測モデル（LSTM）
- ボラティリティ計算モデル（GARCH）
- 異常値検知モデル（LOF）
- センチメント分析モジュール（NLP）
これらのモデルが連携し、市場の方向性、価格帯、リスク水準を多角的に判断します。
2. マーケットスキャナー
Kizuna Quant は毎秒数千のデータポイントを解析し、最適なエントリーポイントを自動特定します。
- トレンド検出
- ボラティリティ測定
- 流動性評価
- 強弱指数の計算
- 大口注文の監視
3. トレードシグナル生成
AI は以下を総合判断して、シグナルを生成します：
- 現在の市場構造
- 過去統計
- リスク水準
- 価格帯の圧力バランス
- ニュース・センチメント
生成されたシグナルは、
“強い買い” / “買い” / “中立” / “売り” / “強い売り”
としてユーザーへ提示されます。
4. パフォーマンス最適化
AI システムは継続学習により改善されます：
- 勝率の検証
- 勇気係数（Risk Reward 比率）の再評価
- 市場サイクルごとの調整
- 手法別の最適化
5. まとめ
Kizuna Quant の AI エンジンは、金融市場分析の多角性と精密性を両立し、継続的に改善される進化型モデルです。ユーザーは、これらの高度な分析機能を活用することで、より合理的で戦略的な取引が可能になります。
