
量的トレーダーが必要とするすべてのツール — 戦略生成からリスク管理、データソーシングからポートフォリオ合成まで。
大規模言語モデルで取引を生成、予測、管理する 5 つの異なる AI モード。
市場状態をトレンド、レンジ、コンソリデーション、オシレーション、カスタムの Regime に分類し、Regime 対応エントリーシグナルを生成。分類とエントリーロジックを分離する 2 層アプローチ。
3 つのモデルサイズ(mini/small/base)による時系列予測。多次元シグナルフィルタリングで予測精度からノイズを分離し、堅牢なエントリーシグナルを実現。
LLM がフルコンテキスト(哲学、インジケーター、市場状態)で各価格バーを評価し、各ローソク足で詳細な買い/売り/保有決定を行う。
毎バーではなく設定可能なインターバル(N バーごと)で LLM が決定。API コールを 10-20 倍削減しながらスイングトレードのための AI 推論を維持。
自然言語で戦略を記述、チャットで反復、実行可能な Python コードを取得。強い直感を持つトレーダーのプログラミング障壁を排除。
資本を守る多層防御の出口ルールと市場状態フィルター。
インジケーターベースの観測ルールで不利な状況での取引をブロック。「取引すべきか?」と「何を取引するか?」を分離してフォールスシグナルとドローダウンを削減。
5 ルール出口システム:サーキットブレーカー、タイムリミット、Regime 検出、ドローダウン制限、インジケーターガード。複数の独立した安全層が壊滅的な損失を防止。
ローカルキャッシュとリアルタイムバックテスト分析を備えたマルチソース市場データ。
6 つのプロバイダー:YFinance、Dukascopy、ClickHouse、Alpaca、CCXT、BaoStock。ゼロコピーエクゼキューターアクセスと並行ダウンロードキューを備えたローカル Parquet キャッシュ。
バックテスト実行中にライブ資産曲線、トレードログ、7 指標ダッシュボード(PnL、Sharpe、MaxDD、勝率、プロフィットファクター)をストリーミング。失敗する戦略を早期に発見。
Python より 500-1000 倍高速。pybind11 経由で組み込まれた Python を持つ C++ エクゼキューターが Apache Arrow でゼロコピー NumPy アクセスを提供。毎時 100+ バックテストを実現。
無料 Deep Dive →統計的加重とファクタースクリーニングによる機関投資家級マルチシグナル融合。
5 つの加重方法(Equal、Confidence、Voting、Max Confidence、Min Confidence)で 1000+ シグナルを組み合わせる機関投資家級シグナル融合。IC/ICIR/Sharpe スクリーニング。
無料版にはC++バックテストエンジン、Regime検出、YFinance + Dukascopyデータが含まれます — スケールでの構築開始に必要な全てが揃っています。