01
データを取得する
市場データや銘柄データを取得し、分析に使える形に整えます。
市場に隠されたアルファを
あなた専用のトレードラボで解読する
FactDecodeは、データ取得・ファクター作成・AI探索・検証結果の確認を一つにつなげる
投資分析ワークスペースです。感覚ではなく、検証可能な根拠から次の戦略を組み立てます。
その戦略、本当に検証できていますか？
-
情報を追うだけで終わっていませんか？
- 本、動画、SNSを追っても、それが自分の対象市場で機能するとは限りません。
-
単発シグナルに頼っていませんか？
- PER、ゴールデンクロス、RSIだけでは、
市場の複雑な条件を捉えきれません。 -
組み合わせを検証できていますか？
- データや指標はある。けれど、
どの組み合わせを検証すべきかが見えない。
Workflow
データ取得から結果確認まで、ひとつの流れで管理する
市場データを取得し、独自ファクターを作成し、プロジェクトごとに分析条件を設計できます。
分析結果はrunごとに保存され、後から比較・再確認できます。
02
ファクターを作成する
価格、出来高、相対強度、テクニカル指標などをもとに、検証対象となるファクターを作成します。
03
AIで探索・検証する
複数のファクターの組み合わせを探索し、どの条件に優位性があるのかを検証します。
04
結果を確認する
寄与度、相関、SHAP、スコア帯別成績などを確認し、投資判断に使える根拠として整理します。
この流れで、投資判断に使える根拠を整理できます
分析条件
ファクター寄与
相関・分位分析
SHAPによる説明
スコア帯別検証
結果ダッシュボード
分析履歴の保存
runごとの比較
Analysis Dashboard
分析結果を、判断に使える根拠として確認する
FactDecodeは、AIが見つけた結果を、ファクター寄与・作用分布・検証結果まで整理して表示します。
単なるスコアではなく、投資判断に使える根拠として確認できます。
Factor
ファクター寄与度
今回の分析結果に対して、どのファクターが大きく影響したのかを確認できます。結果の背景を、感覚ではなく構造で理解できます。
SHAP
SHAPサマリー
各ファクターが予測にどう作用したのかを分布で確認できます。モデルの判断傾向を、作用方向と強さの両面から読み解けます。
Validation
検証バンド
スコア帯ごとの成績を比較し、予測の信頼性を確認できます。高スコア帯に優位性があるかを、数値で検証できます。
Evidence
結果を信じる前に、根拠を確認できる
FactDecodeは、AIが見つけた結果を、相関・分位検証・SHAPで確認できます。
予測スコアだけでは見えない背景を整理し、判断に使える材料として確認できます。
相関
将来リターンとの関係
リターンとの相関を確認する
各ファクターと、設定した期間後のパフォーマンスとの相関を確認できます。 結果に対してどの条件が関係していたのかを、シンプルな統計指標として整理できます。
相関関係を見て、ファクターと将来パフォーマンスの関係を確認します。
分位
ファクター分位検証
条件別の成績差を確認する
特定ファクターの値を分位に分け、各帯の平均リターンや勝率などを比較できます。値が高い条件、低い条件で結果に差が出ていたのかを確認できます。
Quantile Profileで、ファクター値ごとの実績差を確認します。
SHAP
条件帯の確認
水準別の効き方を確認する
特定ファクターの値と予測への影響の関係を確認できます。 プラスに働く条件、マイナスに働く条件を読み解けます。
SHAP Dependenceで、個別ファクターの効き方を確認します。
Plan Value
分析の深さに合わせて、必要な検証環境を選べます
FactDecodeは、まず結果を確認する段階から、要因の分解、検証結果の比較、
継続的な検証まで、分析の深さに応じて活用できます。
Standard
主要な分析結果を確認する
AIが見つけた結果の全体像を確認し、どのファクターが結果に影響したのかを把握できます。まずは、探索結果を投資判断の材料として整理したい方向けのプランです。
- ✓主要データの取得・管理
- ✓基礎分析結果の確認
- ✓ファクター寄与の確認
- ✓分析履歴・プロジェクト管理
- ✓会員限定チャンネルへのアクセス
Pro
要因を分解して判断傾向を読む
ファクターごとの分位分析やSHAPによる寄与分析を通じて、なぜその結果になったのかをより深く確認できます。単なるスコアではなく、判断の背景まで検証したい方向けです。
- ✓Standardの全機能
- ✓分位分析によるファクター検証
- ✓SHAPによる寄与分析
- ✓モデル判断傾向の可視化
- ✓検証結果の比較・深掘り
Elite
継続検証を実運用の判断材料に
最新の予測結果や検証バンド、run比較を確認しながら、分析結果を継続的に見直せます。自分専用の検証環境として、投資判断に使う材料を蓄積したい方向けです。
- ✓Proの全機能
- ✓最新データの分析サマリー確認
- ✓スコア帯別の検証
- ✓run比較・時系列確認
- ✓継続運用向けの分析管理
- ✓Elite専用チャンネルへのアクセス
Use Cases
銘柄選定から資産配分まで、投資仮説を検証できます
FactDecodeは、資産・時間軸ごとの分析整理、投資仮説の背景確認、
ファクター検証まで、目的に応じて活用できます。
マルチアセットを扱う投資家
資産ごとの分析結果を見比べる
株式、指数、金利、コモディティなど、複数のアセットを見ていると、期待リターン、勝率、スコア、検証結果などの判断材料が散らばりやすくなります。
FactDecodeでは、アセットや時間軸ごとにProjectを作成し、それぞれの予測サマリー、期待リターン、勝率、検証結果を確認できます。複数のProjectを見比べながら、資産配分や注目対象を整理するための材料として活用できます。
資産・時間軸ごとの判断材料整理
投資仮説の背景を確認したい投資家
AIが見つけた条件分岐を読み解く
相場を見ていて気になる条件があっても、それが単独で効いているのか、他の条件と組み合わさって結果に影響しているのかを確認するのは簡単ではありません。
FactDecodeでは、価格、出来高、相対強度、マクロ指標などをファクターとして扱い、AI探索と検証結果を確認できます。代表ツリーなどを通じて、モデルがどのような条件分岐を参照していたのかを把握し、投資仮説を検証するための材料として整理できます。
条件分岐の理解
ファクター研究者
ファクターの効き方を深掘る
相対強度、出来高、テクニカル指標、マクロ指標など、使えそうなファクターは数多くあります。しかし、どのファクターが結果に影響しているのか、どの条件で効きやすいのかを確認するには手間がかかります。
FactDecodeでは、ファクター寄与、分位検証、SHAPなどを通じて、各ファクターの重要度や作用方向を確認できます。単にスコアを見るだけでなく、どの条件が結果に影響したのかを検証できます。
有効条件の検証
Founder / Quant Trader / AI & Application Engineer
小澤 裕紀 / yukizawa
トレーダーとして市場に向き合い、同時にデータ分析を得意とする開発者としてシステムを作ってきた中で、私が強く感じてきたことがあります。
それは、投資判断に必要なのは、話題性や感覚だけではなく、再現性を検証できる根拠だということです。市場には日々多くの情報が流れていますが、そのすべてが判断材料になるわけではありません。重要なのは、ノイズを取り除き、自分の仮説がどの条件で機能するのかを確認することです。
FactDecodeは、私自身が投資仮説を検証するために必要だと考えてきた分析環境を、プロダクトとして形にしたものです。データを取得し、ファクターを作り、AIで探索し、寄与度・SHAP・分位検証などを通じて結果の背景を確認する。その一連の流れを、ひとつのワークスペースで扱えるようにしています。
FactDecodeが目指すのは、売買の答えを一方的に提示することではありません。ユーザー自身が投資アイデアを検証し、判断に使える材料として整理できる環境を提供することです。