AI駆動型 投資インテリジェンス
データが導く、揺るぎない収益化。
Mahorieは、過去の市場データで検証済みのAIモデルを用いて、投資判断とリスク管理を自動化します。日々の相場チェックに時間を割かず、仕組みに任せた収益化を目指せます。
バックテスト済みモデルのみを採用。過度なレバレッジや裁量トレードは行いません。
Mahorieは、過去の市場データで検証済みのAIモデルを用いて、投資判断とリスク管理を自動化します。日々の相場チェックに時間を割かず、仕組みに任せた収益化を目指せます。
バックテスト済みモデルのみを採用。過度なレバレッジや裁量トレードは行いません。
相場は昼夜を問わず変動し、ニュースや指標発表によって短時間で状況が変わります。個人が全ての情報を追い続けることは、時間的にも精神的にも継続が難しい作業です。感情的な判断が入り込みやすいことも、成果を不安定にする要因になります。
本業を持つ副業層にとって、常時の監視は現実的な選択肢ではありません。
Mahorieは、価格・出来高・ボラティリティなど数百万件規模のデータ点をリアルタイムに処理し、統計的な優位性が確認された局面でのみシグナルを生成します。判断の根拠は全てバックテストで裏付けられています。
Mahorieは、金融データ分析の知見を持つチームが、機関投資家向けに用いられてきた分析手法を個人でも扱える形に設計したプラットフォームです。特別な金融知識やプログラミングスキルは前提としていません。
設計の中心にあるのは「検証可能性」です。すべての戦略は稼働前に長期のヒストリカルデータで検証され、想定外の挙動が確認された場合は自動的に停止する仕組みを備えています。
Mahorieの判断プロセスは、単一のアルゴリズムではなく、3つの機能が連携する構成になっています。
数年分のヒストリカルデータを用いて、戦略の有効性を稼働前に検証します。異なる市況下での挙動を確認し、再現性の低い戦略は採用しません。
ポジションサイズやドローダウンを常時監視し、あらかじめ定めた許容範囲を超えた場合は自動的にリスク量を縮小します。手動介入を前提としません。
複数の予測モデルの出力を統合し、実行タイミングと規模を決定します。人の裁量を挟まないことで、判断のブレを最小限に抑えます。
Mahorieが提示する信頼性は、証言ではなく、以下のプロセス自体に基づいています。
価格、出来高、ボラティリティ、マクロ指標などを複数のソースから継続的に収集し、ノイズを除去した状態で分析基盤に格納します。
収集したデータから統計的に有意な傾向を抽出し、過去の類似局面と比較検証します。この段階でバックテストを繰り返し、再現性を確認します。
検証済みの戦略に基づき、発注タイミングとリスク配分を決定します。実行後も結果を記録し、モデルの精度を継続的に評価します。
Mahorieの各戦略は、公開されている市場データを用いたバックテスト結果を基に評価されます。個別の運用条件によって結果は変動するため、具体的な数値は個別レポートでご案内しています。
急激な下落局面において、リスク制御ロジックがポジションを段階的に縮小することで、資産の一時的な減少幅を抑える設計になっています。
バックテスト期間における平均的な利回り傾向を戦略ごとに算出し、レポート内で開示しています。将来の成果を保証するものではありません。
図：バックテスト期間ごとの相対的なパフォーマンス傾向（イメージ）。実数値は個別レポートに記載。
必要な資金規模は選択する戦略のリスク設定によって異なります。小規模な資金からリスクを抑えて開始し、運用状況を確認しながら調整する方法を推奨しています。デモ環境では資金を投入せずに動作を確認できます。
価格変動や出来高などの市場データから統計的な優位性を検出し、過去データで検証済みのルールに基づいてシグナルを生成します。単一の予測に依存せず、複数モデルの出力を組み合わせて最終判断を行います。
ボラティリティが一定の水準を超えた場合、ポジションサイズを自動的に縮小するロジックが作動します。想定外の挙動が検知された際には、稼働そのものを一時停止する仕組みも備えています。
不要です。戦略の選択とリスク許容度の設定を行えば、実行から監視まではMahorie側で処理します。ただし、判断の根拠や過去の検証結果は管理画面上で常に確認できます。