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相場の、核を斬る。
ISSUE 001 Raskenilo Corex AI TRADING ENGINE VER. 3.0 / 2026

CORE X

相場を当てにいくのは、もう終わりにしよう。Raskenilo Corex は、データを観測し、局面を分類し、条件の揃った瞬間だけを撃つAIエンジンです。派手さより規律を。的中率より、損失の上限を。ここで扱うのは、予測ではなく判断の設計です。

68features
42mslatency
100%logged
OBSERVE ▸ CUT ▸ EXECUTE ▸ ◆ NO FORMS · NO LOGIN · NO DATA ◆ Raskenilo Corex / VER.03 ◆ 判断の質を、撃つ前に上げる ◆ OBSERVE ▸ CUT ▸ EXECUTE ▸ ◆ NO FORMS · NO LOGIN · NO DATA ◆ Raskenilo Corex / VER.03 ◆ 判断の質を、撃つ前に上げる ◆
01 / Manifesto

Corex is not a fortune teller.

市場は、当てるものではない。読むものでもない。Corex は、市場を「観測する」。価格、出来高、スプレッド、板の厚み、銘柄間の相関。そういった無数のデータを、68 の特徴量に圧縮し、局面ごとに意味づけする。まず観測すること。それが最初の一手です。

観測の次は、見送り。条件が揃わない。流動性が薄い。スプレッドが広がった。そういう局面で建てないことを、Corex は明確な出力として扱います。理由も一緒に残す。勝つことより、負けないことを優先する。地味だが、長期で効いてくる。

判断は、事前に決めたルールだけで行う。裁量は挟まない。損失の上限を先に決め、そこからポジションサイズを逆算する。感情が入り込む余地を、構造的に消していく。Corex が扱うのは相場ではなく、その手前にある判断のプロセスです。

勝率を上げるな。
損失の上限を守れ。
それが、いちばん静かな勝ち方だ。 - Corex Design Principle
  • 01

    ルールだけで判断する

    裁量を挟まない。事前に決めた条件に外れたら、その瞬間に取引を見送る。判断は「その時」ではなく「前もって」設計しておく。

  • 02

    単一指標に頼らない

    移動平均一本で相場を語る時代は終わった。トレンド・ボラティリティ・流動性・相関、それぞれを別の軸として評価する。

  • 03

    損失から先に決める

    どれだけ取るかではなく、どこで降りるか。損失の上限を決め、そこからポジションサイズを逆算する。

  • 04

    根拠を残す

    採用した判断と、しなかった判断、両方の理由を残す。後から検証できる状態でなければ、改善のサイクルは回らない。

  • 05

    ブラックボックスを作らない

    ニューラルネットワークの出力も、決定論的なゲートを必ず通す。中身が説明できる範囲にモデルを収める。

  • 06

    個人情報を扱わない

    入力フォームも登録機能も持たない。閲覧だけで完結する構成を、設計の前提として維持する。

Core Layers

three layers. each auditable. no shortcuts, no black box, no magic.

01 OBSERVE

観測する層

価格・出来高・ボラティリティ・流動性・銘柄間の相関。一次データを 68 の特徴量に変換し、正規化と欠損補完をこの段階で済ませる。後段のモデルが安定して動くための土台を作る層です。ここでの品質が、全体の 8 割を決める。

02 INFER

推論する層

複数のモデルが同時に走る。トレンド、レンジ、高ボラティリティ、低流動性。それぞれの局面に対して異なる重み付けを行い、方向性・強度・不確実性を出力する。単一モデルに頼らず、複数の視点を合成する層です。

03 GATE

止める層

推論の出力は、そのまま執行判断にはならない。決定論的なゲートが、最大ポジション・許容ドローダウン・取引時間帯・流動性の下限といった条件と突き合わせる。すべてを満たしたときだけ、判断が確定する。

02 / Numbers - 設計上の目標値

Pipeline

Data flows one way. Gates close on failure. There is no path around the risk layer.

      ┌──────────────┐        ┌──────────────┐        ┌──────────────┐        ┌──────────────┐
      │              │        │              │        │              │        │              │
      │   INGEST     │───────▶│   FEATURES   │───────▶│    INFER     │───────▶│     GATE     │
      │              │        │              │        │              │        │              │
      └──────────────┘        └──────────────┘        └──────────────┘        └──────┬───────┘
            01                      02                      03                       │  04
                                                                                    │
                                                                        ┌───────────┴───────────┐
                                                                        │                       │
                                                                        ▼                       ▼
                                                                  ┌──────────┐           ┌──────────┐
                                                                  │ EXECUTE  │           │  HOLD    │
                                                                  │ 条件成立 │           │ 見送り   │
                                                                  └──────────┘           └──────────┘
                                                                        │                       │
                                                                        └───────────┬───────────┘
                                                                                    ▼
                                                                              ┌──────────┐
                                                                              │   LOG    │
                                                                              │ 全件保存 │
                                                                              └──────────┘

入力層には、正規化済みの市場データが特徴量ベクトルとして渡される。中間層では非線形な組み合わせを学習し、方向性とあわせてその判断の確からしさも推定する。自信のない出力は、この時点で低いスコアになる。

ただし、モデルの出力がそのまま執行に回ることはない。決定論的なゲート層が、事前に定義された条件と突き合わせ、すべてを満たしたときだけ判断を確定させる。条件を満たさなかった候補は、理由とともにログに残る。

この分離によって、モデル側の柔軟さを保ったまま、想定外の局面での逸脱を構造的に抑えられる。ゲートの条件はモデルの再学習とは独立して管理しているため、相場環境が変わったときの調整もそこだけで済む。

  • WALK-FWD過去データで学習、未来データで評価する手順を固定し、過剰な最適化を構造的に避ける。
  • REPRO乱数シードとモデルのバージョンを固定。同じ入力に対して、同じ出力が返る状態を保つ。
  • EXPLAIN判断に寄与した特徴量を記録。中身が見えないまま使うより、説明できる範囲に収める。
  • FAILSAFEデータの遅延や異常値を検知した時点でゲートを閉じ、新規の判断を停止する。
  • AUDIT採用・却下の両方を同じ粒度で保存。事後の検証が、次の改善の入り口になる。

Markets

対象として想定する市場。実際の対応範囲はデータ提供状況に依存する。

Market 特性 Corex の見方
FX 24 時間稼働。流動性が高く、変動構造が安定している 主要通貨ペアの構造とスプレッド推移
INDEX 構成銘柄の相関が強く、指数全体の方向が出やすい セクター間の偏りと指数の方向性
CRYPTO 値動きが大きく、流動性が急に揺れる 局面の切り替わりを早めに捉える
COMMODITY 需給と季節性の影響を強く受ける トレンドの持続性と転換点の評価
EQUITY 板と出来高の変化が大きく、流動性リスクが乗りやすい 流動性リスクを加味した判断
RATES マクロ指標との連動が強く、他資産の地合いを示す リスクオフ局面の早期察知

FAQ

自動で売買してくれるのですか
いいえ。ここで紹介しているのは判断を支援するエンジンの考え方であり、売買を自動で執行する機能や、証券会社・取引所の口座に接続する機能は提供していません。本サイトは紹介ページです。
登録や問い合わせの窓口はありますか
ありません。当サイトには入力欄も登録機能も設けていません。氏名やメールアドレスをお預かりする場面自体が存在しないため、個人情報の入力は不要です。
利益は保証されますか
保証しません。取引には必ずリスクが伴います。過去の結果やシミュレーションの数値は、将来同じようになることを示すものではありません。
「見送る判断」を重視するのはなぜですか
成績を左右するのは、勝った回数より損失の抑え方だからです。条件が揃わない局面で建てないことを明確な判断として扱い、理由も残すことで、後から検証できるようにしています。
判断の根拠は確認できますか
できる設計です。判断に寄与した特徴量、モデルのスコア、ゲートの通過状況を記録します。中身が見えないまま使うより、説明できる範囲に収めるほうが、運用として安定すると考えています。
どの市場に対応していますか
想定としては外国為替、株価指数、暗号資産、商品先物、個別株式、金利・債券です。ただし実際に対応できる範囲は、環境やデータの提供状況によって変わります。
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