「感情」という名の
バグを排除せよ。
人間が相場の文脈（水平線）を引き、AIが厳格にエントリーを検閲する。
AlgoMirrorが実現するのは、鉄の規律の自動化。
Performance Evidence
規律が生み出した、客観的実績。
AI Confidence別判定精度
| 判定区分 | 件数 | 勝率 | 損益 |
|---|---|---|---|
| Manual (Conf=0) | 6件 | 83.3% | +16,720円 |
| Conf = 4 | 4件 | 75.0% | +7,240円 |
| Conf = 5 | 3件 | 33.3% | -3,187円 |
※注記: 現在Conf=5の試行数が3件と少ないため、統計的有意性を高めるべくデータの蓄積を継続しています。AlgoMirrorは不都合なデータも隠さず公開し、ロジックの改善サイクルに活用します。
Discipline Metrics (決済内訳)
「人間が文脈を読み、AIが規律を守る」
決済の約7割を人間がコントロールしつつ、残りの3割をAIが設計したSLが冷徹に執行。この比率こそが、感情を排除しつつ利益を最大化するAlgoMirrorの理想的な運用形態を示しています。
Development Philosophy「不完全」を認め、
規律をアップデートし続ける。
現在のAlgoMirrorは、初期設計としてリスクリワード比 2.0を掲げながらも、最終的な決済判断を「人間」に委ねています。
統計データに現れる「微益撤退」の記録。それは、AIが排除しきれなかった人間の恐怖や迷いの痕跡です。私はこの「ノイズ」を隠しません。
相場の文脈を読む人間の直感と、冷徹にルールを執行するAIのシステム。この境界線をどこに引くべきか。AlgoMirrorは、日々のトレードログから「感情というバグ」を特定し、システムトレーリングの実装に向けて現在も進化を続けています。
Logic Architecture落ちるナイフを、AIが検閲する。
Human Context (環境認識)
トレーダー本人が上位足の「文脈」を読み、主要な水平線を定義。ここがすべての起点となります。
Trigger Detection (接近検知)
定義されたラインに価格が到達した際、システムが起動。「待ち」の苦痛をテクノロジーで代替します。
Multi-Timeframe AI Scan
Geminiが5分足/1時間足/4時間足のチャートを同時解析。「その水平線に反転の根拠はあるか」を客観的に精査します。
Confidence Scoring
AIが判定結果をスコアリング。Confidence 4以上の「規律に合致した」トレードのみが執行プロセスへ進みます。
Execution & Discipline
RR 2.0を基準とした厳格なエントリー。「欲」が入り込む余地をこの瞬間に完全に遮断します。
たかむ
金融・FinTech領域を専門とするITコンサルタント。 大規模プロジェクトのマネジメント職として組織を牽引する傍ら、個人では17年にわたるFXキャリアを継続しています。
数多の相場局面を経験した末に辿り着いたのは、手法の優劣以上に「規律」の維持こそが最大の課題であるという真実。 自身のトレードから感情という名の「バグ」を排除するため、ITの知見と最新AIを統合したAlgoMirrorを開発しました。
現在は「不完全な人間」が「完璧な規律」を執行するためのシステムトレーリングの実装、および統計的エビデンスの蓄積に注力しています。
⬡ System Specifications
よくあるご質問
「規律」が完成する、
その時まで。
AlgoMirrorは、現在も日々リアルトレードによる統計を蓄積しています。
ITコンサルタントとしての品質基準、そして17年のFX経験に基づく論理的裏付け。
それらが「統計的有意性」を満たすまで、本システムの一般提供は行いません。