データ駆動型の背景に表示された Majetrix 予測分析ダッシュボードのコンセプト

AI を活用した分析により、より検討された暗号通貨の決定が可能に

Majetrix は、ライブ市場データと予測モデリングを組み合わせて、学生や若い専門家が資金を投入する前に仮想通貨のポジションをより厳密に評価できるようにします。すべての信号は公開でログに記録されるため、モデルを信頼するのではなく、モデルの履歴を確認できます。

例示的なモデル出力

代表的なもののみであり、実際のパフォーマンス データではありません。ベータ参加者はライブフィギュアを利用できます。

Majetrix アナリストが画面上の予測モデル出力を確認する

即効性ではなく、慎重な意思決定を目的として構築されています

Majetrix は、単純な観察に基づいて設定されました。ほとんどの小売仮想通貨調査は手動で行われ、時間がかかり、事後の検証が困難です。当社のプラットフォームは、統計および機械学習技術を継続的に市場データに適用するため、調査時間はデータを収集するのではなく、結果の解釈に費やされます。

当社は英国に本拠を置き、トレーディングデスク相当のツールや資金を必要とせずに、データサイエンスの考え方を自分のポートフォリオに適用したいと考えている学生やキャリアの浅い専門家を念頭に置いて設計されています。

手作業によるリサーチが仮想通貨市場と歩調を合わせるのに苦労している理由

仮想通貨市場は数十の会場で継続的に取引されており、価格関連の情報はほとんどの個人投資家が合理的に追跡できるよりも早く到着します。チャート、注文帳、オンチェーンアクティビティを手動で相互参照するには何時間もかかり、時間のプレッシャーがあると間違いが起こりやすくなります。

Majetrix は、その量のデータを吸収し、それを明確に理由付けされたリスクスコア付けされた少数の信号に変換するように構築されており、推測ではなく情報に基づいて最終的な決定を下すことができます。

信頼するだけでなく、パフォーマンスを確認できる

ベータ ダッシュボードには、その後の時間の経過に伴う価格変動に対するモデルの信頼度が、資産ごと、およびシグナルが仮定した保有期間ごとに分類されて表示されます。単一のヘッドラインの数字ではなく、ボラティリティが高い期間を含むさまざまな市場条件でモデルがどのようにパフォーマンスを発揮したかを確認できます。

ログに記録された信号履歴

モデルによって生成されたすべての信号にはタイムスタンプが付けられ、発行された時点から保持されるため、メモリから呼び出すのではなく、後の結果を確認できます。

独立したレビューウィンドウ

ベータ メンバーは、アーカイブされる前に最近のエントリを確認し、公開された方法論と矛盾していると思われるものにフラグを付けることができます。

リスクの報告

シグナルは、生成時に存在したボラティリティと流動性の条件に基づいて、エクスポージャ レベル (低、中、高) によって分類されます。

パフォーマンス ログは、遡って収集されるのではなく、発生したときに公開されます。エントリが記録された後は、削除したり再記述したりすることはありません。これは、コミュニティのレビュー プロセスがチェックするように設計されています。

専門用語を使わずに説明されるモデル

Majetrix を使用するのに統計学の学位は必要ありませんが、各推奨事項の背後で何が起こっているかを大まかに理解するのに役立ちます。

ステップ 1

データの取り込み

このシステムは、複数のソースから注文帳データ、オンチェーン取引アクティビティ、集約されたセンチメント フィードを継続的に取得し、分析用の共通形式に正規化します。

ステップ 2

分析

統計モデルと機械学習モデルは、このデータ全体の相関関係、ボラティリティの変化、モメンタム パターンを探し、現在の状況を過去の類似状況と比較します。

ステップ 3

最適化

出力は、推奨されるポジション サイズ範囲と保有期間、および関連する警告フラグを含む、ランク付けされたリスク調整済みの推奨事項に変換されます。

2 つのアプリケーション例

以下のシナリオは、プラットフォームの出力がどのように使用されるかを示す例です。これらはデータを適用する方法を説明するものであり、結果を保証するものではありません。

ケーススタディ

低資本での参入

暗号通貨用にそこそこの金額を確保している学生は、Majetrix のリスク フラグを使用して、ボラティリティの高いウィンドウでポジションをエントリーすることを避け、代わりに、事前に定義されたより少ない金額をコミットする前に、リスクの低いシグナルを待つ可能性があります。

例示的なシナリオのみ。結果は個々に異なるため、この例では示されていません。

ケーススタディ

リスクヘッジ

より大きく、より確立されたポジションを持つ若い専門家は、予想されるボラティリティを高めるのではなく、予想されるボラティリティに先立ってエクスポージャーを減らすためのプロンプトとして中リスクのシグナルを使用する可能性があります。これは、モデルをより広範な戦略におけるいくつかの入力のうちの 1 つとして扱うことです。

例示的なシナリオのみ。これは投資アドバイスではないため、推奨として読まないでください。

方法論は検討可能

当社の中核となる USP は、パフォーマンスに関する主張が要約として自己報告されるものではなく、ベータ メンバーが直接検査できるタイムスタンプ付きの個別のエントリとして記録されることです。この方法論では、各シグナルがどのように生成、スコアリング、アーカイブされるかを文書化しているため、レビュー担当者は社内で使用しているのと同じプロセスをチェックできます。

完全な方法論を表示する
監査ログのエントリ形式の例(例示)
日付 資産 信号 リスクフラグ ステータス
1日目 BTC/ポンド ホールド 低い 閉店
1日目 イーサリアム/ポンド 減らす 中 閉店
2日目 ソル/ポンド 見る 高 開く

監査インフラストラクチャを拡張する間、ベータ版へのアクセスは制限されています

待機リストに参加して、ライブ パフォーマンス ログ、リスク スコアリングされたシグナル、完全な方法論ドキュメントを含むダッシュボードに早期にアクセスしてください。

ベータ版に参加する

暗号資産への投資は英国の主流の金融商品と同じように規制されていないため、価値が上昇するだけでなく下落する可能性もあります。ログに記録された信号と過去のモデルのパフォーマンスは、将来の結果の信頼できる指標ではありません。 Majetrix は、お客様自身の研究をサポートする分析ツールを提供しますが、個人的な投資アドバイスは提供しません。投資を決定する前に必ずリスクをご理解ください。