私は過去3日間、ビットコインで人工知能モデルをトレーニングしました。買ってきたスクリプトではありません。テレグラムのボットでもありません。実データで訓練した、専用のアルゴリズムで、定量的な資金管理の厳密さを備えています。
今日は、すべてお見せします。生の数字、グラフ、そしてロジック。
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なぜビットコインで、なぜ10分なのか？
ビットコインはボスです。でも、同時に最も予測不能でもあります。
10分足ではノイズが最大です。そこが、多くの個人トレーダーが資金を失う場所です。
もし私たちのアルゴリズムが #BTC の10mで信頼できるシグナルを抽出できるのなら、それは確かに何かを理解したということです。
アルゴリズムが見ているもの
私たちのモデルは、単一の指標を見ているわけではありません。
各ローソク足ごとに、4つの時間的ホライズン（10, 20, 30, 60分）を横断し、40以上の数学的指標を計算します：モメンタム、ボラティリティ、買い圧、ローソク足の構造など。
当てずっぽうはしません。再現可能な統計的シグネチャを検出します。これは、履歴の中で何千回も起きてきたものです。
そして、そのシグネチャが十分な確率閾値に達したときだけポジションを取ります。
バックテスト：現実の条件、ズルなし
プロトコルは厳格です：
時間分割 70 / 15 / 15（テストデータは学習で一度も見ていません）。
未来のデータリークなし、先読みなし。
本番稼働で動くことになるものと同一のパラメータです。
結果：アウト・オブ・サンプル期間でシミュレーションした1,552トレード。
生の数字
1,552トレード
勝率：81,41%
プロフィットファクター：5,57（1ドル損失 → 5,57ドル獲得）
最大ドローダウン**：1,19%
シミュレーション済みネットリターン**：1か月未満で +616%
時間的な安定性
この図は、曜日と1日の時間ごとのリターンの累積を示しています。
利益は、たまたま当たった1つの時間帯に集中していません。分散されています。
これが、モデルが過学習していない証拠です。安定した統計的優位性を見つけました。
トレードの規則性
トレードごとのリターン分布はゼロ付近に山があり、正の非対称性があります。
平均の利益は、平均の損失よりも大きいです。
この非対称性が、正の数学的期待値を生み出しています。トレードを重ねるごとに。
Axiom Quant – 7月15日ローンチ
これらの結果は、ノートブックの中に閉じ込められることはありません。
私たちのモバイルアプリは、これと同じ確率をリアルタイムであなたの電話に送信します。
明確なシグナル：エントリー価格、テイクプロフィット、ストップロス。
アプリは有料になります。35個のAIモデルを継続的に動かすのはコストが高いためです。
私たちはアマチュア向けのおもちゃを作っていません。実際の収益性を求める人のためのツールを作っています。
ローンチまでの間、他のペアや他のタイムフレームでも引き続き結果を公開します。
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