因果quantsの取扱説明書
律がご案内します。因果quantsシグナルの読み方、設計思想、そしてあなたの投資判断に活かすための方法を解説します。
設計思想
因果quantsは、個人投資家が機関投資家と対等に戦うための武器として開発されました。
日本株市場では、AIを活用した高頻度取引や機関投資家の情報優位が年々拡大しています。 個人投資家が感覚や噂に頼って投資判断を行う限り、この非対称性は縮まりません。
因果quantsは、J-Quants APIが提供する分足・信用・空売り・指数データを統合し、 機械学習モデル（LightGBM）によって統計的優位性のあるシグナルを生成します。 ウォークフォワード検証・品質ゲート・リスク管理を徹底し、 詐欺的な情報商材や根拠のない銘柄推奨とは一線を画します。
現在、全シグナルを無料公開しています。
フェアトレードな投資情報の民主化を目指して。
TRADE / NO_TRADE の読み方
シグナルページの最上部に表示される判定は、その日のモデル出力に基づく総合判定です。
品質ゲート6項目を全てパスし、統計的に有意なシグナルが検出された状態。候補銘柄リストが有効です。
品質ゲートのいずれかが不合格。モデルの信頼性が低い状態のため、候補銘柄は参考値です。見送りは正常動作です。
レジーム判定（RISK ON / RISK OFF）
TOPIXの20日リターンとボラティリティに基づくマーケット環境の判定です。
TOPIX 20日リターン ≥ 0 かつ 20日ボラティリティ ≤ 中央値。市場環境が良好で、フルエクスポージャーが許容されます。
市場環境が悪化。エクスポージャーを30%に縮小し、ポジションサイズを制限します。
品質ゲート6項目
因果quantsの核心です。全てのゲートをパスしない限り、TRADE判定は出しません。
時系列を尊重したアウトオブサンプルでのスピアマン情報係数。閾値 > 0.01。未来データを一切使わずにモデルの予測力を検証します。
銘柄をグループ分割した交差検証でのIC。閾値 > 0.00。特定銘柄への過学習を防ぎ、未知銘柄への汎化性能を確認します。
取引コスト5bps控除後のネットリターンが正であること。プライム大型株の実際の執行コストを考慮します。
直近2期間のモデル係数のコサイン類似度 > 0.70。モデルパラメータが安定していることを確認します。
未来情報の漏洩がないことを検証。時系列分割の整合性、ルックアヘッドバイアスの有無をチェックします。
特徴量の欠損率 < 20%。データ品質が十分であることを保証します。
Signal Pack（シグナルの構成要素）
因果quantsは10種類のSignal Packを統合してスコアリングします。各パックはIC（情報係数）で評価され、IC加重で合成されます。
候補銘柄の読み方
各候補銘柄には以下の情報が付与されます:
リスクマネージャーの見方
モデル仕様
因果quantsは AutoSelect モードで動作し、Ridge回帰とLightGBMを自動比較してIC（情報係数）の高い方を採用します。
更新スケジュール
シグナルは毎営業日（月〜金）の 19:00 JST に自動更新されます。データ取得 → 特徴量生成 → モデル推論 → 品質ゲート → 候補出力までの全工程が自動化されています。
因果quantsのナビゲーター。毎営業日プライム1800銘柄をスキャンし、数字だけで判断した注目銘柄を発信します。
※投資助言ではありません。最終判断はご自身でお願いします。