KPI 詳細解説・検証ハブ

ホームは要約、このページは指標の意味・計算基準を説明する静的な検証ページです。

このページの役割

このページは実運用データに基づいてNoahAIの成果と信頼性を検証するKPI/証明ページです。

一般ユーザーは次の3項目を見れば十分です

  • • 勝率 (Win Rate): どれだけ当たるか
  • • 最大ドローダウン (MDD): 最大下落の深さ
  • • 損益推移 (PnL): 全体の損益構造

核心メッセージ

NoahAIは単純な勝率競争ではなく、損失制御と反復安定性を重視して設計されています。

主要KPI 3つの要約

Win Rate

-

Max Drawdown (MDD)

-

Total PnL

-

コホート値を優先表示し、欠損項目は公開可能な運用集計で補完表示します。

数値の解釈ガイド（重要）

現在の公開値は直近30日コホートの保守的集計です。単一期間の勝率/損益だけで判断せず、損失制御(MDD)・早期決済・反復安定性を合わせて解釈してください。

Data Healthの読み方

Data Healthはデータ鮮度と活動量を合わせて見る状態指標です。

要点だけ見ると

  • • NoahAIは実利用ログで検証されています。
  • • 判断と結果は集計形で記録・公開されます。
  • • 単純な勝率よりリスク制御を優先します。
  • • 学習/フィードバック構造で反復安定性を高めます。

詳細な根拠はこちらで確認

KPIハブは要約中心です。改善根拠と動作メカニズムは以下のページで確認できます。

AlphaArena KPI（エンジン/メタAI検証用）

エンジン特性・処理量・運用状態を確認する技術指標です。ユーザーコホート成果とは目的が異なります。

AlphaArena 公開KPIスナップショット

公開可能な運用指標のみを要約しています。内部しきい値やセッション原本データは除外し、リアルタイムではなく公開JSONのスナップショット時点で表示します。

実取引PoCベースの集計期間: 2026-01-01 ~ 現在 | 目的: AlphaArenaの技術成果透明性公開 | エンジン別累積損益は公開安全範囲で匿名集計

Data Health

-

-

Trade Records

-

latest -

Model Chats

-

latest -

Balance History

-

latest -

エンジン別 累積実現損益（公開要約）: データ読み込み中.本指標はAlphaArenaの実取引PoCログを公開安全に集計したデータに基づき、投資助言または収益保証を意味しません。

データ鮮度（最終更新からの経過時間）

  • Trade: -
  • ModelChat: -
  • Balance: -

活動指標

  • Trades 24h: 0
  • Trades 7d: 0
  • Chats 24h: 0
  • Chats 7d: 0

エンジン別 詳細指標

EngineTradesWin RateAvg PnL/Trade

この数値の意味は？

Data Healthは鮮度と活動量を合成した状態スコアです。エンジン別の累積/平均損益と勝率はベンチマーク比較指標であり、投資推奨や収益保証を意味しません。

活動量0の解釈ガイド

公開KPIスナップショットの24h/7d活動量0は、サービス停止を意味しません。このページはリアルタイム運用画面ではなく公開時点の静的集計であり、実運用は限定ベータ環境で継続している場合があります。

公開KPI JSONを見る技術ホワイトペーパー技術証明を見るKPI 詳細解説を見る

NoahAI ユーザーKPI（実利用コホート公開集計）

実利用コホート基準の成果/リスク指標です。サービス利用判断ではこのブロックを優先してください。

NoahAI ユーザー取引KPIスナップショット

NoahAI実証ユーザーログ(trading.db)に基づく公開要約指標です。公開代表値は直近30日ローリングのコホート集計基準であり、アカウント識別情報・原文プロンプト・機微なセッションデータは公開しません。

実証運営期間：2024-11-01 ～ 現在 | 目的：NoahAI ユーザー取引とAI判断の透明性公開 | データ範囲：実口座テストユーザーの取引ログおよびAI決定記録（公開KPI基準：直近30日ローリングのコホート集計）

サンプル注記

本画面はコホート30名から無作為に抽出した1名のスナップショットです。代表成績ではなくケースサンプルです。

マーケティング/投資家説明には単一ユーザー値ではなく、コホート集計（中央値・分位・標準偏差）を使用してください。

読み方: コホート指標が代表値で、Random 1/Nはケース参考値です。勝率・損益・最大ドローダウン(MDD)を合わせて判断してください。

コホート集計KPI

代表性はコホート集計指標で判断してください。（直近30日の固定ウィンドウ）

Cohort Win Rate

-

Cohort Total PnL

-

Cohort Max Drawdown

-

コホートMDDは現行の公開元データに含まれていないため非表示です。

Data Health

-

-

Closed Trades

-

AI Decisions

-

Sample Win Rate

-

Random 1/30

Sample Total PnL

-

Random 1/30

Top Exit Reasons

  • データ読み込み中

Top Decision Types

  • データ読み込み中

本指標は運用透明性のための情報であり、投資助言または収益保証を意味しません。

注記: 本スナップショットは暗号資産・証券の実証運用ログを統合した公開要約です。口座個別詳細・原文プロンプト・機微なセッションログは除外されます。

Cohort PnLの解釈ガイド

公開された直近30日コホート損益は、保守的なリスク基準と早期決済ポリシーを反映した検証用集計です。NoahAIは短期損益の最大化より、リスク制限と長期的な反復安定性を優先します。

取引所/チャネル別 要約

ExchangeTradesWin RateSample PnL (1/N)
データ読み込み中
ユーザーKPI JSONを見る技術証明を見るKPI 詳細解説を見る
AI Learning Insights

NoahAI ブロックチェーン学習インサイト

実証運用データに基づくAI学習成果とコアメカニズム。運用透明性のために提供し、一部の技術パラメータは企業秘密として非公開です。

「社外秘」表示項目は企業機密保護および競合技術流出防止のため公開しません。

AI 階段式学習曲線

公開月次レポート（直近30日ローリング）基準で、初期運用フェーズ後に段階的な改善傾向を示しています。

Phase 1

~18%

初期学習 シグナル収集とパターン認識

Phase 2

~30%

成熟期 安定した戦略への収束

Phase 3

~33%

高原＋調整 次レベル最適化の準備

NOW

Phase 4

34%+

再加速 新メカニズム適用後に向上

3つのコア学習メカニズム

NoahAIが一般的な自動売買と異なる理由

01特許審査中

ダイナミックリスク調整システム

パフォーマンスに応じて攻撃/防御を自動切換え

勝率が低下するとAIは即座にトレードサイズを縮小し、成績が改善すると徐々に拡大します。切替閾値とスケール係数は社外秘です。

02

インテリジェントコイン選択学習

14万件以上のシグナルから「今どのコインが勝てるか」を学習

ベータ期間中140,000件以上のAIシグナルを累積学習し、コインごとの最適エントリータイミングを特定します。選択アルゴリズムは社外秘です。

03β検証済

AI早期決済ロジック

「小さな確実な利益」が「大きなTP到達」より効果的

実データ分析の結果、AI早期決済方式は従来のTP到達方式より有効勝率が高いことが確認されました。決済判断モデルは社外秘です。

技術差別化: NoahAI vs 一般自動売買

競合比較における主要技術優位性

機能一般自動売買NoahAI
リスク調整固定（変更なし）✅ 動的（パフォーマンス反応型）
コイン選択事前指定（固定）✅ リアルタイム学習（進化型）
決済戦略機械的TP/SL✅ AI判断ベース（適応型）
学習データ直近1〜2ヶ月✅ ベータ全期間累積（14万件+）
市場心理反映❌ 非対応✅ 恐怖・中立・強欲を区分
調整モデル手動設定✅ 実時間の実行調整 + 7日ポリシー再評価

技術仕様（公開範囲）

⚠️ 一部パラメータは競合情報漏洩防止のため非公開です。

AI シグナル累積数14万件以上（ベータ全期間）
対応取引所Binance・Bybit・OKX・Bitget運用中、Upbit・Bithumb現物連携あり
テクニカル指標RSI・MACD・ボリンジャーバンド・出来高・トレンド
ポートフォリオコイン数14〜20銘柄（動的選択）
調整サイクル実時間の実行調整 + 7日スライディング再評価
市場心理分類恐怖・中立・強欲（3段階）
ダイナミックリスク閾値社外秘
決済モデルパラメータ社外秘
コインスコアリングアルゴリズム社外秘
基本レバレッジ最大10倍（設定により調整可）

技術ロードマップ

完了

ベータ学習システム構築

  • •階段式学習曲線確認
  • •ダイナミックリスク調整稼働
  • •AI早期決済ロジック検証
  • •14万件以上のシグナル累積完了
進行中

判断品質の最適化

  • •TP/SLバランスの調整で不要な損失を抑制
  • •AI早期決済比率を拡大
  • •ユーザー個別の7日データ調整ループを適用
予定（2026 Q3）

マルチ取引所運用の高度化

  • •取引所別の約定品質/スリッページ最適化
  • •クロスマーケット学習の段階的有効化
  • •ユーザー向けリスクプロファイル方針プリセット
長期（2026 Q4+）

高度戦略の追加

  • •現物戦略の品質高度化
  • •コミュニティシグナルプールの概念検証
  • •オプション戦略の実現性評価

よくある質問 (FAQ)

Q. 本当にAIが学習しているのですか？

学習しています。ランダムなら成績が不規則に変動するはずですが、NoahAIは運用フェーズ全体で段階的改善パターンを示しています。7日スライディング構造と14万件以上の累積シグナルが統計的有意性を支えます。

Q. Phase 1（~18%）の根拠は何ですか？

2025-10月次レポート値（17.7%）の丸め参照値です。これは暦月固定値ではなく、直近30日ローリング区間（2025-09-20〜2025-10-19）の集計です。

Q. 17.7%から34.3%までにどれくらいかかりましたか？

公開比較基準では211日（約7か月）です。2025-10レポート区間（2025-09-20〜2025-10-19）と2026-05レポート区間（2026-04-19〜2026-05-18）の比較です。

Q. なぜ勝率が50%以上にならないのですか？

NoahAIは全シグナルのうち厳格にフィルタリングされた一部のみを実際の取引として実行します。このフィルタを通過した有効シグナルベースの勝率は公開数値より高くなります。

Q. 具体的な閾値やパラメータは分かりますか？

コアパラメータは競合による複製防止のため社外秘として管理します。透明性の観点からメカニズムの概念・原理は公開しますが、具体的な数値は公開しません。

Q. ベータユーザーの結果ですが、商用でも同じ成果が出ますか？

実証運用は厳格なリスク管理のもと実口座で行われています。公開数値は検証可能な集計基準に基づいており、商用化段階では追加最適化が反映される可能性があります。

Q. 市場暴落時もリスク管理できますか？

はい。ダイナミックリスク調整システムがパフォーマンス低下を検知して自動的にポジションを縮小します。市場心理（恐怖/中立/強欲）もリアルタイムに反映します。

本セクションはAIシステムの作動原理教育目的です。投資結果を保証するものではなく、投資助言ではありません。

なぜこの指標が重要か

  • • Win Rate: 比率そのものより、相場局面をまたいだ安定性が重要です。
  • • MDD: ユーザー体感の下振れリスクを示す主要指標です。
  • • 早期決済比率: 損失拡大前にリスクを抑える実行力指標です。
  • • Data Health: データ鮮度/活動量を確認する運用指標です。

KPI定義（固定公開）

Data Health Scoreは鮮度と活動条件の加重合算です。AlphaArenaは実取引PoCログの公開安全な匿名集計、NoahAIユーザーKPIは直近30日ローリングのコホート集計を基準とし、公開ページでは匿名化・集計指標のみ提供します。

XAI KPI 草案（公開範囲）

XAIは技術/XAIページを基準に管理し、KPIハブには公開可能な集計指標のみ段階的に追加します。

  • • 説明ログ完全性：必須フィールド充足率(%)
  • • 根拠と結果の連結性：判断根拠/結果の整合率(%)
  • • 再現可能性：同条件再実行時の判断一貫性(%)
  • • リスク警告の適時性：警告後の対応時間（中央値）
XAI構造の説明を見る

Engine PnL (bar view)

No engine data