実績公開ポリシー
透明性を重視した実績データの公開方針
基本方針
samur-ai.jpでは、SageMasterの運用実績について透明性と信頼性を最優先に考え、 教育目的での情報提供を行います。読者の皆様が十分な情報に基づいて 自己判断を行えるよう、以下の方針に従って実績を公開します。
公開する実績データは過去のデータに基づくものであり、将来の結果を保証するものではありません。 DeepSageの学習効果についても客観的に測定し、AI技術の限界を正直に開示します。 過度な期待を防ぎ、適切なリスク理解を促進することで、 健全な投資環境の構築に貢献します。
公開する実績データ
基本パフォーマンス指標
- • 総取引数（教育目的での提供）
- • 勝率（過去データに基づく、将来を保証しない）
- • 収益率（市場変動による変動幅を含む）
- • 最大ドローダウン
- • 平均取引期間
- • 異常値・特殊事例の注釈付き説明
リスク管理指標
- • シャープレシオ
- • 最大単発損失
- • リスク調整後リターン
- • ボラティリティ
- • 損益分布
市場環境分析
- • 運用期間中の市場状況
- • 主要な価格変動要因
- • 戦略別パフォーマンス
- • 市場トレンドとの相関
- • 異常値の説明
戦略別成果指標
- • AI Grid Assist のパフォーマンス
- • DCA Assist の効果測定
- • Omni Assist のハイブリッド戦略結果
- • バックテスト結果と実際の取引データ比較
- • 各戦略の有効性評価（条件付き）
DeepSage学習効果
- • 継続学習効果の客観的測定（数週間〜数ヶ月）
- • 市場適応能力の定量的評価
- • AIモデル更新頻度と効果
- • AI技術の限界に関する正直な開示
- • 従来手法との公平な比較（条件明記）
公開頻度と方法
月次実績レポート
毎月末に前月の運用実績を教育目的でレポート形式で公開します。 過去のデータに基づく情報であり、将来の結果を保証するものではありません。 市場環境の影響や異常値についても適切に説明します。
市場急変時の特別報告
市場の急変時には特別報告を行い、システムの対応状況や影響について 教育的観点から情報を提供します。誇大な表現を避け、 事実に基づく情報提供を行います。
リアルタイムデータ
即時性が求められる基本的な稼働状況を提供します。 個人を特定できない形で集計・匿名化されたデータのみを公開し、 個人情報保護に配慮します。
コンプライアンス対応
日本の法的要件への準拠
金融商品取引法に基づき、過去実績の表示における注意点を遵守します
将来予測に関する表現を制限し、過去データに基づく情報提供に留めます
投資勧誘との区別を明確にし、教育目的であることを強調します
誇大広告を避け、根拠のない効果の表示を禁止します
個人を特定できる情報は匿名化し、統計データとしてのみ公開します
データの信頼性確保
データ検証プロセス
- • 取引プラットフォームからの自動データ収集
- • 定期的な正確性検証プロセス
- • 内部監査による一貫性確認
- • データ改ざん防止（暗号化・安全保存）
- • 透明性確保のための定期更新
透明性の担保
- • 計算方法の詳細説明
- • データ収集期間の明記
- • 除外データの理由説明
- • 更新履歴の記録・公開
重要な免責事項
• 公開する実績データは教育目的での過去の結果であり、将来の投資成果を保証するものではありません。
• 市場リスクにより同様の結果が得られない可能性があり、個人差に関する注意が必要です。
• 投資にはリスクが伴い、元本割れする可能性があります。読者は自己責任で判断してください。
• 実績データは教育的情報提供であり、投資勧誘や金融アドバイスではありません。
• AI技術の限界を理解し、過度な期待を避けて適切なリスク管理を行ってください。
• 当サイトの責任範囲は情報提供に限定され、投資結果について一切の責任を負いません。