解説
自動化されたチャート分析で何が言えて何が言えないのかを、ツールが実際に使っているのと同じデータから書いたノートです。
パターン検出を9年分のチャートに通した結果、全18形状のヒット率はこうなった
更新 2026-08-02
チャートパターンは機能するのか。10銘柄・182,341本のローソク足から検出した661件の完成形状と、その後の実際の推移。ダブルトップが教科書どおりに決着したのは10本後で29.1%、トリプルトップは9年間で一度も出現しなかった。
AIエージェントが仮想通貨チャートを分析するとき、実際に何をしているのか
更新 2026-08-02
6つの段階のうち5つは算術です。スイング検出・幾何によるパターン照合・信頼度スコアリング・公開された重み表がどのように読み取り結果を作るのか、そして言語モデルがどこに置かれているのかを解説します。
AIは仮想通貨を予測できるのか — 失敗する場所の目録
更新 2026-08-02
小さなサンプル、相関した銘柄、1.5サイクルしかない歴史、そして純粋なランダムウォーク40本中14本から出てしまう「形状」。自動化された仮想通貨分析が具体的にどこで壊れるかを、自社エンジンの数値で列挙します。
AI仮想通貨シグナルは何を主張しているのか、そしてどう見分けるか
更新 2026-08-02
シグナルは行動に足ることを主張し、分析は存在することを主張します。結果が出る前に検証できるのは後者だけです。配信元が公表すべき4つのこと、18形状のうち根拠に使えるのが2つだけである理由、そして2026年の法改正の影響を扱います。
マルチタイムフレームの自動スキャン — 125のチャート状態と、その代償
更新 2026-08-02
5時間足 × 25銘柄で125のチャート状態。時間足の食い違いが矛盾ではなく情報である理由、最も信頼されている時間足ほど証拠が薄い理由、そして125状態のスキャンが誤検出率に125回出会うことの意味を扱います。
チャートパターンは暗号資産で機能するのか — 9年分の証拠を形状ごとに
更新 2026-08-02
主要暗号資産10ペア・9年分から検出した661件の完成形状の記録。18形状のうち9つは使えるサンプル数に到達せず、2つは一度も出現せず、すべての地点でコイン投げを上回ったのは2つだけでした。すべての数値にサンプル数を併記しています。