データ基盤・品質統制
Data platform & quality controls
スキーマ/頻度/レイテンシ整合、欠損・外れ値ハンドリング、ドリフト監視、リネージ（来歴）管理。特徴量の検証可能性を保証。
Schema/frequency/latency alignment, missing/outlier handling, drift monitoring, and lineage. Ensures verifiable features.
自研モデル「Turbulence」
金融市場の複雑性に対して、計測可能・可観測・保守容易であることを要件化した 自律学習型の閉ループ・リサーチシステム。
“Turbulence” is a self-learning, closed-loop research system engineered for measurability, observability, and maintainability under market complexity.
概要 / Overview
Turbulence は、縦型 AI モデルと数量的ルールを統合した「データ → 仮説 → 評価 → 改良 → 配置 → 監視」の閉ループを中核に据え、観測可能性（Observability）とガバナンスを前提に設計されています。 外部資金の運用や投資助言は行わず、自己勘定・研究用途に限ります。
Turbulence organizes a vertical AI stack and quantitative rules around a closed loop: Data → Hypothesis → Evaluation → Improvement → Deployment → Monitoring. The system is built with observability and governance in mind and is used exclusively for proprietary research.
システム概略図（構成要素・信号流・観測ポイント）/System schematic (components, signal flow, observability points)
コア・ピラー / Core Pillars
モデル層（統計/ML/RL）
Model layer (Stats/ML/RL)
事前分布と事後更新、反実仮想、オフポリシー評価、制約付き最適化。ブラックボックス化を避ける検証フレーム。
Priors/posteriors, counterfactuals, off-policy evaluation, constrained optimization; validation frameworks to avoid opaque black boxes.
ポリシー/意思決定
Policy & decisioning
信号の強度・信頼区間・相関構造を考慮したアロケーション。探索/活用バランス、ガードレール設定。
Allocation with signal strength, confidence, and correlations; exploration–exploitation balance with guardrails.
執行・市場インターフェース
Execution & market interface
スリッページ/インパクト分解、約定品質メトリクス、プレ/ポストトレードチェック、低レイテンシ I/O。
Slippage/impact decomposition, fill-quality metrics, pre/post-trade checks, and low-latency I/O.
リスク管理・制約
Risk management & constraints
エクスポージャー/相関/リミットの動的管理、ストレス・シナリオ、フォールバック・モード。
Dynamic exposure/correlation/limit management, stress scenarios, and fallback modes.
オブザーバビリティ・ガバナンス
Observability & governance
メトリクス/ログ/トレースの三位一体、モデルガバナンス、変更履歴、ロールバック、監査可能性。
Metrics/logs/traces unified, model governance, change history, rollback, and auditability.
ライフサイクル / Closed-Loop Lifecycle
- データ → 仮説：データ品質チェックと探索から仮説を定義。Data → Hypothesis.
- 実験 → 評価：反事実・アブレーション・オフポリシーで検証。Experiment → Evaluation.
- 改良 → 配置：制約下最適化と安全弁を設定して段階的リリース。Improve → Deploy.
- 監視 → 学習：ドリフト/アラート/フォールバック、必要に応じて再学習。Monitor → Learn.
※ 本モジュールは研究・検証目的であり、投資助言・勧誘や外部資金の運用を意図するものではありません。 Research-oriented; not investment advice, solicitation, or management of external capital.