ROBOPROのAI運用エンジンが市場データを解析するイメージ
AI Portfolio Engine

市場の変動をアルゴリズムで捉え、リスク許容度に応じて配分を調整する

ROBOPROは、暗号資産市場のデータを継続的に分析し、お客様ごとのリスク許容度に合わせて資産配分を自動調整するAI運用エンジンです。感情に左右されない判断と、確認可能なプロセスを重視しています。

暗号資産市場は、短期間で大きく価格が変動します。

価格情報、取引量、市場全体の資金の流れなど、判断に必要なデータは日々増え続けています。個人がこれらすべてを継続的に追い、感情を排して意思決定を行うことは容易ではありません。ROBOPROは、この負担をアルゴリズムに委ねるという設計思想に基づいて構築されています。

複雑な判断を、専門用語に頼らず理解できるように

ROBOPROの運用チームがデータを確認している様子

リスク許容度を学習する仕組み

ご登録時の質問への回答に加え、運用開始後の設定変更の履歴から、お客様固有のリスク許容度を継続的に推定します。一度設定した数値に固定するのではなく、時間の経過とともに更新される仕組みです。

推定には複数の予測モデルを組み合わせ、単一の指標に依存しない構成としています。市場が急変した際には、モデルごとの重みづけを見直すプロセスが働きます。

動的なアセットリバランシング

資産配分は固定されたものではなく、市場環境の変化に応じて調整されます。あらかじめ定めた許容範囲を超えて配分が偏った場合、システムが自動的に調整を行います。

調整の頻度と範囲は、リスク許容度の設定によって異なります。保守的な設定では調整の閾値を狭く保ち、過度な入れ替えを避ける設計としています。

配分の推移は、四半期ごとのレポートで振り返ることができます。

データ分析からポートフォリオ最適化までの流れ

STEP 01

データ収集

取引所の価格・出来高データ、オンチェーン指標、市場全体の資金フローなど、複数の情報源からデータを収集します。

STEP 02

リスク許容度の推定

初期の設問と運用中の挙動データから、お客様固有のリスク許容度を算出します。

STEP 03

ポートフォリオ最適化

予測モデルの出力とリスク許容度を組み合わせ、配分候補を算出します。

STEP 04

実行とモニタリング

配分の変更を実行したうえで、市場環境の変化を継続的に監視します。

分析に用いるデータの種類と算出プロセスの概要は、資料請求後にご案内する説明資料に記載しています。予測モデルは特定の値動きを保証する指標ではなく、判断を補助するための情報として活用しています。

慎重な運用を前提とした、複数の安全装置

リスク許容度ごとに、配分ロジックはどのように変わるか

Profile 01

保守型

価格変動時にも配分の変更幅を小さく抑え、現金比率を高めに維持する設定です。急激な下落時には、ボラティリティの高い資産の比率を優先的に引き下げます。

Profile 02

標準型

市場環境に応じて配分を調整しますが、変更の頻度は月次を基本とします。上昇局面と下落局面で、それぞれ異なる調整ロジックを適用します。

Profile 03

積極型

配分の変更幅を大きく取り、市場機会への対応を重視する設定です。ただし、上限設定と一時停止の仕組みは同様に適用されます。

まずは資料で、運用の考え方をご確認ください

ROBOPROの分析プロセスとリスク管理の仕組みをまとめた資料を、無料でお送りします。営業担当からの連絡を希望されない場合は、その旨をご記入ください。

暗号資産投資には価格変動リスクが伴います。過去の運用実績は将来の成果を保証するものではありません。最終的な投資判断はお客様ご自身で行っていただく必要があります。