2025年11月 OpenAI-Mixpanel サードパーティセキュリティインシデントに関する包括的技術調査および戦略的リスク評価報告書
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AIの「判断理由」を可視化し、改ざん不能な証跡で信頼を創る。
1. 序論：アルゴリズムトレーディングにおける「静かなるリスク」としてのモデルドリフトアルゴリズムトレーディング、特に機械学習（ML）モデルを中核に据えた戦略において、モデルドリフトは単なる技術的課題ではなく、戦略の収益性を根底から蝕む「静かなるリスク」である。最も厳格なバックテストを経て
序論: バックテストと現実の乖離—なぜMLOpsは交渉の余地がないのかはじめに: バックテストの先にある現実とMLOpsの必要性アルゴリズム取引の世界において、優れたバックテスト結果が本番稼働での成功を保証しないという現実は、多くの開発者が直面する厳しい課題である。過去データに対し
序論：アルファを追求する究極の「矛」、その輝きと脆弱性プロップトレーディングファームの競争優位性は、超過収益（アルファ）を継続的に創出する能力に集約される 1。その源泉となるのが、莫大な知的資本と財務的投資の結晶である、オーダーメイドのAI/MLトレーディング戦略である。これは、市
1. 序論：バックテストという「完璧な幻想」の崩壊アルゴリズム取引の世界に深く関わる者であれば、誰もが一度は経験するであろう痛みを伴う瞬間がある。数ヶ月、あるいは数年にわたる研究開発の末に生み出されたトレーディングAI、いわば自社のアルファを刈り取る鋭利な「矛（ほこ）」が、バックテストにお