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
SaaS Aegis MQL
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。
序論：なぜ標準的機械学習はトレーディングで「失敗」するのか機械学習（ML）や深層学習（DL）をアルゴリズム取引に応用しようと試みた多くの開発者やクオンツが、ある不可解な壁に直面する。それは、「バックテスト上の予測精度は高いはずなのに、実際の取引ではなぜか利益が出ない」という根本的な矛盾であ
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