POLYMARKET · ADDRESS SCREENING
予測的取引を行うアドレスを探す条件
選別への有効性は未検証将来価格へのリスク取得、独立した機会での反復、値上がり後の追加、環境による追加頻度の違いから、予測的取引を行うアドレスの候補を探す。
具体的な応用の一つは、コピートレードの対象となるアドレス集合を作ること。条件への該当だけで予測能力やコピー収益を認定するものではない。
判断材料 A：取引前後の将来価格リスクの変化
模式図（実測値ではない）。左・中央は将来価格による受取差の増加、右はどの価格でも受取が同じになる例。実現利益の図ではない。未確定の将来価格の方向・範囲へのリスクを、新規取得・増加・転換している取引群を拾う。同方向への追加だけに限定しない。
- 反対outcomeと同じ判定機会の関連strikeを合算し、どの将来価格なら儲かるか・損をするかを取引前後で比較する。片側のBUYだけでは、方向リスクを増やしたのか、既存の反対保有を打ち消したのか分からないため。合算後にも将来価格で受取が変わる部分が増えればリスク取得を支持するが、それ自体は予測能力の証明ではない。
- 単なる在庫縮小・反対保有の打消し・固定payoff完成と分ける。固定価格差回収、高確率carry、既発生の外部価格変化への追随だけで説明できるかも照合する。高確率carryを検討する際は、取引時点の原資産価格が正式な判定条件の閾値に対して取得側にすでに有利な位置かを判断材料の一つとして見る（判定時点価格か期限内到達かも区別）。有利側にあることだけでcarryと断定・取引やアドレスを一律除外せず、取得価格・残存時間・閾値までの距離と合わせて評価する。
- 同一二択市場のD＝YES数量−NO数量は方向payoff差の測定に使えるが、関連strikeをまたぐ範囲予測はD一つで代替しない。
- 新規・追加・反転を別分類として保持する。「同方向10%以上追加」は判断材料Cの定義であり、新規取得・反転には適用しない。
合算payoffの分類閾値・在庫再構成手順は未設定。外部口座を含む総リスクや本人の主観的意図を確定する条件ではない。
根拠・強さ：bd0274探索の取引前後の状態分類から抽出。観測範囲内のリスク取得を見分ける材料だが、これ単独で価格予測と裁定・外部hedgeを識別できない。未知アドレスの選別精度は未検証。
判断材料 B：異なる日・独立した機会での反復
模式図（実測値ではない）。一般的な反復条件の回数は未設定。図中のA〜Cは例であり、3イベントという閾値は材料Cにのみ適用する。同じ経済的性質のリスク取得が異なる日・独立した機会でも現れるかを見る。新規取得・方向転換・追加を含み、値上がり後の追加だけを数えない。
- 一般的なリスク取得の反復回数は数値未設定。「3イベント以上」は判断材料Cの暫定定義に限り、他の行動へ遡及適用しない。
- 単に売買日数が多いことや連続BUYの回数では選ばない。一つの判断を分けて約定しただけでは行動の再現とはいえないため、分割約定を集約し、異なる日・独立した機会でも同じ性質のリスク取得があるかを見る。反復があっても、その判断が正しかったかは別に検証する。
- 逆行entryは必須にせず、順行・継続予測も対象にする。逆行は特定の追随説と比較する補助材料。
根拠・強さ：bd0274探索を他アドレスへ一般化する際の候補条件。単発でないことを確認する材料だが、裁定・在庫調整も反復するため、回数だけでは価格予測型を支持しない。選別精度の増分は未検証。
判断材料 C：再評価後の同方向追加
模式図（実測値ではない）。左側の価格変化だけを測定し、対象注文自身による値上がりは混ぜない。線は説明用で、購入後の利益や予測成功を示さない。10%以上同方向の純保有を追加
15分・2刻み追加前に保有方向の価格が上昇
3イベント以上異なる日・独立イベントで反復
5分区間環境選択性の測定単位
値上がり後にも同方向リスクを増やす行動を捉える材料。以下の数値は初回の暫定案で、別の探索から得た材料より強い・弱いと固定しない。未達の新規取得・反転・一度で買い切る取引を一律除外しない。
1. 同方向の純保有が10%以上増える
同じ二択市場（condition）のYES・NO保有数量から、方向の差を測る。
D = YES保有数量 − NO保有数量
D前 × D後 > 0 かつ abs(D後) > abs(D前)
追加率 = (abs(D後) − abs(D前)) / abs(D前) ≥ 10%
- 反対在庫の縮小、新規取得、ゼロを跨ぐ反転は別分類。
- 合算した前後差と取引内容を併用し、反対側の売却による差の拡大を同方向BUYと混同しない。
- 追加分の金額も記録する。
- 極小在庫・端数を除く最低金額は未設定。追加率を本人の確信度とは扱わない。
Dは同一conditionの方向payoff差。関連strikeや外部口座まで含む総リスクではない。
2. 追加前15分で、保有方向の価格が2刻み以上上がる
Δp = p(t直前) − p(t−15分) > 0 かつ Δp ≥ 価格刻み2つ分
- pは保有方向のtoken価格。tは対象注文／episodeの開始時刻。
- 注文前の価格を使い、本人の対象約定による価格上昇を混ぜない。板の中値を優先する。
- 平均取得価格との差ではなく、直前15分の価格変化を見る。昔安く買えたかではなく、直近の値上がりを受けても追加したかを区別するため。
- 低確率の既存基準を、初回購入だけでなく対象追加取引の価格にも適用する。
- 本v1は低確率の数値境界を新設・変更していない。過去の個別分析の価格閾値を、この条件の統一閾値として補わない。
3. 条件1・2を満たす行動が、独立3イベント以上ある
該当する独立判定イベント数 ≥ 3 ／ 異なる日での反復
- 日数とイベント数を別々に残す。日数の具体的な下限は原案で数値指定されていない。
- 分割約定を集約し、一つの執行を複数回と数えない。
- 同じ原資産・同じ判定機会の複数strikeを、独立イベントとして水増ししない。
根拠・強さ：別の探索であるswitch研究の事前価格変化と在庫の所見から抽出。元探索の記述差は、この条件の有効性の実証ではない。低確率・非MMへの転移は未検証で、momentum追随や通常MMも該当しうる。
判断材料 D：値上がり状態での追加が相対的に多いか
模式図（実測値ではない）。色の配置は分母の説明用で、実測頻度や期待される差ではない。数量の追加率10%とは異なる指標。同じアドレスが保有中だった固定5分区間を分母とし、取引のなかった区間も含める。
選択性 = 値上がり状態で追加した区間の割合 − 比較可能なその他の状態で追加した区間の割合
- 価格帯・残存時間・既存在庫・直前活動を揃えて比較する。取引した場面だけでなく保有中の無取引区間も分母に含めることで、単なる取引の多さではなく、値上がり状態で追加を選びやすいかを測る。差が正ならその行動上の偏りを支持するが、将来価格を当てているかは分からない。
- これは「追加が起きる区間の割合」で、条件1の「数量の追加率」とは別。
- 採用する差の閾値は未設定。追加量・価格変化・独立反復・選択性を分けて保持し、合成scoreはまだ作らない。
根拠・強さ：同walletの活動局面との比較から、単なる活動量でなく環境による行動差を見る案。値上がり後追加の選択性自体は未検証。比較可能な区間がない場合は材料不足であり、本人の見送り意図や予測能力を意味しない。
除外条件：マーケットメーカー
同じ集計期間内の対象市場約定について、次の2条件を両方満たす主体をMMとして除外する。約定額比率はmaker側として約定する活動の比重を、同一市場の両側約定は片側だけの売買との違いを捉える。両方を組み合わせるのは今回のMM除外定義であり、予測能力の有無を測る検定ではない。
判定条件の模式図（実測値ではない）。比率だけ、または両側約定だけでは、このMM除外条件を満たさない。1. maker約定額比率が80%以上
maker約定額比率 = maker約定額 / 全約定額 ≥ 80%
分母は同じ主体・同じ期間・同じ対象市場集合の全約定額（maker＋taker）。件数比率ではない。約定額にはOrderFilled eventの実USDC amountを使い、maker／takerは同eventのtakerが対象CTF ExchangeまたはNeg Risk Exchange自身かで判定する。Data API参加者行との推測joinは使わない。
2. 同一二値市場のYES・NO双方にmaker約定がある
同じ期間内に、同一市場の両outcomeでmaker fillが存在すること。異なる市場のYESとNOを組み合わせない。両側への注文や保有だけでは、この約定条件の代わりにならない。
追加の必須条件にはしないもの
在庫中立性・平均回帰、約定件数、活動日数、市場数・market family数、grid性、SPLIT/MERGE、スプレッド収益・利益源泉は、このMM判定の採否を変更しない。switchの有無も条件にしない。
対象期間・対象市場集合を記録し、その同じ範囲で2条件を評価する。必要な約定履歴・role分類が不足する場合は判定不能とし、非MM確定とはしない。MM除外は今回の選別方針であり、その主体の予測能力がないという判定ではない。
出典：polymarket-non-mm-bot-strategy-forensics-research-design.md「対象と除外」（2026-08-12）と、polymarket-crypto-price-winner-analysis.md「勝者率と利益集中度」。前者の原文：「MMはユーザー指定どおり、maker notional share >= 80%かつ同一市場のYES/NO双方にmaker fillがある主体だけを除外する。」
別のBTCシグナル研究のhybrid grid追加除外（maker比率30%以上・両側maker約定がある市場3以上かつ決済結果が利用可能な市場の50%以上）は、別研究の規則であり、ここには適用しない。関連Notionの定性記述だけでなく、上記仕様の数値定義を採用する。
除外条件：市場内の高確度アービトラージ
同一transactionまたは同一blockの約定から、数量が対応する全レッグを確認する。同一市場のYES・NO完全セット、split後の売却・取得後のmerge、同一判定時刻の関連strike、同一事象の重複市場について、正式な決済規則の全結果で受取額を計算する。
保証利益 = 全決済結果での受取額の最小値 − 全レッグの取得費・実費 > 0
最も不利な決済結果でも費用を上回る受取が残るかを見るのは、方向が当たった利益と、結果に依存せず固定された利益を分けるため。この構造が同一アドレスで反復するときに高確度候補とする。時刻の異なるレッグ、数量の不一致、block/log順序や費用の未確認は確定扱いしない。後から逆側を買ってMERGEしただけでは、最初の取得時に負った方向リスクを消せない。余剰数量も方向リスクとして分ける。
アドレス単位の最終判断：数値・全結果payoffで取引束を抽出したうえで、エージェントが反復性、残余の方向取引、利益源の混在と証拠の欠落を定性的に確認する。元仕様に反復の最低回数・口座利益に占める割合はないため補作しない。裁定主体としての一般性・主たる経済的機能に疑いが残るアドレス全体は除外しない。取引束の分類とアドレスの除外を分けて記録する。
出典：docs/specs/polymarket-crypto-price-winner-analysis.md「市場内アービトラージ」。保証利益は約定済みの取引束の判定であり、過去板なしに未実行の機会まで存在したとは主張しない。
外部価格への高速追随：除外前の精査
既存のtoxic flow研究仕様には、30エピソード以上・5独立市場以上に加え、次の4項目をすべて満たす高確度判定案がある。
- 直前60秒以内の外部価格変化との方向一致率が80%以上。
- 費用控除後の60秒・300秒markout中央値が両方ともプラス。
- 市場・時刻帯を合わせた比較群よりmarkoutが統計的に有意に高い。
- 該当エピソードが正の実現純利益の50%以上を説明する。
外部価格の先行を時系列で、追随後の利益をmarkoutで、通常の取引との差を市場・時刻帯を合わせた比較群で確かめる。これらを合わせるのは、同じ地合いで儲かっただけの取引と、価格反映の遅れを利用する取引を区別するため。時刻精度・価格粒度・決済エピソードの利益帰属・比較群の検定が不足すれば候補または判定不能とする。比較群に勝った件数割合を「統計的有意差」の代わりにしない。
この数値だけではアドレスを弾かない。既発生の外部価格変化への反応と、その後の方向予測は同じ売買に混在しうる。7月29日の追加設計は、外部価格・板・通常flowだけの説明と、アドレス行動・役割を加えた説明を、公開観測takerの後1・5・15・60・300秒について未使用期間で比較するもの。これは追随成分を調べる設計で、追随専業を識別し終えた結果ではない。
保存済み旧runでは予備候補1・高確度0で、比較群の有意差とclosed-episode実現利益帰属が未実装だった。追随者が存在しないという結果ではない。方向予測との混合や不明な主体は除外しない。コピートレードの用途では、観測・注文遅延と実際の約定費用を入れた追随可能性を別に評価し、コピー不適合を予測能力なしと読み替えない。
出典：docs/specs/polymarket-crypto-price-winner-analysis.md「Toxic flow」、docs/research/polymarket-bd0274-research-ledger.md「外部価格追随者の除外会話を復元」。選別への有効性・除外人数は未検証。
選定時の扱い
必須条件にしないもの
- 逆行entry、switch歴、taker比率。
- 連続BUYおよびその回数は、予測型を選ぶ識別条件から除外。
- 口座全体の黒字だけでは判断根拠が弱い。利益源と対象取引群を分ける。
- 材料Cに該当しない逆行購入・一度で買い切る候補を、一律除外しない。
機能分類・材料不足を別に残す
- 関連strike・反対outcomeを合算し、在庫縮小、固定payoff完成、固定価格差回収、高確率carry、既発生の外部価格変化への追随と比較する。
- 外部hedgeは公開範囲だけではUNKNOWN。
- 在庫履歴不足、価格鮮度不足、価格刻み不明、独立イベント不足は、不合格にまとめず測定不能／材料不足として保存する。
アドレスごとの判断に残す記録
アドレス・対象期間・取引群ごとに、材料A〜Dの測定値と該当／非該当／測定不能を保存し、出典episode・独立event・支持／反証・適用範囲・証拠の強さを紐づける。材料名の順番を順位として扱わない。
総合判断には「何が有望さを支えているか」「何が弱めているか」「どの情報が不足しているか」を理由付きで残す。未検証は不支持と区別する。
候補集合をコピートレードに使う場合も、候補選別と採用判断は分ける。対象取引群の費用込み成績、観測・追随の遅延、実際に追随できる価格・数量は別途検証する。現時点でコピー対象を認定したわけではない。
シグナル対象：採用10アドレス
対象は暗号資産価格を決済条件とするPolymarket市場。2026年10月13日確定。
| 名称 | アドレス |
|---|
| 0x55be7a… | 0x55be7aa03ecfbe37aa5460db791205f7ac9ddca3 |
| 0xcc500c… | 0xcc500cbcc8b7cf5bd21975ebbea34f21b5644c82 |
| 0xa8c252… | 0xa8c252de9fe3b38079b05a5a584ab0c93fc9179c |
| 0x06dc51… | 0x06dc51826bc524d9a83770e7de9dd7e005b04524 |
| 0x388537… | 0x388537259dc9e693c1c9b96fdf07a63f6b7aca77 |
| 0x71a70f… | 0x71a70f24538d885d1b45f9cea158a2cdf2e56fcf |
| gobblewobble | 0x0fe40e887acbd0022f89d996acce26ab428501b7 |
| HaileyWelch | 0x80cd8310aa624521e9e1b2b53b568cafb0ef0273 |
| f705 | 0xf705fa045201391d9632b7f3cde06a5e24453ca7 |
| kingofcoinflips | 0xe9c6312464b52aa3eff13d822b003282075995c9 |
予備：Facaie — 0xf70eb753810c0ccea22a6948ebc3a541f04981df。今回の一枠はkingofcoinflipsを採用。
シグナル対象への採用であり、先物の予測精度・コピー収益を認定したものではない。
予測検証の結果から、次の問いを分ける
元のアイデア・実験｜選んだ10人の判断をBTC予測に使う集団の方向情報に、BTC価格履歴だけでは得られない価値があるか。平均予測誤差を改善する候補は得られたが、正の追加価値の確定には至っていない。元の比較・結果を見る →
同じ10人の情報を、売買に近い形で評価する
上昇・下落の確率誤差だけでなく、勝敗時の値幅と費用を含めた経済価値を問う。元の案の評価を続ける枝であり、対象集団の拡張とは分ける。
このページには、その値幅・費用後売買の実測結果はまだ掲載していない。予測を売買へ変える条件へ →
観測する参加者を増やすと、予測は改善するか
情報量を増やす方向として、対象集団を10人から100住所を目標に広げる。元の結果が人数不足を示したのではなく、結果を受けて生まれた別の仮説。
対象集団拡張の実験へ →
同じ取引の違いを残し、情報の質を高める
YES／NOの非対称性、期限と購入価格、タッチ型の扱いを別々に問う。人数拡張とは異なり、契約と購入の意味を残す工夫である。
購入価格×期限の完成結果へ → · YES／NOの比較へ → · タッチの完成結果へ →
観測する参加者を増やすと、BTC予測の追加価値は高まるか
動機と仮説：10人による予測結果では、価格履歴への追加価値を確定できなかった。現在活動する別の参加者にも観測対象を広げれば、既存集団にない方向情報を得られるのではないか。人数だけ増えて判断が重複する場合や、観測時計で保有を捉えられない場合には、使える情報は増えない。
- 変えるもの：候補を発見する入口、選定の数値目安、観測する参加者集合。古いBTC利益上位リストに限定せず、既存5資産の対象市場で活動する参加者へ広げる。必要回数・金額・比率や価格上限などは、候補が広がる方向へ見直す。
- 現在の選び方：活動量の拡大を優先し、詳細な質の精査は採用前提から外した。既定MM除外は維持し、利益順には選んでいない。収集した最終100住所の性質は下に記録する。
- 比較で揃えるもの：元の10人を参照群として保持し、同じ予測対象・観測時計・入力表現・学習規則・価格対照で比べる。まず人数と顔ぶれの変更を評価し、集約や関数の追加変更は別の比較に分ける。
- 確かめること：参加者の選抜から、市場間・参加者間の集約、価格履歴への追加予測価値まで、拡張集団について対応する問いを評価する。元の集団での結果は拡張群へ引き継がない。
比較案と、実行前に具体化する項目
- 25・50・100は段階比較の案。拡張集合から結果を使わず選んだ同人数部分集合も比較し、人数増加と顔ぶれ変更の効果を分ける。
- 候補ごとの観測可能な情報の増加と重複を確認する。主比較は、同じ時点での「元10人の予測損失−拡張群の予測損失」。追加群を外す比較も残す。
- 収集条件と最終100住所の名簿は確定した。予測比較の評価期間・判定幅は別途実行前に固定し、既に探索に使った期間と未使用の評価期間を区別する。この100住所の予測改善率はまだ測定していない。
- 売買価値は値幅・費用を含む別の評価。予測改善だけで利益を認定しない。
集まった100住所：活動量は多いが、利益は少数に集中
利益順ではなく、対象市場の活動日数 → 取引記録数 → 売買累計額の順に優先して集めた100住所。黒字を優先すると、対象市場でほとんど取引していない住所も選ばれ、予測に使う取引の観測量が乏しくなる。そのため、今回は黒字かどうかよりも活動量を優先した。全員について既定のMM除外条件への非該当を確認した。詳細な意図・利益源の精査や黒字であることは採用条件にしていない。
元の10住所に100住所を足した集団ではなく、元10との共通は1住所、新規99住所の別集団。元10の名簿と過去実験はそのまま保持する。
- 対象市場での活動：30日窓の売買累計は32,910,031.41 USDC、取引記録は1,016,568件。住所別中央値は活動30日・1,741件・売買累計12,710.04 USDC。
- 金額の分布：1,000 USDC未満8住所、1,000〜1万未満38住所、1万〜10万未満32住所、10万以上22住所。上位5住所が売買累計の82.7%を占める。
- 全履歴のポジション損益：黒字27住所／赤字73住所。確定＋含みの合計は+1,343,360.02 USDC、住所別中央値は-482.39 USDC。上位3住所が全体の純益の97.7%を占め、残る97住所の合計は+31,356.99 USDC。
- 報酬等を含む公開損益：合計+2,748,800.87 USDC、黒字30／赤字70住所。加算収入1,405,440.85 USDCには紹介収入776,316.77 USDCが含まれ、売買の利益とは分ける。
集計範囲：活動量は2026年9月27日10:58:20〜10月27日10:58:20 UTCの対象5資産価格市場。損益は全カテゴリ・全履歴で、住所別の最新観測は10月28日11:52:34〜11月5日00:56:37 UTCに分かれる。同じ30日間・対象市場だけの利益ではない。
左：対象30日の住所別売買額（対数軸）。右：全履歴の住所別ポジション損益（符号付き対数軸）、単位USDC。左右の順位は別。売買額は左端の少数住所が大きく、損益は赤字の棒が73本を占める。集団合計が黒字でも、多数の住所が黒字という集団ではない。
情報量改善の評価はこれから：観測する住所の収集は完了したが、この100住所によってBTCの予測が改善するかは未測定。公開損益の赤字だけで予測情報がないと判定せず、利益順への選び直しも行っていない。
検証記録：最終100の選び方と損益の定義
- 原発見3964住所から、損益を使わない固定hash順の500住所を探索対象とし、その中の正式対象で活動量順に収集。137住所をMM条件まで測定し100採用・37除外。取得失敗4住所と正式対象未解決6住所は採用せず保留。全3964住所の厳密な活動量上位100ではない。
- 既定MM除外は同期間のmaker売買額比率80%以上、かつ同じ二値市場の両outcomeでmaker約定があることのAND条件。非該当はMM・外部ヘッジ・本人意図の不在を認定する意味ではない。
- 活動日数はUTC日付数。30日窓は最大31日付に接する。売買累計は購入・売却の合計で、売却収入や利益ではなく、住所間取引が両側に数えられ得る。API TRADE記録数を用い、チェーン約定件数とは混ぜない。
- 損益は公開user-statsの全100住所を照合した保存値。確定+1,367,650.86＋含み-24,290.84＝ポジション損益。ポジション損益＋リベート・報酬・利息・紹介収入＝収入込み損益。全カテゴリ累積売買額は205,553,373.27 USDC。
- 公開値の住所別合計であり、同一主体を統合した利益、外部口座を含む利益、投入資本に対する収益率ではない。対象30日・対象市場だけの損益は未測定。元の予測結果・モデル・名簿は変更していない。
今後の実験分岐も、同じつながりで記録する
親の実験・結果 → 残った問い → 新しい仮説 → 変える条件／維持する条件 → 比較 → 結果と次の判断。元のアイデア・設計・結果を保存し、子の結果で上書きしない。誤りの訂正と、新仮説の追加は分ける。
下の成立条件マップは共通の問いを示す。実験の系統とは分け、各結果には対象集団と比較条件を添える。同じ結果を複数命題の独立した再試験として扱わない。
ライン型のYES／NOをどこまで予測入力に残すか
4種類すべてを加える優位は確認できず、事前規則では全6時間軸で2種類を次段候補に選んだ。後側では1・3時間の差は事前の実質幅内、6〜48時間は優劣未確定。2種類の予測力そのものが確立したという結果ではない。
元の予測実験を置き換えず、情報の表し方を変える独立実験として比較した。人数拡張・元モデルの値幅と費用を含む売買評価は別枝のまま。
仮説と比較：下落票にできない保有も、他の情報を補うか
上側ライン契約について、2種類モデルは「ライン未満のYES」「ライン超過のNO」の保有票数を入力。4種類モデルは、それに「ライン超過のYES」「ライン未満のNO」を別入力で足す。いずれも同じ価格履歴を併用し、モデルごとに係数を学習し直した。単純なYES／NO票の符号反転ではない。
問いの接続：契約の状態を分ける → 残り2種類の追加価値を比較する → 選んだ候補が価格のみを超えるかを別に見る → 値幅・費用後の売買価値は別評価。
結果：後側で4種類を加えた差は小さいか、不確かなまま
1・3・6・12・24・48時間後のBTC上昇確率を比較。表は2026年9月14日〜10月11日23時UTCの共通672時点で、Brierは小さい方がよい。改善幅は正なら4種類が有利。
1・3時間は線がゼロ付近に集中し、どちらの依存長でも事前幅±0.0025内だった。長い時間軸では線が広がりゼロをまたぐため、入力を増やす価値も、除外の優位も確定しなかった。
| 予測先 | 2種類 | 4種類 | 4種類の改善幅 | 後側の判断 |
|---|
| 1時間 | 0.250633 | 0.250524 | +0.000109 | 実質差小 |
|---|
| 3時間 | 0.253938 | 0.254353 | -0.000416 | 実質差小 |
|---|
| 6時間 | 0.250612 | 0.250511 | +0.000101 | 優劣未確定 |
|---|
| 12時間 | 0.250019 | 0.250675 | -0.000655 | 優劣未確定 |
|---|
| 24時間 | 0.263030 | 0.263608 | -0.000578 | 優劣未確定 |
|---|
| 48時間 | 0.297081 | 0.296033 | +0.001047 | 優劣未確定 |
|---|
判断：今回は2種類を維持するが、2種類の有用性認定とは分ける
選択期間では全時間軸で2種類の誤差が小さく、事前規則によって2種類を封印した。後側の勝者への差し替えはしない。後側では2種類が価格のみを点で上回ったのは1時間だけで、その増分区間もゼロをまたいだ。残りの時間軸は価格のみより誤差が大きい。したがって、この入力削減だけで価格予測の問題が解決したとはいえない。
検証記録：入力、期間、判定規則と各時間軸の根拠
- 元の10人、BTC/ETH/SOL/XRP/DOGEの上側固定ライン契約。wallet×市場のYES数量−NO数量の符号で各1票、人と銘柄は分類内で合算。金額・数量重み、人数cap、購入価格・期日重み・交互作用は足していない。現物がラインと同値の票は両モデルから除外。除外保有しかない時刻も行は残す。
- 毎時UTC。保有sourceはt未満のPolygon block、ライン上下分類はt−60秒の完成現物1分足。予測対象はt−1msに閉じるBTCUSDT USD-M先物1時間足と、h時間後の同じ端点の比較。同値は非上昇。公開・取得遅延は未計測で、source-time条件付き評価。
- 学習A=6/14 10時〜8/15、選択D=8/15〜9/14、歴史評価F=9/14〜10/14（UTC・終端除外）。各区間でt+48h<終端を満たす共通時点だけを主評価し、D/F各672行。A学習1430行、F前のA+D再学習2150行。欠測入力0。短期の自然supportは1/3/6/12/24/48h順に719/717/714/708/696/672だが主比較には使わない。
- 共通の価格入力は1hリターンEWMA、Aだけの次1hリターンOLS profileでrho=0.8541925008965272を一度推定し固定。各入力を学習側で標準化。平均logloss+.01×非切片係数二乗和/2のridge logistic、切片無罰則。再較正なし。D選択をhash封印後、F前にA+Dで再学習し、F内再学習なし。
- DのBrier(2)−Brier(4)≥0.0025なら4種類、それ以外2種類。0.0025は微小差で複雑化しない設計基準で、利益の損益分岐ではない。Fでは48/168hブロック各2000反復・共通drawのmoving-block bootstrap、6比較の同時90%区間を採否に用いる。両区間が±0.0025内なら実質差小を優先。選択候補の差が実質幅以上で両区間が同じ方向を支持すればその候補を歴史内支持、その他は優劣未確定。
- 1・3時間は実質差小、6・12・24・48時間は優劣未確定。両依存長の区間で選択候補を否定する「再現不成立」は0。これは選択の優位が証明されたという意味ではない。
- 各区間の672時点は48hブロック14本分、168hブロック4本分だが、独立標本数ではない。重複ブロック候補625/505からの近似区間で、短い履歴と有限反復の尾部には限界がある。既存研究に露出済みの歴史評価であり、未使用将来での確認ではない。
- 1時間：選択期間の2種類／4種類=0.253801512／0.258612038。後側の同時区間48h=[-0.000224, +0.000666]、168h=[-0.000113, +0.000637]。価格のみ=0.250814、定数=0.250075。
- 3時間：選択期間の2種類／4種類=0.251943073／0.260957766。後側の同時区間48h=[-0.001982, +0.001385]、168h=[-0.001549, +0.000198]。価格のみ=0.253247、定数=0.250147。
- 6時間：選択期間の2種類／4種類=0.256347611／0.268207520。後側の同時区間48h=[-0.002993, +0.003972]、168h=[-0.002116, +0.002282]。価格のみ=0.250181、定数=0.247656。
- 12時間：選択期間の2種類／4種類=0.255531749／0.266290377。後側の同時区間48h=[-0.005391, +0.003079]、168h=[-0.004581, +0.001498]。価格のみ=0.246163、定数=0.245945。
- 24時間：選択期間の2種類／4種類=0.243316390／0.259060094。後側の同時区間48h=[-0.005738, +0.002658]、168h=[-0.005511, +0.001863]。価格のみ=0.246501、定数=0.246429。
- 48時間：選択期間の2種類／4種類=0.241004869／0.263892407。後側の同時区間48h=[-0.018330, +0.021217]、168h=[-0.008859, +0.012548]。価格のみ=0.249456、定数=0.249604。
洞察・Q&A
「方向票には読めない」と「回帰の入力として役立つ」は別だが、今回の追加2分類は、残した2分類と価格履歴を知った後の明確な改善にはつながらなかった。一方、2分類に減らしても価格のみを超える問題は残った。
では、残り2種類の保有は今後も捨てるべきか？
今回の次段候補では外すが、4分類の記録は残す。今回比較したのは票数を加法的に使う方向確率回帰であり、期日・価格距離や値幅予測を使う別モデルまで無価値と認定したわけではない。
購入価格と残存期限を残すと、集団取引からBTCの方向を予測しやすくなるか
購入条件を選ぶと、全購入をそのまま使うより方向的中と平均値幅が良い組合せが見つかった。ただし、元の集団確率モデルの改善や、安定した予測器の完成を認定した結果ではない。
2026年9月14日〜10月11日、購入方向を保つロング5区分とショート3区分の統合は、190予測で57.3684%・方向付き平均+44.1304bp。全購入の448予測・52.6786%・+7.1217bpを点で上回った。5区分の注目順位は結果を見た探索的な順位である。
仮説・問いの流れ：人数を増やす枝とは別に、同じ購入の違いを残す
元10人の確率予測では、価格履歴への正の追加価値を確定できなかった。そこから「情報量を増やす」と「情報の質を高める」の二方向が生まれた。人数拡張が量の枝、契約や購入条件を潰さず読む工夫が質の枝であり、元の失敗原因が人数や分類不足だったと判明したわけではない。
- 質の方針①：YES／NOの非対称性。ライン型の2種類・4種類比較は既存の独立検証として残す。
- 質の方針②：期限と購入価格で、何を期待した取引かを細かくする。この記録は、購入条件によって将来方向・値幅が変わるか、その違いを予測に使えるかを扱う。
- 質の方針③：タッチ型をどう扱うか。到達補正は一部改善したが、先物方向予測は改善しなかった。今回のライン型購入区分とは別の結果として記録する。
同じYESでも、安く買った短期限と高く買った長期限を同じ票にすると違いが消えるかもしれない。「安いほど強く加点」と先に決めず、観測した違いと、それを利用する予測の成績を分けて確かめた。
探索・分析：違いの発見、予測表現、区分選別は別々に測った
「価格・期限に違いがある」と「その情報を一つの予測器に加えて改善する」は同じ答えにならなかった。各段階で測定済みの結果を保持し、後の組合せ成績で以前の不採用を上書きしない。
購入時の情報を加えた確率回帰は、採用を支持しなかった
最初の購入文脈比較では、元10人の新規取得を直近1時間で集計した。後側672時点の24時間先BTC方向誤差は、YES／NO件数のみ0.243873、現在条件・購入時条件・実購入価格を加えると0.244346で、小さい方が良い誤差は悪化した。購入直前の市場価格・執行条件は再構築できず、実購入価格を直接加える縮小版を測った。
その後のBTC価格×期限比較では、固定ラインYESの40–60→60–80セントで、後側の24時間後上昇率の差が短期限−28.21ポイント、長期限+17.67ポイントと交差した。だが全比較同時の区間はゼロをまたぎ、購入価格と期限の組合せを入れた回帰も、件数のみを上回る採用根拠は得られなかった。
検証記録｜二つの確率回帰を混ぜない
- 最初の比較：元10人・上側固定ライン・BTC/ETH/SOL/XRP、新規取得12,050単位、評価9/14〜10/11の672時点。購入直前価格対照なしの実購入価格直接追加。本人の判断と公開価格由来の情報の分離は未検証。
- 価格×期限の後続比較：BTC固定ラインとBinance日次Up/Downの二母集団を別々に測定。固定ラインのBrierは件数0.247690003、価格と期限を別入力0.249116806、組合せ保持0.248762378。組合せ保持は別入力より0.000354429改善するが件数より悪い。日次は組合せ保持0.254175863で別入力0.253735858より悪化。全6対比の両時間ブロック同時区間はゼロをまたいだ。
- 各型3fit、ridge logistic 0.01、価格履歴を共通入力へ戻さない。固定ラインと日次は予測価格source・観測時計も異なる。以下のminute等重み・先物単純returnと同じ成績ではない。
個別区分の確証を待つ選別と、良い区分をまとめる選別を区別した
- 多角品質比較：6,118購入・40親区分と400wallet別子区分の将来経路を測定。支持適合40区分も候補認定0、棄却0。残る400区分は支持不足で、組合せが無効という検証ではなかった。
- 残す／外す直接比較：468単一除外と2,820の一建玉政策は実行済み。固定ラインNOの残り24時間超を外すと平均は3期間改善したが、後側の同entry除去+1,415.76bpが新entry−1,339.27bpでほぼ相殺され、最大ドローダウンも悪化。自動除外を採用しなかった。
- 区分の和集合：個別有意性や最低週数を入口にせず80規則を測定。固定ラインNO・残り24時間以下・0–20／40–60／80–100セントの3区分は、後側の元行重みで−21.6117→+7.0965bp、下落48.1013→52.9599%へ改善。同量のランダム日参照は広く、安定優位は未確定だった。
- 購入方向を保つ統合：以前の自由方向選択ではYESも過去平均でショートに割り当てていたため、購入方向に沿うロングを否定できなかった。そこで固定ラインYESのロング区分を構成し、同じNO3区分と共通時計で直接統合した。これが以下の最新結果である。
検証記録｜履歴の評価単位と完了範囲
- 多角品質は1/6/24/48時間の将来経路24,472本。個別の支持・同時区間基準と、後の和集合探索の入口基準は別である。
- 残す／外すでは機会損失・同entry除去・新entryを直接計算した。上記政策値は固定元本の合計で、自己金融口座収益や複利ではない。これを「未実施の将来評価」と言い直さない。
- NO3区分の+7.0965bpは型×側内の元hour重みを先に固定し選択行で正規化した値。88購入・69hour・23日、元重み13.3858%。次の共通decision minuteで等重みにしたショート単独−5.2846bpは別の評価であり、以前の数値を訂正したものではない。
結果：購入方向に沿う5区分ロング＋3区分ショートが、未分割を点で上回った
対象は元10人のBTC購入。今回照合した正式契約は全て価格がラインを上回る条件で、YES購入をロング、NO購入をショートとし、成績を理由に逆方向へ反転しない。ロング選択は固定ライン型に限定し、日次Up/Downのロング区分選択は行っていない。
探索的な5区分候補の定義
- ロング：固定ラインYESの実購入token価格0–20セント未満・20–40セント未満で残り24時間以下、および40–60・60–80・80–100セントで残り24時間超の計5区分。
- ショート：固定ラインNOの実購入token価格0–20セント未満・40–60セント未満・80–100セントで残り24時間以下の3区分。
- 各元観測minuteで片側だけが出ればその方向を予測し、両側が出れば見送り。同minuteの複数購入は一予測にまとめ、購入数量・成績比例係数・保有持越しを使わない。
- 予測先：観測時刻tの60秒後Openから24時間後OpenまでのBTCUSDT先物単純return。上昇／下落の的中と、予測方向を掛けた平均値幅を測る。1bp=0.01%。24時間は予測horizonであり、実売買の保有方針を決めたものではない。
6/14〜9/11の過去のロング方向平均値幅で上位5区分を選択し、9/14〜10/11を採点した。全20規則からこの5区分を注目したのは結果を見た後。結果前に主指定したのは、的中頻度で選んだ3区分だった。
分母は方向を出したminuteだけで、見送りを誤答にしない。対象40,320minute中、全購入入力は634minute。5区分統合は190予測・39衝突であり、全購入448予測より利用機会は少ない。異なる機会集合の条件付き成績比較である。
実測：同じ評価期間の方向付き24h値幅（左、bp）と方向的中（右、%）。点は実値、灰線は同機会数・同方向構成の日置換ランダム512回の10–90%で、信頼区間ではない。赤は事前指定3区分、Top5は探索5区分、Anchorは既存のYES60–80セント・24h超の一点。
5区分統合の平均値幅の点は灰線の上端より右にあるが、的中率の点は灰線の範囲内にある。値幅はランダム参照より大きい一方、的中率の大部分は方向構成でも得られる。既存ロング一点の62.5%は40予測であり、5区分統合の190予測と同じ機会数で得られた値ではない。
機会数と方向比率を揃えると、的中差は2.56ポイント、平均値幅差は26.50bp
5区分統合はロング160・ショート30。両成分を一緒に日置換し、予測数・方向比率・衝突数・時刻帯・日内のまとまりを保つ参照に対し、平均との差は的中+2.5565ポイント、値幅+26.5033bpだった。実的中57.3684%だけを50%と比べるより、方向構成による分を除いた差は小さい。
全購入との差+4.6898ポイント／+37.0087bpの7日ブロックbootstrap 10–90%は、それぞれ[−2.55,+10.57]ポイント／[−3.57,+73.47]bp。四つの主要対照との差はいずれもゼロをまたぐ。28日・約4ブロックの範囲では、点改善は得たが、改善の符号を安定して確定できていない。日置換は固定候補の参照で、20規則を選ぶ手順全体の検定ではない。
検証記録｜選択時計、共通時刻、全対照とランダム
- 学習選択E1は6/14 11:00〜7/30 23:58 UTC（24h端点が8/1より厳密に前）、E2は8/1 00:00〜9/11 23:59、評価は9/14 00:00〜10/11 23:59。全期間は過去探索で露出済みで、未使用評価へ戻さない。元6,118購入を保持し、mask外8行とE1端点制限53行を除いた有限6,057行を採点した。
- 固定ラインYESの10親区分から、E1のみ／E1+E2で、平均値幅／的中頻度のtop2/3/5・未分割超え・絶対正を選ぶ20規則。主指定はE1+E2の的中top3、探索候補はE1+E2の平均top5。日次Up/Downは全購入対照に残す。
- 5区分統合の平均差／的中差：ショート単独比+49.4151bp/+8.0931ポイント、既ロング一点＋short比+22.1803bp/+1.9467ポイント、ロング未分割＋同short比+11.5946bp/+1.4861ポイント。7日bootstrapの10–90%は順に[−20.40,+114.41]/[−2.17,+17.61]、[−30.34,+64.37]/[−7.33,+8.59]、[−1.23,+21.81]/[−2.72,+4.82]で全てゼロをまたぐ。
- 512日置換、seed2026110305。同じavailability-patternの日だけを交換。5区分統合の参照10–90%は平均[+0.3768,+35.1435]bp、的中[50.5263,58.9474]%。実値より低い参照は平均96.68%／的中74.80%。p値・信頼区間でも、移動先で同契約を買える売買シミュレーションでもない。
- 実データの端点・行重み・共通時計・全置換／bootstrap・過去選択の未来label不変性は原runで検算済み。今回は完成artifactを読んで統合し、新たなfitやrawデータ分析をしていない。
事前指定3区分は、全ての比較で両指標を改善したわけではない
主3区分はYESの20–40セント・24h以下、40–60セント・24h超、80–100セント・24h超。統合54.8913%・+37.2929bpは全購入やショート単独より良いが、ロング未分割＋同じshortの55.8824%より的中率が低い。5区分の結果に差し替えて、事前主モデルが全面的に成功したとはしない。
実測：全20選択規則の統合予測とショート3区分単独の差。左は平均値幅差bp、右は的中差ポイント。赤は事前指定の的中top3。E1は早い過去だけ、E1E2は両過去区間を選択に使用。top2/3/5は上位区分数、above_baseは未分割超え、positiveは絶対正。
棒は全規則でショート単独からの点改善を示すが、改善幅には違いがある。最小の改善候補は平均そのものが−2.5073bpのまま。差が正というだけでは、予測水準まで正とは限らない。同じ区分集合を選ぶ規則の重複を含み、20回の独立な成功でもない。
改善はショート取消だけでなく、新しいロングにもあった
5区分統合では、新しいロング160予測が+51.1921bp・上昇57.50%。衝突で見送ったショート39予測は元方向−14.3251bpだったので、その取消も改善へ寄与した。残ったショート30予測も+6.4680bp・下落56.6667%。一方、主3区分で残るショート40予測は−1.2970bpで、両モデルの両側が良いとはしない。
実測：事前指定3区分モデルのロングのみ・ショートのみ・衝突の時計数。これは5区分候補の図ではない。E1/E2は過去選択、Lは9/14〜10/11。Lの緑144と赤40が184予測、黄29は見送り。
黄の衝突部分は緑や赤の予測に足し込まれず、別に残る。ロング区分を増やすとショートの取消も増えるため、区分追加がそのまま統合予測機会の増加になるわけではない。
検証記録｜解釈しやすい別候補と、wallet集中
- E1だけで選ぶ固定ラインYES40–100セント・24h超の3区分も保存。統合は8/1〜9/11で+54.3228bp／57.9114%、9/14〜10/11で+42.8100bp／56.9948%。ただし既ショートの選択にはE2も使うので、統合全体のE2独立確認ではない。
- そこへ短期限0–40セントを加える5区分では、ロング単独186→199時計、衝突31→39時計、統合予測193→190時計。平均+42.8100→+44.1304bp、的中56.9948→57.3684%の小さい点差だった。
- ロング5区分の元行重みは最大walletが63.14%、主3区分71.70%。5区分統合190予測中126で同walletの選択購入がある。wallet構成を保持する日置換や暦bootstrapでは、この集中や未知walletへの転移を識別していない。
- 最大walletの購入がない既発火64時計は+53.4578bp／62.50%だが、walletを入力から除去して再集計・再選択した結果ではない。wallet除去再計算やwallet票集約モデルは今回未実施。
洞察：購入条件を選ぶ価値の具体例は得たが、元モデル全体の成功とはしない
「契約・購入の違いを残して情報の質を高める」方向から、全購入を未分割で読むより良い歴史的な予測候補を得た。特に、既に良かったYES60–80セント・24h超の一点だけでなく、40–100セント・24h超へ広げたロング群にも正の点成績が残った。価格の安さだけを一方向の強さに変換するより、側×価格帯×期限を一組で扱う必要があるという観測上の手掛かりである。
一方、これは保有票を学習する元の集団確率モデルへ新入力を加えた比較ではない。今回変えたのは購入行の選択と同minuteの方向統合であり、元モデルの確率誤差改善を認定しない。質三方針のうち、この購入条件の枝で点改善を測れたのであって、全ての情報源や方針が成功／失敗したという結論でもない。
候補の採用を制約するのは、既露出期間での結果後順位、ゼロをまたぐ改善差の範囲、最大walletへの63.14%の集中。費用・実受信遅延・執行・この統合規則のPnLと、10/14以降の新しい未使用期間確認は実施していない。今回の依頼では、それらへ勝手に進めない。
Q&A
ショートが以前は+7.10bpだったのに、なぜ今は−5.28bpなのか？
元の+7.0965bpは型×側内でhour重みを先に固定した行評価。共通時計の−5.2846bpは同minuteの重複購入を一予測にまとめたminute等重みで、別の問いの値である。旧値は完全再現されており、過去の改善が消えたという訂正ではない。
的中率の改善より、値幅の改善が大きいのは何を示すか？
同方向比率の日置換を相手にすると的中差は2.56ポイントまで小さくなる一方、平均値幅差26.50bpは残った。単に「当たりやすい」より、当たり外れ時の幅も含む違いがある結果に沿う。ただしその原因を本人の情報や意図へ帰属する比較ではない。
以前の不採用を、今回の候補が覆したのか？
覆していない。確率回帰への追加、単一除外後の取引列、購入方向を保つ区分統合は異なる介入である。前二者の不採用と、後者の点改善候補は両立する。今回の予測平均を利益へ変換せず、元アイデアの未達を情報源全体の無価値へも広げない。
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タッチ契約の意味を残すと、元のBTC先物予測は改善したか
今回の表現では、元の目的である先物方向予測の改善は得られなかった。一方、上側の指定価格へ一度届く確率には改善が残り、方向票とは別の入力候補に絞れた。
元10人の集団確率予測で正の追加価値を確立できず、改善を「情報量」と「情報の質」に分けた。本節は質の第三テーマであるタッチ型の扱いをまとめる。第二テーマの購入価格×残存期限とは別の検証で、タッチ研究の入力は購入価格ではなく、現在の保有側・指定価格までの距離・残り時間である。
仮説・問いの流れ：同じ方向票でも、契約が支持する値動きは同じか
上側タッチYESが勝つには、期限までに指定価格へ一度届けばよく、その後の下落は妨げにならない。上側タッチNOは「届かない」であって、下落だけを意味しない。そこで上下票へ直結せず、契約が支持する到達と、固定時間後の方向を分けて測った。
探索・分析：単純な方向票へ採る前に、何の情報かを切り分けた
到達／非到達の構成差を足すだけでは、翌24時間の4経路予測は改善しなかった
上側・下側、YES・NOの保有数から、総数・方向差・上下契約差を残す方式と、さらに到達YES／非到達NOの構成差を加える方式を比較した。「上だけ到達／下だけ／両方／どちらもなし」の確率誤差は0.642668→0.698738へ悪化。公開価格だけは0.637914だった。構成を残すこの方式は採用しない。
検証記録｜最初の経路比較
評価は9/14〜10/11の672毎時時計。直近168時間の変動から1日相当の上下障壁を作り、将来1分足High/Lowで4状態を判定。ridge softmax .01、学習6/14 10:00〜9/12 23:00 UTC、一回学習・評価中更新なし。4状態Brierは小さいほど良い。構成追加の改善差−.056070の168h同時90%区間は[−.139820,+.015383]で、情報ゼロの証明ではない。同じ方向票で構成だけ異なる比較は各群12時計の条件を満たす層0で未推定だった。
指定側への到達差は、条件を揃えたランダムな保有配置より大きかった
次に、人工的な上下障壁ではなく実際の契約の指定価格を使った。上／下・距離帯・期限帯・保有者集合・時期などを揃え、YES／NO配置を9,999回入れ替えた。実際のYES群とNO群の短期到達差は上側+8.341ポイント、下側+7.388ポイント。配置を替えた平均との差は上+9.755／下+8.970ポイントだった。
検証記録｜ランダム比較が答える範囲
元10人のBTCタッチ472市場、各市場の評価内最初の未到達・非ゼロ保有時点。短期は24時間と満期の早い方。全walletの符号を一組で交換し、上下・wallet集合・距離3帯・期限3帯・起点週・過去24hリターン符号・変動帯・追跡内満期flagを保存。134層中43層255市場が可動。主短期・満期共通比較は追跡内に満期の来る415市場。抽選順位は将来精度の信頼区間や厳密な無情報p値ではない。粗い帯の中の距離・期限の偏りが残ったため、次の直接比較へ進んだ。24hより後の到達14市場は存在したが、YES固有の長期識別の根拠は強まらなかった。同時点の別市場を選ぶ対照は全て同じ価格ラインとなり、その条件では識別不能だった。
距離・期限・直前価格・保有者構成で予測しても、上側の到達に追加情報が残った
指定価格までの距離、残り時間、直前の値動きと保有者構成で確率を予測する方式に、YES／NO保有比率だけを追加した。上側では誤差が0.067726→0.065883へ改善した。最初の観測時点を除いても、4週を一つずつ除いても改善方向は残り、特に残存24時間未満に偏った。
実測：左は上側契約、右は下側契約。青はYES群−NO群の観測差、橙は距離・期限などから予測した分を除いた差、単位は百分率ポイント。順に指定側への到達・反対側への到達・終点方向。上側の指定側への橙棒は正で、反対側はほぼゼロ。単純な両側変動では説明し切れない対応が残る。
実測：保有比率の追加による確率誤差の改善。正が改善、負が悪化。左は上側、右は下側、順に指定側到達・反対側到達・終点方向。同側到達だけが正で、到達情報を終点方向へそのまま転用しても改善しない。
検証記録｜入力・対象・学習と頑健性
- 学習6/14 10:00〜9/12 23:00 UTCの1,111市場、評価9/14 00:00〜10/11 23:00の472市場（上245／下227）。追跡10/14 00:00。学習の結果終端は評価開始より前。元10人中実際に寄与したのは3人、計544のwallet×market寄与。初めて保有を観測した時点であり、新規購入時点ではない。
- 各wallet×marketの非ゼロ保有を一寄与、数量・金額・鮮度・一人capなし。q=(YES数−NO数)/(YES数+NO数)。混合q=0も残す。一市場一経路を寄与人数で重み付けする。
- 共通入力は連続距離・期限のlog1p、距離境界1/3と期限24/168hでの折れ曲がり、距離×期限、側方向の過去24hリターン、log変動scale、strict、最初clock、10人のpresence。同じridge logistic .01、学習内標準化、非罰則切片、一回fit。上・下それぞれ同側／鏡像反対側／終点方向を比較。短期=min(24h,期限)、直前完成現物Closeを起点、将来minute High/Low、反対側は同対数距離の障壁。
- 上同側の追加改善は初回除外+.002474、週経路除外+.000899〜+.003779。残り24h未満+.002812、24h以上+.000163。下同側の全体改善+.000540は初回除外で−.001456へ反転。下側比率だけの予測は学習平均より良いが、距離・期限等を使う方式より劣った。
- 残差差は共通セルの寄与重み、確率誤差は全上245／下227市場の寄与重み。分母が異なる。今回の確率誤差比較はランダム再学習ではなく、同じ時系列で情報を一列だけ足す直接比較である。
保有者ごとに分けても、より複雑なシグナルを採る根拠は得られなかった
同じ保有側でも保有者による逆向きの関係が見えたため、比率一列を10人別の−1／0／+1へ置換して測った。上側到達は単純比率より劣り、下側の反対側到達は最初の観測時点を除くと改善が反転した。別シグナルには採らない。
実測：保有者別の符号を追加した確率誤差改善。左は上側の指定側到達、右は下側の反対側到達。全体、初回除外、4週の各経路除外の順。右の初回除外が負となり、全体の改善を安定した情報として扱えない。
検証記録｜保有者別の直接比較
学習と評価で持続した逆符号の手掛かりがあった上側同側・下側鏡像の2対象だけを結果前に固定して比較。距離・期限等、罰則、重みを同じにした。上同側の基準比改善+.001480は単純qより.000363劣る。下鏡像は基準比+.002554だが初回除外−.000802、残り24h未満−.002222。特定保有者の支持も薄い。方向予測の未検証モデルを成功として追加しない。
結果：到達確率の改善は得たが、元の先物方向予測を改善する方式にはならなかった
タッチを単純な先物の上下票へ採ることは支持されなかった。上側到達の補正だけを研究候補として残す。最終比較は同じ上側245市場の起点を固定し、距離・期限等だけの予測と、そこへYES／NO比率を足す予測を、固定24時間後のBTCUSDT先物上昇で採点した。誤差は0.188499→0.189114で悪化した。
実測：左はYES−NOの終点方向差、右は確率誤差改善。順に契約期限で短くなる現物予測、固定24h現物、固定24h先物。左では観測差が正のままでも、右の棒はすべて負。過去の関係を学習して後側へ運ぶ予測では、その差を有効利用できなかった。
到達に対する関係と違い、終点方向に対する保有比率の関係は学習の前半・後半でも符号が変わった。「本人の情報が無価値」「方向との対応がない」とは言わず、今回の固定した比率表現・学習方法では元の方向予測を改善できなかった、と結論する。
検証記録｜元の目的への接続と採否
上側245起点・入力・学習方法・寄与重みを固定。native短期現物→固定24h現物→固定24h先物の順に、t直前完成minute Closeから終点Closeへの上昇indicatorを比較した。固定24h先物の追加改善−.000615748、比率単独も学習頻度定数比−.00198731。評価で符号反転・縮小して救済しない。購入価格×期限の区分選別や、元集団モデルを全て再学習した比較ではない。歴史4週は既に探索へ露出し、未使用期間での確認ではない。独立将来経路・未知保有者への転移と費用後売買は未検証で、今回の到達補正をそのまま実売買採用とはしない。
洞察・Q&A
タッチの意味を残す工夫は、単純な方向票への改善ではなく、「どの指定価格へ一度届くか」という用途を切り出した。元の先物方向予測に対しては採用に至らないが、タッチ全体を無情報として捨てる結論でもない。購入価格×期限の結果と混ぜず、質改善の独立した枝として保持する。
到達しやすいなら、その方向へ先物を持てばよいのでは？
一度届いた後に反転してもタッチは成立する。実際の上側245市場では指定側だけ到達27、両側到達6、反対側だけ14、どちらもなし198だった。終点方向との関係も時期で変わり、今回の24h先物予測では比率を加えると悪化した。利確条件を変更した売買結果を測ったわけではない。
距離・残り時間を考慮すれば、当初の改善案は成功したのか？
到達予測の一部では改善したが、最上位の目的である先物方向予測では改善しなかった。第二テーマの「購入価格と期限で購入条件を選ぶ」実験とは入力も観測単位も違うため、その成否をタッチ結果で代替しない。
ランダムより良いことと、予測器が良いことは矛盾しないか？
矛盾しない。前者は同じ機会内で配置を替えたときの到達差、後者は過去から学習した係数を別の時期へ運んだ誤差である。上側到達では両方が改善方向だが、終点方向は大きな観測差を予測改善へ変えられなかった。
情報の質の三テーマへ戻る · 購入価格×期限の結果 · 元の集団予測結果
戦略成立条件マップ
グランド仮説 — BTCの先行きに有用な情報を持つPolymarket参加者を事前に選び、BTC・ETH・XRP・SOL等の市場で観測できる保有・売買から集団の方向情報を取り出せば、比較相手に対してBTC先物の売買優位を、費用とリスクを踏まえて得られる。
図は論理関係の模式図。
S1は選抜群と対照群、A1・A2は情報のまとめ方、Pは価格履歴だけの場合との比較。それぞれ別の問いとして、対応する記録で結果を読む。
実線 → 予測・売買・経済条件の接続 ／ 青の点線 → 選抜・集約を切り分ける比較 ／ 紫の破線 → その売買判断を採用する場合の条件
各条件の意味と検証方法
各カードを開くと、比較方法とYES・NO・判断保留の定量条件へ進めます。
指標の記号・結果の読み方
- 予測誤差は小さいほど良い。Brierの採点方法はS1の検証方法に記載。ΔBやθは各記録で定義する比較差で、別の対照・期間の数値を同じ効果として扱わない。
- L・Uは対応する区間の下限・上限。YES・NO・判断保留の境界と区間の水準は各検証記録に従う。実行済みの条件と、今後の売買実証で固定する条件を分ける。
- 売買全体のΠは、固定した資金・サイズ制約での費用後日次収益率。保有中の値洗いと資金調達料を含み、建玉も費用もない日は0。予測誤差の改善とは別の尺度。
検証する命題 S1
予測に役立つ参加者を取引前に選べるか
以下は元の10人の選抜比較。対象集団を拡張する実験の選抜評価は別に記録し、その先の集約・予測評価まで接続する。
選抜群の相対的な予測価値を支持する兆候は、三つのモデルで残った。ただし、事前の選び方の有効性はまだ確定していない。
仮説｜選ぶことで、予測に役立つ情報を得られるか
選んだ参加者の保有情報が、成績を見ずに抽出した参加者の情報よりBTCの予測に役立つかを確かめる。一つのモデルの性質だけで良く見えていないかも調べる。
検証方法｜参加者群だけを替えて、同じ条件で比べる
選抜10人と各10人の対照6群について、入力の作り方・学習規則・評価時刻を揃え、48時間先のBTC上昇確率を予測した。参加者群だけを替えることで、選抜群の保有が対照群より予測に役立つかを比べる。主比較はBTC・ETH・SOL・XRP・DOGEそれぞれの上／下の保有件数。ロジスティック回帰・浅い決定木・類似した過去状態からの予測を使い、加算的な回帰だけに依存する差かも確かめた。価格履歴は入力に加えていない。
採点はブライア・スコア（Brier）：予測した上昇確率と実際の結果（上昇1／それ以外0）の差を二乗して平均する。小さいほど良く、自信を持って外す予測ほど大きくなる。方向の的中だけでなく、予測確率の確かさも評価するため、この指標を使う。同じモデルで「対照平均−選抜」の誤差差を測る。差が正なら選抜に有利。主三手法で差の方向が揃うことと、九比較の同時帯でも正といえることを分けて判断する。
結果｜三手法とも、資産別・上下別では対照6群すべてより誤差が小さい
評価は2026年10月1日00:00〜13日11:00 UTCの同じ300時点。減少率は対照6群の平均誤差に対する割合で、的中率や利益の増加率ではない。
実測：三手法とも選抜の青い棒が短い。類似状態の予測では差が小さく、改善の大きさはモデルで異なる。図は六対照の平均だが、各手法で六群すべてより誤差が小さかった。分析｜改善の方向は揃ったが、有意な優位とまでは言えない
回帰の個別比較では差の共同90%区間が正側にあるが、追加二手法の区間は0を跨ぐ。九つのモデル・表現比較をまとめた同時帯では全て0を跨いだ。モデルを替えても兆候は残る一方、統計的な頑健性は確認できていない。
全資産を合算する表現や参加者別の表現では、勝った対照は2〜5群／4群にとどまった。情報のまとめ方には依存する。同じ相場期間の比較であり、三手法を独立した三回の再現とは数えない。
洞察｜「回帰でだけ良い」わけではなかった
選抜群の保有に相対的な予測価値があるという解釈を、異なる関数形でも支持する結果。ただし、改善幅はモデルで変わり、32.6%を参加者が持つ情報量そのものとは解釈できない。
残る問い｜この選び方で、その後も有望な参加者を選べるか
今回は名簿確定前の過去比較であり、手順固定後の未使用期間は含まれていない。この集団の過去の相対的な良さと、取引前の選抜の成功は区別する。
検証記録｜抽出・入力・学習・全比較・判定条件
- 対象と対照の抽出
- 選抜は既存の判断で選んだ10住所。対照は2026年9月30日の日次BTC閾値12市場の保存公開APIデータから作った限定1,226住所内で、利益・活動量による順位選別をせず固定ハッシュ順に各10住所を抽出した六群。群内は非復元、群間は重複可（実際に1住所共有）。全Polymarket参加者からの無条件な無作為抽出ではなく、活動量を一致させた対照でもない。
- 保有件数の定義
- 一点判定型の適格な市場で、一人×一市場の二側の保有数量を差し引き、正式な受取条件に沿って上／下を決める。方向が残る組を1件とし、数量の大きさ・保有の新旧で重みを付けない。同じ人が別市場に持つ票は別件。取引回数や人数ではない。
- 主表現は5資産×上／下の10列。補助は全市場・全員の符号合計1列と、各参加者の符号合計10列。到達型・数量・鮮度は追加しない。個別市場IDを残す旧比較では評価票の約9割が学習未出現の列に属したため、新モデルへその表現を追加していない。
- 期間と教師
- 学習起点は2026-09-01 06:00〜09-29 00:00 UTCの667時点。学習の48時間先の教師が評価開始を超えないよう分離した。評価の最終教師は10月15日11:00 UTC。各毎時tより前のブロックの保有だけを入力とし、BTCUSDT先物のtからt＋48時間の完成足終値で上昇を採点する。名簿固定は10月13日12:02:51.210827 UTCで、名簿後・手順固定後の評価起点はともに0。
- 三つの予測方法
- ロジスティック回帰：学習側標準偏差で尺度化、定数列を除外、切片は無罰則、目的関数はlogloss合計＋0.5×係数二乗和。既存48時間比較と同じ予測を再現した。
- 浅い決定木：深さ最大3、葉の最小行数48、Gini基準、全特徴使用、乱数20261016。小さい閾値分岐・交互作用を調べる固定設定であり、48行が独立標本であるとの仮定ではない。
- 類似状態：学習側標準偏差で尺度化し、学習ペアの正の二乗距離中央値をs²として、重みexp(−距離²／2s²)で学習時の上昇結果を平均する。帯域を評価結果で調整しない。
- 各手法・表現を全七群へ同じ設定で適用。追加二手法は加算的な回帰だけへの依存を調べるために選び、最適なモデルや設定との認定はしていない。
- 差・区間・判定
- 差＝六対照の平均Brier−選抜Brier、減少率＝差／六対照の平均Brier。循環72時間ブロック2,000回（48時間感応）、時間乱数20261016、対照群の復元抽出乱数20261017。同じ再抽出を全比較で共有し、時間と対照抽出を含む共同90%区間を計算した。近い時刻の予測は同じ値動きを共有するため、時間をまとまりとして取り直す。対照群も取り直すことで比較相手による差の揺れを含め、同時帯では複数比較を見渡した不確実性を評価する。
- 主三手法の差が全て正なら「相対差の方向が一致」。九比較の共同再抽出から作る90%同時帯で主三差の下限が全て正なら、限定した比較で統計的頑健性を支持する。今回の判定は保留。固定済みモデル・短期間・六対照に条件付く近似であり、広い母集団の保証にはしない。
| モデル | 保有のまとめ方 | 選抜Brier | 対照平均 | 減少率 | 勝った対照 | 差の共同90%区間 | 九比較の90%同時帯 |
|---|
| ロジスティック回帰 | 資産別・上下別の件数 | 0.229235 | 0.340281 | 32.63% | 6/6 | [+0.003067, +0.219267] | [-0.028707, +0.250800] |
| ロジスティック回帰 | 全員・全市場の符号合計 | 0.254390 | 0.257414 | 1.17% | 2/6 | [-0.033309, +0.052736] | [-0.136730, +0.142777] |
| ロジスティック回帰 | 参加者別の符号合計 | 0.319718 | 0.362986 | 11.92% | 4/6 | [-0.055957, +0.138407] | [-0.096486, +0.183022] |
| 浅い決定木 | 資産別・上下別の件数 | 0.261742 | 0.323240 | 19.03% | 6/6 | [-0.011734, +0.151400] | [-0.078255, +0.201252] |
| 浅い決定木 | 全員・全市場の符号合計 | 0.277001 | 0.285848 | 3.09% | 4/6 | [-0.049995, +0.070705] | [-0.130907, +0.148600] |
| 浅い決定木 | 参加者別の符号合計 | 0.278596 | 0.290484 | 4.09% | 4/6 | [-0.104832, +0.129841] | [-0.127866, +0.151641] |
| 類似状態から予測 | 資産別・上下別の件数 | 0.245444 | 0.257282 | 4.60% | 6/6 | [-0.002705, +0.028123] | [-0.127916, +0.151591] |
| 類似状態から予測 | 全員・全市場の符号合計 | 0.248528 | 0.255759 | 2.83% | 5/6 | [-0.015263, +0.033275] | [-0.132522, +0.146985] |
| 類似状態から予測 | 参加者別の符号合計 | 0.250060 | 0.256829 | 2.64% | 4/6 | [-0.003672, +0.019890] | [-0.132985, +0.146523] |
表の誤差は小さいほど良い。差・区間は正なら選抜に有利。全ての数値は同一の48時間先・300時点の保存結果。個別区間と同時帯を混同しない。
原典：collective-selection-model-robustness-2026-10-16.md、実行版7f90b739、保存results.json・predictions.csv・report.md。先行のfixed48と名簿を再利用し、新しいモデル比較だけを追加した。S1の認定に価格履歴への追加価値や売買利益を含めていない。
検証する命題 A1
違う市場の判断を集めても方向の情報が残るか
以下は元の対象集団での市場間比較。対象集団拡張の実験では、人の扱いを揃えて市場間の集約を評価し、元の結果と区別する。
銘柄×種類の区別を残す交差比較を実行。人を合算した場合は差を識別できず、人を残した場合は市場分割で悪化した。集約を外せば解決するという結果ではない。
対応する証拠：初回の合算票と契約種類別票の比較。同じ初回試験のうち表現間の差がA1に対応する。価格のみとの差はPに対応する。
同じ参加者の保有を、市場の違いを残す場合とまとめる場合で比べる。予測時刻や学習法を揃えた確率誤差の差から、市場の区別が役立つか、合算でかえって予測しやすくなるかを読む。これはまとめ方の比較であり、価格履歴だけに対する追加価値とは分ける。
比較条件と結果の読み方
- 比較
- 参加者の扱いを固定して、市場側だけを合算／区別保持へ変える。最新試験の市場側は銘柄であり、一点判定／到達の種類は両側とも残す。
- 揃える条件
- 同じBTC予測先・評価時刻・価格入力・学習規則で予測誤差を比べる。数量・鮮度・一人一票上限は加えない。
- 差の読み方
- Brierは小さいほど良い。差は「合算側−区別保持側」で、正なら区別保持、負なら合算の誤差が小さい。各試験で固定した時間ブロック区間も併記し、0を跨ぐ場合は優劣の方向を確定しない。
- 今回比較した範囲
- 個別市場IDと銘柄×契約種類は異なる粒度。最新試験は後側672時点、固定ロジスティック回帰で四つの表現を対称に評価する。モデル非依存の情報量や全ての集約方法の最適性は測っていない。
- 次の判断
- 市場と人のどちらを分けると予測が変わるか、その効果がもう一方の扱いで変わるかを判断する。価格のみへの追加価値はPで別に評価する。
検証結果・残る問い
市場を分けること自体ではなく、どの違いを残すと後側のBTC予測へ役立つかを問う。
· 追加検証・入力と表現の3版 · TRIAL 03
到達済み保有を除き、失われた情報を戻せば改善するか
この比較が必要になった理由 — 到達済み票の混入と、単純合算が落とす方向比・参加数・参加者・期限・現在価格と判定水準の違いを切り分けた。
仮説
到達済み保有を除き、合算が落とす方向割合・参加者・期限・現在の判定水準を残せば予測が改善するか。
検証方法
元条件を固定し、3版12表現を価格対照と同じ後側時計でBrier比較。入力の直し方やまとめ方だけを替え、価格履歴を超える予測改善が得られるかを調べる。公開価格を追加する案には公開情報のみの対照も置き、価格情報を増やした効果を保有情報の効果と取り違えない。同じ対照より誤差が下がる表現は改善候補となるが、後側の良さだけで前側の選択成功とはしない。
結果
到達済み1,937票は実在したが、除去後の合算Brierは0.269007。3版12表現すべてで後側の価格対照への点増分は負だった。
分析
全12本がゼロの悪化側にある。参加数の有界化で大きな悪化を緩和しても、価格のみを超えるところへ届かない。入力の欠落を修正することと予測力を得ることは別だった。
補正の対象は全touch票の0.2270%で、後側Brier差は元より−0.000205693。反転の主因を到達済み票だけには求められない。新しい公開価格を使う比較には同じ公開情報だけの対照も置いた。
洞察
欠落を直しても改善しなかった。一方、方向を並べる能力と確率水準のずれは別に診断する必要が残った。
次の仮説
同日内の版順と、追加した理由
- v1
到達除去・方向割合・参加数・各人別・非線形を比較。全て後側増分は負。
次の問いへ：参加数が学習範囲を大きく外れ、契約時間も落ちていたためv2へ。
- v2
対数比・有界化・構成残差・期限別を追加。補正合算を上回る前側採用案なし。
次の問いへ：期限だけでは現在価格と判定水準の違いが残るためv3へ。
- v3
現在有利／不利／他を分け、同じ公開情報だけの対照を追加。後側改善なし。
次の問いへ：合計12表現の否定結果を保ち、順位と確率水準の乖離を較正の問いへ移す。
検証記録・全比較値
同じ10人/5資産/毎時/48h/価格対照。first-hitが判断より前と判明したtouch両側を除去。数量は符号にだけ使用。方向比、参加数、各人別、非線形×価格、対数比、有界化、構成残差、期限別2種、有利/不利別を全件保存。λ=.01、基礎係数のF前再fitを維持。
原結果表 3 · 2026-10-15-collective-direction-representation| 表現 | DのM0に対する改善 | F_histの改善 | F_hist Brier | F個別90%区間の下限 / 上限 |
|---|
| 到達除去・合算 | +0.006622489 | -0.019550512 | 0.269006972 | -0.025744086 / -0.001492515 |
| 到達除去・種類別 | +0.003962640 | -0.020615616 | 0.270072076 | -0.026351066 / -0.002701665 |
| 方向割合 | +0.001831752 | -0.005234385 | 0.254690845 | -0.009784025 / +0.009116999 |
| 方向割合＋参加数 | -0.080141528 | -0.074452663 | 0.323909123 | -0.104938635 / -0.018607947 |
| 参加者別の票数 | -0.062637503 | -0.014435172 | 0.263891631 | -0.037877121 / +0.017634596 |
| 合意の非線形＋価格条件 | -0.048738051 | -0.001920933 | 0.251377392 | -0.004836205 / +0.006888773 |
| 上／下参加数の対数比 | +0.001784470 | -0.005307474 | 0.254763934 | -0.009943812 / +0.009291949 |
| 参加数の寄与を有界化 | -0.033657741 | -0.046809497 | 0.296265957 | -0.069641638 / -0.009226214 |
| 合算＋参加者構成の残差 | -0.004767281 | -0.017100622 | 0.266557081 | -0.039527961 / +0.010441418 |
| 48h以内／以後の契約票 | -0.037548104 | -0.029307507 | 0.278763967 | -0.039121766 / -0.012246177 |
| 期限別の方向割合 | -0.042609927 | -0.020592026 | 0.270048485 | -0.026798314 / -0.008234394 |
| 現在の有利／不利／他の票 | -0.008238080 | -0.024862804 | 0.274319264 | -0.036709766 / -0.008146008 |
原結果表 4 · 2026-10-15-collective-direction-representation| 対応比較（artifact ID） | D差 | F差 |
|---|
| raw_pool-corrected_pool | +0.000089567 | -0.000205693 |
| corrected_pool-corrected_split | -0.002659850 | -0.001065105 |
| balance-participation | -0.081973280 | -0.069218278 |
| balance-bounded_interaction | -0.050569803 | +0.003313452 |
| participation-saturated_context | +0.046483787 | +0.027643166 |
| corrected_pool-pooled_composition | -0.011389770 | +0.002449890 |
| corrected_pool-maturity_split | -0.044170593 | -0.009756995 |
原結果表 5 · 2026-10-15-collective-direction-representation| 診断 | D差 | F差 |
|---|
| signal_only | +0.004921870 | -0.014657572 |
| point_only | +0.003901577 | -0.003447589 |
| touch_only | -0.002050013 | -0.007591852 |
| intercept | +0.000688302 | -0.000147640 |
原結果表 2 · 2026-10-15-collective-direction-representation| 同一支持の対応比較（左Brier−右Brier） | D改善 | F_hist改善 |
|---|
| M0 → strike_split | -0.008238080 | -0.024862804 |
| corrected_pool → strike_split | -0.014860569 | -0.005312292 |
| M0 → Mctx | -0.056729679 | -0.105193838 |
| M0 → context_pool | -0.013195776 | -0.153152548 |
| M0 → context_strike | -0.033712293 | -0.158486830 |
| Mctx → context_pool | +0.043533903 | -0.047958710 |
| Mctx → context_strike | +0.023017386 | -0.053292992 |
原記録：2026-10-15-collective-direction-representation/report.md · SHA-256 3056a2662b7a8223
この命題の先頭 ↑ · 成立条件マップ ↑
· 追加検証・資産構成と関数の5版 · TRIAL 05
資産構成を残し、予測関数と確率補正を分けるとどうなるか
この比較が必要になった理由 — 契約距離、条件分岐、資産×種類の構成、共通方向からの残差を順に試し、同じ基礎スコアへの補正と全係数更新を区別した。
仮説
資産×契約種類の構成を残し、基礎関数と確率補正を分ければ、集団情報を後側へ運べるか。
検証方法
契約距離・固定スコア較正・条件分岐・資産別票・共通方向からの残差を5版20案で比較。対照にも同じ学習・補正を適用し、予測の作り方だけで得られる改善を差し引いて、保有情報の寄与をBrier差で測る。前側で選んだ候補が後側でも改善すれば選択手順を支持する一方、後側でだけ良い非選択案は、次の検討材料として区別する。
結果
資産×種類の構成を残すと後側に改善経路が現れた。ただし前側で採用された系列ではなく、選択手順の成功はまだ得られなかった。
分析
後側の正の棒と負の棒が混在するが、正の大きい候補は前側で採用されなかった。較正した資産別票は後側Brier .227570、同手順価格のみ .246924。一方、同じ方式の前側後半は .421455と大きく外れた。後側の最小誤差を選ぶだけなら、この選択失敗を隠してしまう。
資産別票の個別168h区間は正でも84hと20候補補正は0を跨ぐ。銘柄構成除去で悪化し、06dc518除去にも大きく依存。正式契約距離を追加したこと自体が改善原因とは確認できなかった。
洞察
有望だったのは資産構成を残す経路。ただし直近の高い上昇率を次へ運ぶ補正が、前側後半で大きく外れていた。
次の仮説
同日内の版順と、追加した理由
- v1
契約距離とBrier残差関数を比較。採用した生の契約状態は後側で悪化。
次の問いへ：全係数更新と確率水準の補正を分けるv2へ。
- v2
同じA基礎スコアへ較正。後側に正値はあるが、前側で採用できない。
次の問いへ：単純な加算関数の限界を条件分岐で点検するv3へ。
- v3
条件分岐を比較。前側で採用した資産別案も、後側で元価格対照へ届かない。
次の問いへ：契約距離を除いても劣らない結果を受け、資産構成そのものをv4で切り出す。
- v4
公開入力を増やさず資産×種類の符号票を保持。後側較正案は改善するが前側で非採用。
次の問いへ：共通方向と銘柄への偏りが干渉するかを分けるv5へ。
- v5
共通方向と資産構成残差を分離。後側の正値は残るが前側では非採用。
次の問いへ：短期上昇率の移し替えを疑い、長期水準補正へ。
検証記録・全比較値
5版20候補を全て保持。Brier残差ridgeはclip前の二乗誤差をfitし最後にclip。入力特異値だけから実効自由度を固定。同じA基礎スコアを保った較正はD前半312→後半312、F前はD全672。公開情報付きモデルには同じ公開情報のみの対照を置く。
原結果表 2 · 2026-10-15-collective-direction-geometry| 手順/候補 | D candidate / 同learner no-wallet / 元M0 | D採用 | F candidate / 同learner no-wallet / 元M0 | F wallet増分 |
|---|
| v1 raw_shape | .24813897 / .25159395 / .25152852 | 採用 | .25738271 / .24943908 / .24945646 | −.00794363 |
| v1 geometry_pool | 全Dは原jsonへ | 非採用 | .23612564 / .23748139 / .24945646 | +.00135575 |
| v2 static geometry_asset | 全D後半は原jsonへ | none | .22507592 / .24222612 / .24945646 | +.01715020 |
| v3 asset_tree | 全Dは原jsonへ | 採用 | .25075377 / .25257835 / .24945646 | +.00182458、元M0へは負 |
| v4 refit asset_S | .25515195 / .25159395 / .25152852 | none | .26833517 / .24943908 / .24945646 | −.01889609 |
| v4 static asset_S | .42145502 / .42618412 / .24190453 | none | .22757034 / .24692424 / .24945646 | +.01935390 |
| v5 refit conditional_asset | .25881605 / .25159395 / .25152852 | none | .27987242 / .24943908 / .24945646 | −.03043334 |
| v5 static conditional_asset | .38621066 / .42618412 / .24190453 | none | .22536106 / .24692424 / .24945646 | +.02156318 |
原結果表 3 · 2026-10-15-collective-direction-geometry| 構築手順 | F Brier | 意味 |
|---|
| A固定・未較正 | .28843118 | refitを止めるだけでは改善しない |
| A+Dで基礎関数をrefit | .26833517 | これも元M0より悪い |
| 同じA-scoreへD全体較正 | .22757034 | 水準/傾きの修正と同じscoreの維持が必要 |
| 同手順のno-wallet | .24692424 | 較正だけの基準修理よりも差が残る |
全20候補 · 前側選択と後側採点を区別| 候補・手順 | 前側で採用 | 前側採点数 | 前側Brier | 後側Brier | 同手順対照 | 元対照への改善 | 同手順対照への改善 |
|---|
| v1 生の契約状態 / 係数更新 | 採用 | 672 | 0.248138970 | 0.257382714 | 0.249439082 | -0.007926254 | -0.007943632 |
| v1 契約距離・合算 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.258092201 | 0.236125638 | 0.237481392 | 0.013330822 | 0.001355753 |
| v1 契約距離・資産別 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.254017342 | 0.245147283 | 0.237481392 | 0.004309176 | -0.007665892 |
| v1 契約距離・参加者別 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.256286027 | 0.243295430 | 0.237481392 | 0.006161030 | -0.005814039 |
| v1 契約間の一致度 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.256149015 | 0.246707101 | 0.237481392 | 0.002749359 | -0.009225709 |
| v2 生の契約状態 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.411161074 | 0.258600707 | 0.246924239 | -0.009144247 | -0.011676468 |
| v2 契約距離・合算 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.495793563 | 0.230126818 | 0.242226117 | 0.019329641 | 0.012099298 |
| v2 契約距離・資産別 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.488342792 | 0.225075918 | 0.242226117 | 0.024380542 | 0.017150199 |
| v2 契約距離・参加者別 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.469578981 | 0.239287971 | 0.242226117 | 0.010168489 | 0.002938146 |
| v2 契約間の一致度 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.539196470 | 0.233321438 | 0.242226117 | 0.016135022 | 0.008904679 |
| v3 契約種類別・条件分岐 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.270000931 | 0.249523456 | 0.252578348 | -0.000066996 | 0.003054893 |
| v3 資産別・条件分岐 / 係数更新 | 採用 | 672 | 0.247662147 | 0.250753766 | 0.252578348 | -0.001297306 | 0.001824582 |
| v3 契約距離・条件分岐 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.319587456 | 0.263075044 | 0.288074782 | -0.013618584 | 0.024999738 |
| v3 参加者別・条件分岐 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.297229682 | 0.301617252 | 0.252578348 | -0.052160793 | -0.049038904 |
| v4 資産別符号票 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.255151949 | 0.268335175 | 0.249439082 | -0.018878715 | -0.018896093 |
| v4 資産別符号＋票数 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.294722587 | 0.304465734 | 0.249439082 | -0.055009274 | -0.055026652 |
| v4 資産別符号票 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.421455022 | 0.227570335 | 0.246924239 | 0.021886124 | 0.019353904 |
| v4 資産別符号＋票数 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.399528172 | 0.265462721 | 0.246924239 | -0.016006261 | -0.018538481 |
| v5 共通方向＋資産残差 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.258816045 | 0.279872422 | 0.249439082 | -0.030415963 | -0.030433340 |
| v5 共通方向＋資産残差 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.386210656 | 0.225361058 | 0.246924239 | 0.024095402 | 0.021563182 |
原記録：2026-10-15-collective-direction-geometry/report.md · SHA-256 79ed181ed57995d2
この命題の先頭 ↑ · 成立条件マップ ↑
追加検証① · 2026-10-16
A1｜個別市場IDを使った交差比較
先行の表現探索では、市場側と人側を対称に切り分けていなかった。もう一方の軸を固定する交差比較を追加した。
仮説
個別契約の判断をまとめることでBTC方向の情報を失うなら、人の扱いを固定して契約IDを残すと予測誤差が減る。
検証方法
人を合算した組／人を残した組のそれぞれで、個別市場を合算する場合とID別に残す場合を比較。人の扱いを固定するため、予測誤差の差を市場の区別を残す効果として読める。Brierが下がれば区別がこの予測に役立ち、上がれば細分化で改善する見方に反する。同じ10人・5銘柄の一点判定型、48時間先。評価は10/1 00:00〜10/13 11:00 UTCの300時点で、後続の長期672時点とは別試験。
結果
Brier差＝合算−区別保持。正は区別保持側の改善。
| 固定した軸 | 合算−保持 Brier | 個別90%区間 |
|---|
| 人を合算 | −0.092834 | [−0.209948,+0.012392] |
| 人を保持 | +0.049872 | [−0.074536,+0.187364] |
分析
二つの比較とも個別90%区間が0を跨いだ。市場列の絶対値合計89.93%、人×市場の票91.45%が学習に現れない列に属し、その係数は0だった。
洞察
契約IDを入力に保存しても、過去に現れない契約では、その違いを予測に利用できていなかった。この試験だけで細分化の有用性を判断できない。
次の問い
検証記録・原典
frozen7147b984→run f8196323、collective-fixed48/report.md。mean/SDの過去側推定、sum logloss＋L2強度1、共通価格EWMA、循環72時間2000回。この試験の合算は一点判定だけの1列、下の長期試験は一点/到達を残す2列であり、同じ合算という呼び名でも対象・推定法・列の意味が異なる。全個別/同時区間、学習外列被覆を原runに保持する。
追加検証②・共通分類の交差比較 · 2026-10-16
A1｜市場の分割だけを変える
個別市場IDには学習から評価へ引き継がれない列が多かったため、元の長期データで銘柄×契約種類を共通の列として使い、もう一方の集約軸を固定して確かめた。
仮説
銘柄ごとに異なる方向情報を合算で失っているなら、参加者の扱いを揃えて銘柄を残すと予測が改善する。
検証方法
人を合算した組と人を別々にした組、それぞれで銘柄の区別だけを戻す。point/touchの区別は共通。もう一方の軸を固定したBrier差なので、市場側を分ける効果を取り出し、その効果が人の扱いで変わるかも読める。誤差が下がれば区別保持を支持し、上がればその表現では合算が有利。区間が0を跨ぐ差は方向を確定しない。
結果
同じ後側672時点。Brierは小さいほど良く、差は合算−区別保持。前側の差も同じ向きで示す。
| 固定した軸 | 合算のBrier | 区別保持のBrier | 後側差：合算−保持 | 個別90%区間 | 前側の差 |
|---|
| 人は合算 | 0.269637 | 0.273066 | -0.003429 | [-0.058465, +0.045379] | -0.075774 |
| 人は別々 | 0.254498 | 0.368336 | -0.113838 | [-0.191440, -0.032329] | -0.243684 |
分析
人を合算すると市場分割の差はほぼ0で、前半と後半は反転。人を残すと市場分割は悪化した。ただし後者は84時間感応区間が0を跨ぐ。
洞察
個別契約IDの未学習問題を避けても、銘柄の区別を増やす比較では平均誤差が減らなかった。この学習器では、市場の細分化だけを不振の解決策として選べない。
次の問い
残るのは、別の契約表現で情報を残せるか、残した情報を有限期間から安定して学べるか。今回の結果だけで二つのどちらが支配的かは特定できない。
検証記録：今回固定した入力・期間・学習・判定
- 同じ10人、BTC/ETH/SOL/XRP/DOGE、一点判定・期間内到達の保有方向。数量・鮮度・一人一票上限なし。到達済み票は両側除去。
- 毎時48時間先のBTCUSDT先物上昇。学習6/14 10:00〜8/14、前側8/15〜9/13、後側9/14〜10/13（UTC）。教師終点は次期間より前。学習1430/2150行、前側/後側各672採点。各720判断の末尾48は未採点のまま保持。
- 銘柄×契約種類を残す／まとめる、人を残す／まとめる2×2。契約種類は全表現で保持。共通の直交成分・学習側RMSを使い、共通列の尺度と罰則を一致させる。保有入力2/10/20/100列、価格EWMA一列、平均logloss＋L2 .01、切片無罰則。選択・較正・価格窓探索なし。
- 4集約差・差の差・4価格増分を同時記録。循環168時間ブロック2000回、84時間感応、9差の同時90%帯。前後半も保存。正は保持側の改善、0を跨ぐ区間は判断保留。後側は既露出歴史で未知期間ではない。
- 前の較正付き0.241285候補とは別の診断モデルであり、旧候補を上書きしない。銘柄×種類内の個別strike・満期を全て保持した比較ではない。売買利益・費用・遅延は測っていない。
- 原典：collective-aggregation-crossed-2026-10-16.md、事前commit 73ccd5f4、結果8c72a11b。全時計・係数・予測・損失・区間は原runに保存。
検証する命題 A2
複数人の判断を合わせても有用な情報が埋もれないか
以下は元の対象集団での参加者間比較。対象集団拡張の実験では、市場の扱いを揃えて参加者間の集約を評価し、元の結果と区別する。
参加者の区別を残す交差比較を実行。銘柄を合算すると後側で点改善したが前側では逆。銘柄も残すと悪化したため、人を分ける方を一律に選ぶ根拠にはならない。
対応する証拠：参加者別票・参加者構成を残した比較。参加者別と合算の相対差を、価格のみへの追加価値とは分ける。
同じ人たちの保有を、誰の判断か残す場合と全員分をまとめる場合で比べる。市場の扱いと予測条件を揃えるため、人数の効果ではなく、人の違いを残す必要性を確率誤差で読める。誤差が変わらない場合も、情報が完全に同じだと証明したことにはならない。
比較条件と結果の読み方
- 比較
- 市場の扱いを固定して、参加者側だけを合算／区別保持へ変える。人数と名簿を変えず、全員分から一つのBTC方向予測を作る。
- 揃える条件
- 同じBTC予測先・評価時刻・価格入力・学習規則で予測誤差を比べる。数量・鮮度・一人一票上限は加えない。
- 差の読み方
- Brierは小さいほど良い。差は「合算側−区別保持側」で、正なら区別保持、負なら合算の誤差が小さい。各試験で固定した時間ブロック区間も併記し、0を跨ぐ場合は優劣の方向を確定しない。
- 今回比較した範囲
- 個別市場IDと銘柄×契約種類は異なる粒度。最新試験は後側672時点、固定ロジスティック回帰で四つの表現を対称に評価する。モデル非依存の情報量や全ての集約方法の最適性は測っていない。
- 次の判断
- 市場と人のどちらを分けると予測が変わるか、その効果がもう一方の扱いで変わるかを判断する。価格のみへの追加価値はPで別に評価する。
検証結果・残る問い
誰が何票を持つかの影響と、集約後に有用な予測情報が残るかを分ける。
追加検証① · 2026-10-16
A2｜個別市場IDを使った交差比較
先行の表現探索では、市場側と人側を対称に切り分けていなかった。もう一方の軸を固定する交差比較を追加した。
仮説
誰の票かをまとめることでBTC方向の情報を失うなら、市場の扱いを固定して人を残すと予測誤差が減る。
検証方法
市場を合算した組／市場IDを残した組のそれぞれで、人を合算する場合と人別に残す場合を比較。市場の扱いと名簿を固定するため、人を増やす効果ではなく、誰の保有かを残す効果を測れる。Brierが下がれば人の区別がこの予測に役立ち、上がれば細分化で改善する見方に反する。同じ10人・5銘柄の一点判定型、48時間先。評価は10/1 00:00〜10/13 11:00 UTCの300時点で、後続の長期672時点とは別試験。
結果
Brier差＝合算−区別保持。正は区別保持側の改善。
| 固定した軸 | 合算−保持 Brier | 個別90%区間 |
|---|
| 市場を合算 | −0.061988 | [−0.173719,+0.035942] |
| 市場を保持 | +0.080718 | [−0.015165,+0.181542] |
分析
二つの比較とも個別90%区間が0を跨いだ。市場列の絶対値合計89.93%、人×市場の票91.45%が学習に現れない列に属し、その係数は0だった。
洞察
契約IDを入力に保存しても、過去に現れない契約では、その違いを予測に利用できていなかった。この試験だけで細分化の有用性を判断できない。
次の問い
検証記録・原典
共通の検証設定・原典を参照。A2の数値は同じ交差試験の参加者軸の差で、独立した別標本ではない。
追加検証②・共通分類の交差比較 · 2026-10-16
A2｜参加者の分割だけを変える
A1と同じ共通分類の試験から、市場側を固定した参加者別／合算の差を読む。
仮説
誰の方向票かを失っているなら、市場の扱いを揃えて人を残すと予測が改善する。
検証方法
銘柄を合算した組と銘柄を残した組、それぞれで人の区別だけを戻す。人数・名簿は同じ。比較の違いを「誰の保有か」に絞ることで、人の違いを合算が消しているかをBrier差で調べる。誤差が下がれば人を残す表現を支持し、上がればこのモデルでは合算が有利。市場側の扱いで差が変わる場合は、人の区別だけの一律な効果とはしない。
結果
同じ後側672時点。Brierは小さいほど良く、差は合算−区別保持。前側の差も同じ向きで示す。
| 固定した軸 | 合算のBrier | 区別保持のBrier | 後側差：合算−保持 | 個別90%区間 | 前側の差 |
|---|
| 銘柄は合算 | 0.269637 | 0.254498 | +0.015139 | [-0.021494, +0.045374] | -0.079182 |
| 銘柄は別々 | 0.273066 | 0.368336 | -0.095270 | [-0.145197, -0.045678] | -0.247092 |
同じ4予測器による市場側の比較。市場効果の差の差は−0.110409、個別90%区間[−0.167861,−0.047671]。
分析
銘柄を合算すると人別で点改善したが区間は0を跨ぎ、前側では逆に悪化。銘柄を残した条件では人別も追加すると主同時帯・84時間感応でも悪化した。
洞察
人別の効果は市場のまとめ方に依存する。両方を残すと最も悪く、二つの詳細化の効果を独立に足し算できない。
次の問い
銘柄を合算した場合の人別の改善は、前側では逆だった。この組合せの改善が別期間にも残るか、人別の効果が市場のまとめ方で変わる理由は何かが残る。
検証記録：今回固定した入力・期間・学習・判定
- 同じ10人、BTC/ETH/SOL/XRP/DOGE、一点判定・期間内到達の保有方向。数量・鮮度・一人一票上限なし。到達済み票は両側除去。
- 毎時48時間先のBTCUSDT先物上昇。学習6/14 10:00〜8/14、前側8/15〜9/13、後側9/14〜10/13（UTC）。教師終点は次期間より前。学習1430/2150行、前側/後側各672採点。各720判断の末尾48は未採点のまま保持。
- 銘柄×契約種類を残す／まとめる、人を残す／まとめる2×2。契約種類は全表現で保持。共通の直交成分・学習側RMSを使い、共通列の尺度と罰則を一致させる。保有入力2/10/20/100列、価格EWMA一列、平均logloss＋L2 .01、切片無罰則。選択・較正・価格窓探索なし。
- 4集約差・差の差・4価格増分を同時記録。循環168時間ブロック2000回、84時間感応、9差の同時90%帯。前後半も保存。正は保持側の改善、0を跨ぐ区間は判断保留。後側は既露出歴史で未知期間ではない。
- 前の較正付き0.241285候補とは別の診断モデルであり、旧候補を上書きしない。銘柄×種類内の個別strike・満期を全て保持した比較ではない。売買利益・費用・遅延は測っていない。
- 原典：collective-aggregation-crossed-2026-10-16.md、事前commit 73ccd5f4、結果8c72a11b。全時計・係数・予測・損失・区間は原runに保存。
ライン型YES／NOの2種類・4種類比較は独立実験として記録し、以下の元結果は保持する。
検証する命題 P
集団の判断に、相場情報を超えるBTCの予測力があるか
初回の合算票は後側で悪化したが、追加検証では前側で選んだ候補が後側の平均誤差も改善した。改善幅の判定と、未知期間へ適用できるかは下の結果で区別する。
対応する証拠：銘柄構成の比較と同じ学習手順の価格対照。表現間の差はA1、同じ手順で保有情報を外す差はPの根拠となる。
価格履歴だけの予測を相手にするのは、既に値動きから分かることを超えて、集団の保有を知る価値があるかを問うため。同じ学習・補正で確率誤差を比べ、改善幅の区間が正側に収まれば追加価値を支持する。Brierを使うので、方向が合うだけでなく、自信を持ちすぎた外れ方も評価に入る。
比較方法・判定条件
その時点の市場価格や既に起きた値動きを知っていても、集団の判断を知ることで、その先のBTC方向の見通しが改善する。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- 既知の相場情報と同じ内容しか示さないなら、この集団を追加で観測するという中心仮説は支えられない。
- 選抜・観測・集約を経た情報の価値をまとめる中間命題。市場情報は比較基準であり、別のシグナルを新しく採用する指示ではない。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 採用候補の表現を加えた予測と、同じ学習・確率補正を使う価格履歴のみの予測を比べる。表現を選ぶ前側と、その候補を評価する後側を分ける。A1/A2の表現間比較で良かっただけでは、価格のみを上回ったことにはならない。
- YESの定量条件
- θPは『価格のみのBrier損失−採用候補を加えた損失』。改善幅の区間下限が0を上回れば（既存の判定条件）、宣言した価格対照への予測増分を支持する。区間が0をまたぐなら保留。予測改善だけで費用後の売買利益は認定しない。
- NO・判断保留
- U(θP)≤0ならこの予測仕様では追加価値を支持しない。区間が境界をまたぐなら判断保留。全時刻のBrier損失で改善しないだけで、情報源の全利用法や売買価値を否定しない。
- 比較を実行する際の対応
- 採用候補の表現を加えた予測と、同じ学習・確率補正を使う価格履歴のみの予測を比べる。表現を選ぶ前側と、その候補を評価する後側を分ける。A1/A2の表現間比較で良かっただけでは、価格のみを上回ったことにはならない。 共通の教師・評価行を使い、既存の同じ出力は再計算しない。
- 追加検証へ進む条件
- まず全体の改善幅を見て、次の売買比較を正当化するか判断する。期間別は診断として示し、毎期間の勝利は要求しない。採否が曖昧なときに必要な精度だけ不確実性を確認する。
- 実証前に固定する項目
- 時間軸と価格履歴の具体式・範囲・選択基準、再学習頻度・履歴範囲・L2候補と選択、後側評価前の再学習、実質改善幅を結果を見る前に固定する。62/30/30の暦配分は決定済み。更新する場合は各時点で判明済みの結果だけを使う。
- 答えで変える判断
- 予測情報の有無を売買への変換Tと分離する。PだけYESでも利益は未認定。
具体化した計画での初回比較｜2026-10-15
· 具体化後の初回比較 · TRIAL 01
10人の他資産保有は、価格履歴だけよりBTC方向を予測できるか
この比較が必要になった理由 — 集団の保有に価格履歴を超える情報があるかを確かめるため、BTC・ETH・SOL・XRP・DOGEの保有を加えた上昇確率を直接比較した。
仮説
合算票または契約種類別票を加えると、BTC価格履歴だけより48時間先の上昇確率を改善できるか。
検証方法
前側で表現を選び、その候補を替えず後側で価格のみ／合算／種類別のBrierを比較。後側で一番良い表現を選び直さないことで、「後から良い案を見つけた」ことと「前側で選べた案が次でも役立った」ことを分ける。価格のみより確率誤差が小さければ追加情報を支持し、大きければこの使い方を支持しない。
結果
前側で選んだ合算票は後側Brier 0.268801。価格のみ0.249456より悪化し、種類別0.269668も改善しなかった。
分析
前側の2本は正、後側の2本は負へ反転する。前側では合算が価格のみを改善したのに、後側で逆転した。票が持続することや参加者が増えたことだけでは、その関係を運べなかった。
主168h・90%区間は負だが84h感応度は0を跨ぐ。名簿は10人を維持、5分契約のa8c252は毎時の適格票0で実効9人。
洞察
票が持続しても予測関係の持続は保証されない。時間モデルの確認と、観測保有の表現改善を別の問いに分けた。
次の仮説
検証記録・全比較値
既知BTCリターンのEWMAと、正式方向×sign(YES−NO)の市場票。価格のみ/合算/一点判定・期間内到達別をL2ロジスティック（λ=.01）で比較。Aのみでρ=.854192533と時間モデルを推定し、累積平均リターンの信号/ノイズ比最大から48hを選択。F前にA+D教師で確率係数を一度更新。
原結果表 2 · 2026-10-15-collective-cross-asset-prediction| 同一H・同一label supportのモデル | D Brier（低いほどよい） | F_hist Brier |
|---|
| 価格履歴のみ | 0.251528523 | 0.249456460 |
| 価格＋合算票（D選択） | 0.244995600 | 0.268801278 |
| 価格＋種類別票 | 0.247414435 | 0.269668386 |
| 価格＋一点判定のみ | 0.247627475 | 0.252903367 |
| 価格＋期間内到達のみ | 0.253374437 | 0.256922548 |
| 過去の上昇頻度だけ | 0.250840220 | 0.249604100 |
原記録：2026-10-15-collective-cross-asset-prediction/report.md · SHA-256 59fccbc4626b7ccb
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検証結果・残る問い
誤差が小さい候補の発見、前側で選べる手順、固定後の未知期間での再現を分ける。
· 追加検証・時間モデルの診断 · TRIAL 02
長く残る票は、長く使える価格予測情報なのか
この比較が必要になった理由 — 48時間を選んだ動的平均リターンモデル自身の予測を、後側の実価格へ直接照合した。方向確率の損失とは別の診断。
仮説
学習側で推定した持続・減衰と時間応答は、後側の実価格予測にも通用するか。
検証方法
元のA固定動的モデルを1〜168時間へ伝播し、価格のみとの平均リターン予測誤差を比較。方向の的中だけでなく値動きの大きさも予測するモデルなので、実際のリターンとの差を二乗したMSEで採点する。票を加えて誤差が減れば時間モデルの追加価値を支持するが、票同士の相関が続くだけでは支持しない。新しい時間の選び直しはしない。
結果
48h後も票相関は残ったが、価格のみより平均リターンの予測誤差は後側で4.71%大きかった。
分析
誤差増加の棒は両期間とも正で、後側の方が長い。学習側の15h応答半減と48h累積情報比ピークは、モデル内の異なる量。どちらも、後側で検証された予測寿命や実際の保有期限にはなっていない。
後側のMSE改善−0.0000355317、90%区間−0.0000595026〜＋0.0000065797。点推定は悪化、母集団上の無効確定ではない。MSEの増減は収益率でない。
洞察
48時間先の選択は元から持続推定を含んでいた。しかし票の持続を、価格情報の寿命や保有期限へ読み替えることはできなかった。
次の仮説
検証記録・全比較値
Aで固定した価格/票の線形状態遷移を1〜168hへ伝播。未来票を入力しない。価格のみ動的モデル・過去平均・初期票置換を比較し、48h自然支持はD/F各672起点、全時間共通支持は各552起点。
原結果表 2 · 2026-10-15-collective-predictive-persistence| 期間（UTC） | 48h採点起点 | 価格のみMSE | 票あり動的モデルMSE | 誤差の相対増加 |
|---|
| D：08-15〜09-14未満 | 672 | 0.0019256414 | 0.0019432692 | +0.9154% |
| F_hist：09-14〜10-14未満 | 672 | 0.0007537603 | 0.0007892920 | +4.7139% |
原記録：2026-10-15-collective-predictive-persistence/report.md · SHA-256 1940196048f86f54
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· 追加検証・順位と確率水準 · TRIAL 04
方向の順位が残り、確率水準だけがずれているのか
この比較が必要になった理由 — 参加数表現は前側AUC .7362なのに平均確率 .1929、実上昇率 .5417。順位と確率水準の乖離を受け、全候補と対照に同じ単調較正を加えた。
仮説
順位情報は残っていても、確率の基準水準や傾きがずれたためBrierが悪いのではないか。
検証方法
全候補と対照へ同じ単調な確率補正を適用。単調補正は方向の順位を逆転させず確率水準・傾きを直すため、順位情報と確率の出し方のずれを切り分けられる。前側前半で補正し後半で選び、後側へ持ち越す。Brierが下がっても同じ補正の対照を上回らなければ、保有情報の追加価値ではなく補正の効果にとどまる。
結果
主系列12表現は、同じ較正の価格対照に全て敗れた。公開契約情報付きの別系列では、保有票を加えると後側の平均Brierが＋0.004909改善した。
分析
主系列の棒は全部負側。定数予測へ縮んで誤差が減った表現もあり、その改善は保有情報を使った効果ではない。別系列の改善は最初168時点で＋0.033134、残り504時点では−0.004500だった。全期間の平均改善は残るが、序盤以外では逆なので、期間全般に改善したとは言えない。
公開情報のみ0.237581→有利/不利票付き0.232673。改善差の90%区間は−0.049920〜＋0.042724で、改善方向を統計的に確定するには至らない。保有票の寄与は、この同じ公開情報を含む対照との差で測る。
洞察
補正だけの利益を保有情報の利益と呼べない。基礎関数の更新と較正の転用、資産構成の保持をさらに分ける必要が残った。
次の仮説
検証記録・全比較値
q=sigmoid(a+b logit(p))、b≥0、傾きを1へ縮める罰則.01。D前半の既知312教師→後半312で選択し、F前はD全672で較正。基礎関数はA→A+Dで更新される。合否をAUCへ変更せずBrierのまま。
原結果表 1 · 2026-10-15-collective-direction-calibration| 表現 | 較正前Brier | 較正後Brier | 同一較正M0への増分 |
|---|
| 到達除去・合算 | 0.269007 | 0.268734 | -0.021974 |
| 到達除去・種類別 | 0.270072 | 0.265204 | -0.018445 |
| 方向割合 | 0.254691 | 0.249303 | -0.002544 |
| 方向割合＋参加数 | 0.323909 | 0.300589 | -0.053830 |
| 参加者別の票数 | 0.263892 | 0.247148 | -0.000389 |
| 非線形＋価格条件 | 0.251377 | 0.247148 | -0.000389 |
| 上下参加数の対数比 | 0.254764 | 0.249340 | -0.002581 |
| 参加数の有界化 | 0.296266 | 0.263732 | -0.016973 |
| 合算＋参加者残差 | 0.266557 | 0.252041 | -0.005282 |
| 期限別の票数 | 0.278764 | 0.247148 | -0.000389 |
| 期限別の方向割合 | 0.270048 | 0.247148 | -0.000389 |
| 現在の有利／不利別 | 0.274319 | 0.250515 | -0.003756 |
原記録：2026-10-15-collective-direction-calibration/report.md · SHA-256 6dabec0cefb6751b
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· 追加検証・長期水準への補正 · TRIAL 06
短期の上昇率を移さず、確率の基準水準を長期へ戻せるか
この比較が必要になった理由 — 前の較正は直近区間の高い上昇率を次へ運び、前側後半の下落局面で外れた。確率水準とスコアへの反応を分けた。
仮説
短い較正期間の上昇率へ追随せず、長い学習側の率を基準にすれば前側で選べる予測になるか。
検証方法
基礎関数と資産構成を固定し、確率水準を長期率へ戻して、スコアへの傾きだけを前側の既知結果で補正。短期の上昇率を次期へそのまま移す影響を抑え、保有情報への反応が役立つかを調べる。同じ補正の価格対照と元の価格対照の両方を残すため、補正だけの効果や弱い対照への勝利と区別できる。前側で選んだ案の後側Brierが両対照より小さいかで読む。
結果
前側で選んだ資産構成案をそのまま後側へ運び、Brier .241285を得た。元対照 .249456と同手順対照 .250438を点で上回った。
分析
点は改善側だが、横線がゼロを跨ぐ。旧補正の前側後半平均確率 .752849→.480938、Brier .386211→.221546。短期の高い上昇率への追随を抑え、前側で選択可能になった。一方、後側の上昇率過小予測は残る。
元対照への差＋.008171929、個別90%区間−.011257776〜＋.044674322。平均は改善したが、区間は悪化側も含むため改善方向の判定は保留。より良い後側の非選択案 .238868へ交換していない。
洞察
前側で選べずに終わっていた旧案に対し、今回は選んだ候補を変えず後側の平均改善までつながった。短期の上昇率をそのまま次期へ移さない補正が、この選択手順を可能にした。
次の仮説
検証記録・全比較値
基礎A関数を固定し、q=clip(π_A+b(p−mean_C p),0,1)、π_A=.490909091。b=max(0,(Cov+.005)/(Var+.005))。全票共通方向と資産別残差を保持。Dで元対照/同手順対照の両差≥.0025を満たした案をcarryover。
原結果表 1 · 2026-10-15-collective-direction-level-repair| 同じ候補・同じ採用規則 | D後半312行 | F672行 |
|---|
| D選択 conditional_asset | .221546118 | .241284530 |
| 同じ較正 no-wallet | .248496860 | .250438162 |
| 較正なし元M0（強い独立参照） | .241904535 | .249456460 |
| 元M0からの改善 | +.020358417 | +.008171929 |
| 同手順no-walletからの改善 | +.026950742 | +.009153632 |
全22候補 · 前側選択と後側採点を区別| 候補・手順 | 前側で採用 | 前側採点数 | 前側Brier | 後側Brier | 同手順対照 | 元対照への改善 | 同手順対照への改善 |
|---|
| v1 生の契約状態 / 係数更新 | 採用 | 672 | 0.248138970 | 0.257382714 | 0.249439082 | -0.007926254 | -0.007943632 |
| v1 契約距離・合算 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.258092201 | 0.236125638 | 0.237481392 | 0.013330822 | 0.001355753 |
| v1 契約距離・資産別 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.254017342 | 0.245147283 | 0.237481392 | 0.004309176 | -0.007665892 |
| v1 契約距離・参加者別 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.256286027 | 0.243295430 | 0.237481392 | 0.006161030 | -0.005814039 |
| v1 契約間の一致度 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.256149015 | 0.246707101 | 0.237481392 | 0.002749359 | -0.009225709 |
| v2 生の契約状態 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.411161074 | 0.258600707 | 0.246924239 | -0.009144247 | -0.011676468 |
| v2 契約距離・合算 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.495793563 | 0.230126818 | 0.242226117 | 0.019329641 | 0.012099298 |
| v2 契約距離・資産別 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.488342792 | 0.225075918 | 0.242226117 | 0.024380542 | 0.017150199 |
| v2 契約距離・参加者別 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.469578981 | 0.239287971 | 0.242226117 | 0.010168489 | 0.002938146 |
| v2 契約間の一致度 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.539196470 | 0.233321438 | 0.242226117 | 0.016135022 | 0.008904679 |
| v3 契約種類別・条件分岐 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.270000931 | 0.249523456 | 0.252578348 | -0.000066996 | 0.003054893 |
| v3 資産別・条件分岐 / 係数更新 | 採用 | 672 | 0.247662147 | 0.250753766 | 0.252578348 | -0.001297306 | 0.001824582 |
| v3 契約距離・条件分岐 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.319587456 | 0.263075044 | 0.288074782 | -0.013618584 | 0.024999738 |
| v3 参加者別・条件分岐 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.297229682 | 0.301617252 | 0.252578348 | -0.052160793 | -0.049038904 |
| v4 資産別符号票 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.255151949 | 0.268335175 | 0.249439082 | -0.018878715 | -0.018896093 |
| v4 資産別符号＋票数 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.294722587 | 0.304465734 | 0.249439082 | -0.055009274 | -0.055026652 |
| v4 資産別符号票 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.421455022 | 0.227570335 | 0.246924239 | 0.021886124 | 0.019353904 |
| v4 資産別符号＋票数 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.399528172 | 0.265462721 | 0.246924239 | -0.016006261 | -0.018538481 |
| v5 共通方向＋資産残差 / 係数更新 | 非採用 | 672 | 0.258816045 | 0.279872422 | 0.249439082 | -0.030415963 | -0.030433340 |
| v5 共通方向＋資産残差 / 固定＋較正 | 非採用 | 312 | 0.386210656 | 0.225361058 | 0.246924239 | 0.024095402 | 0.021563182 |
| v6 資産別符号票 / 固定＋長期水準較正 | 非採用 | 312 | 0.240066460 | 0.238868015 | 0.250438162 | 0.010588444 | 0.011570147 |
| v6 共通方向＋資産残差 / 固定＋長期水準較正 | 採用 | 312 | 0.221546118 | 0.241284530 | 0.250438162 | 0.008171929 | 0.009153632 |
原記録：2026-10-15-collective-direction-level-repair/report.md · SHA-256 986781606644ba43
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· 追加検証・傾きと期間差の6案 · TRIAL 07
弱い関係を無理に正へ押す補正をやめれば、さらに改善するか
この比較が必要になった理由 — 旧補正は共分散0でも正の傾きを与える。傾きを0へ縮める変更と、長い期間同士の水準差を除く変更を6候補で直接比較した。
仮説
弱い関係にも正の傾きを与える罰則を外し、期間間水準差も分ければ、改善を安定させられるか。
検証方法
傾きを0へ縮める／期間内で中心化する変更を6案で比較。前者は弱い関係にも正の反応を与える補正を、後者は期間同士の水準差で生じる見かけの関係を点検する。前側で選んだ新案を後側へ持ち越し、旧案と同じ補正の価格対照も残してBrierで比較。新案の後側誤差が小さくても、前側で旧案に勝てなければ、旧案を含む選択手順全体の改善とはしない。
結果
新6候補内で選んだ案は後側Brier .239104となり、元の価格対照と前案より平均誤差が小さくなった。
分析
後側誤差は小さくなったが、元対照との差の区間はゼロを跨ぐ。前側では旧案 .221546に対して新案 .223363と悪く、旧＋新全候補の選択手順そのものが改善した結果ではない。
元対照への差＋.010352560、個別90%区間−.007297892〜＋.043440651。同手順価格のみ .251026への差も区間は0跨ぎ。84h感応度・28候補補正でも改善方向は確定せず、今回の平均改善と、統計的に裏付けられた正の改善幅は区別する。
洞察
傾きを0へ縮める新案は後側の平均誤差をさらに減らした。一方、前側では旧案が優れるため、旧案も含む候補群から事前に選ぶ手順が改善したとは言えない。
次の仮説
残る問い：この改善は候補固定後の未知期間にも残るか。ここまでの記録に、その確認結果はない。
検証記録・全比較値
長期率・基礎Aスコアは前版と共通。b=max(0,Cov/(Var+.005))と168h内中心化を、資産別票/共通方向＋資産残差に適用。Dで選んだglobal_zero conditional_assetをFへcarryover。全6候補と同手順対照を保持。
原結果表 1 · 2026-10-15-collective-direction-slope-identification| 比較対象 | D後半312のBrier | F_hist672のBrier |
|---|
| 元の価格のみ | 0.241904535 | 0.249456460 |
| 前回v6 conditional_asset | 0.221546118 | 0.241284530 |
| 今回6候補内のD選択 global_zero conditional_asset | 0.223362580 | 0.239103900 |
| 今回と同じ較正の価格のみ | 0.247012669 | 0.251026258 |
追加6候補の全結果 · 旧候補を含めた再選択ではない| 新候補 | 前側で採用 | 前側Brier | 後側Brier | 同手順価格のみBrier |
|---|
| 全体中心化・0へ縮小／資産票 | 非採用 | 0.239222176 | 0.238742634 | 0.251026258 |
| 全体中心化・0へ縮小／共通方向＋構成 | 採用 | 0.223362580 | 0.239103900 | 0.251026258 |
| 期間内中心化・1へ縮小／資産票 | 非採用 | 0.239058706 | 0.239807821 | 0.250343739 |
| 期間内中心化・1へ縮小／共通方向＋構成 | 非採用 | 0.224608214 | 0.241026882 | 0.250343739 |
| 期間内中心化・0へ縮小／資産票 | 非採用 | 0.238782979 | 0.238681124 | 0.250696665 |
| 期間内中心化・0へ縮小／共通方向＋構成 | 非採用 | 0.227731143 | 0.238663819 | 0.250696665 |
原記録：2026-10-15-collective-direction-slope-identification/report.md · SHA-256 26d686318dde23bd
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2026-10-16｜A1・A2と同じ予測の価格対照への増分
市場・人の4表現では、後側の価格のみ0.249456に対して、全て誤差が大きい。人だけを残す表現が四つの中では最小だが、価格増分は−0.005042、90%区間[−0.044494,+0.027549]。A2の点改善をPの成立へ読み替えない。市場・人の両方を残す表現の悪化は個別区間・9比較の同時帯とも負側だった。合算も個別区間では悪化側だが、同時帯は0を跨ぐ。過去の較正付き候補の結果は変更しない。
| 表現 | 価格のみ−追加側 Brier | 個別90%区間 |
|---|
| 市場・人を合算 | -0.020180 | [-0.036959, -0.004629] |
| 銘柄を保持・人は合算 | -0.023609 | [-0.07547, 0.021424] |
| 人を保持・銘柄は合算 | -0.005042 | [-0.044494, 0.027549] |
| 銘柄・人の両方を保持 | -0.118879 | [-0.181374, -0.057204] |
| 入力 | 前側Brier | 後側Brier |
|---|
| 価格のみ | 0.251529 | 0.249456 |
| 市場・人を合算 | 0.247532 | 0.269637 |
| 銘柄を保持・人は合算 | 0.323306 | 0.273066 |
| 人を保持・銘柄は合算 | 0.326714 | 0.254498 |
| 銘柄・人の両方を保持 | 0.570398 | 0.368336 |
| 学習上昇率のみ | 0.250840 | 0.249604 |
結果｜前側で選んだ候補が、後側の平均予測誤差も改善
後側の同じ672時点で、新案の平均Brierは元の価格対照と同手順の価格対照より小さい。一方、前側では旧案の方が良いため、旧案も含む候補選択の手順全体が改善した結果ではない。
評価した候補：10人のBTC・ETH・SOL・XRP・DOGE保有を毎時読む。数量はYES−NOの符号へ変えるためだけに用い、量・鮮度・保有新旧を説明変数にしない。資産×契約種類の符号票を残し、種類ごとの共通方向と資産構成残差へ分離。BTC価格履歴と合わせたBrier残差ridgeの基礎関数を学習側で固定し、過去の既知教師で確率の傾きだけを補正する。予測対象はBTCUSDT USD-M完成1h足から48時間先の上昇（同値は0）。売買閾値・entry/exit・レバレッジを最適化した候補ではない。
補正は q=clip(π_A+b(p−mean_C p),0,1)、π_A=0.490909091、b=max(0,Cov_C(p,y)/(Var_C(p)+0.005))。前側後半312時点で、元対照と同手順対照への小さい方の改善が最大となる新6候補内の案を選び、両差0.0025以上を確認して後側へ持ち越した。元価格対照はA+D再学習、候補と同手順対照はA固定＋D較正であり、両方の比較を残す。
同一予測先・同一採点時点の比較 · 小さいほど良い| 比較 | 前側後半312時点 Brier | 後側672時点 Brier |
|---|
| 元の価格のみ | 0.241904535 | 0.249456460 |
| 長期水準補正の前案 | 0.221546118 | 0.241284530 |
| 新6候補内の前側選択案 | 0.223362580 | 0.239103900 |
| 新案と同手順の価格のみ | 0.247012669 | 0.251026258 |
後側期間も既に選抜・モデル改良の参考にしているため、この成績だけで未知期間への再現性を確認したとは言えない。名簿のうち1人の5分保有は毎時時計で捕捉されず、全10人の情報を検証し切った結果でもない。実観測遅延・約定・費用後利益は、この予測実験では測定していない。
検証する命題 E1
どの判断なら、新しく買う・売るだけの優位があるか
新規売買に適した状態を区別できるかは、この検証群では判定していない。
相場が似た非発火時刻を相手にし、方向と保有期間を揃えることで、単なる地合いではなく、その状態を入口に選ぶ価値を調べる。費用後リターンを見るのは、当たっても取引費用を回収できなければ入口として使えないため。黒字と対照への上乗せの両方が支持されて初めて、入口選別を支持する。
比較方法・判定条件
集団シグナルの観測可能な状態から、ロングまたはショートを新規に持つ価値のある場面を区別できる。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- どの状態でも弱い平均的な偏りがあるだけで売買する場面を区別できないなら、売買頻度や入口の使い方を見直す。
- 予測情報を新規売買へ利用する条件。一定の票差や左右対称の閾値は、この命題だけでは決まらない。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 過去側で定めたシグナル状態/入口ルールに対し、将来側の同じ基準保有Hで、方向を付けた費用後リターンを測る。相場状態を合わせた非発火時刻にも同じ方向・Hの仮想新規取引を置き比較する。
- YESの定量条件
- 使う方向についてL(g入)>0 かつ L(θE)>0。取引価値があり、シグナル状態が入口を選ぶ根拠にもなる。
- NO・判断保留
- U(g入)≤0なら指定した入口と基準Hの組合せではNO。g入だけ正でθEが未支持なら入口選別の効果は判断保留。保有方法が変わればH1で別に確認し、全ての入口の価値がないとはしない。
- 追加検証へ進む条件
- 入口の差が売買採用を左右するときだけ対照照合を詳しくする。基準Hで負でも、別の保有方法を含む全入口の否定にはしない。
- 実証前に固定する項目
- 入口状態/閾値、基準H、対照の相場状態と一致幅、費用・実行価格。
- 答えで変える判断
- 正の平均偏りだけでなく、いつ入るかを支持する。閾値の最適値を未使用期間で後付け選択しない。
検証結果・残る問い
方向確率の改善を、どの状態で新しく売買する価値へ変えられるかが残る。
この命題を直接検証した実施記録はない。
検証する命題 H1
いつまで持てば、方向情報の優位を取り込めるか
保有・決済方法を直接比較した検証は、この検証群では実施していない。
同じ入口と元本で出口だけを替えれば、良い場面に入れた効果と、値動きを取り込める保有法の効果を分けられる。方向付き価格変化が正なら指定した保有法で値動きを取れるが、費用後に残るかは別の問い。予測が最も強い時間が、そのまま最適な決済時刻になるとは限らない。
比較方法・判定条件
情報が示す値動きの時間的な広がりに対応した保有・決済の使い方があり、情報の価値を実際の価格変化として取り込める。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- 値動きが現れる前に閉じる、または優位消失後も持ち続けるなら、情報があっても売買価値へ移せない。
- 予測の対象期間と実際に持つ期間の対応を問う。固定時間の保有も更新による決済も候補であり、特定の時間を前提にしない。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 入口と元本を固定し、事前の候補保有/決済方法で方向付き価格変化をどこまで取り込めるかを比較する。方法選択は過去側だけ、選んだ方法は将来側で評価する。保有方法間の診断では同じ非重複entry集合を使い、新規取引の機会差はTへ分ける。費用前の値動きの捕捉と、K1の費用後黒字は分けて測る。 Pで調べる予測力の時間構造を候補設計へつなぐが、予測が最も強い時間をそのまま決済期限にはしない。累積のt→t+H方向と、遠い将来の固定幅区間にも情報が残るかは分け、減衰を知る必要がある場合は後者を直接調べる。
- YESの定量条件
- L(g保有)>0なら、指定した入口・保有法で方向付き値動きを取り込める。基準保有法そのものが有効でもよく、任意の基準を必ず上回ることは要求しない。集団情報の追加価値はP/T、費用後黒字はK1で対応させる。
- NO・判断保留
- U(g保有)≤0なら指定した入口・保有法では値動きを取り込めない。費用前は正で費用後に負になる場合はK1側の問題として分ける。他の全ての利用法が不可能とはしない。区間が0をまたぐなら判断保留。
- 追加検証へ進む条件
- 価格経路と保有法が合わない具体的な理由があり、別の出口で判断が変わる場合だけ候補を追加する。選択と最終評価は別期間にする。
- 実証前に固定する項目
- 候補保有法、選択目的、最大保有、比較entry集合と打切り。
- 答えで変える判断
- 情報の時間構造に合う使い方を選ぶ。入口機会の増減による成績差を、決済時刻だけの効果と呼ばない。
検証結果・残る問い
同じ入口で保有・決済方法を比較する必要が残る。価格予測の時間モデル診断はPで扱い、保有時間の検証とはしない。
この命題を直接検証した実施記録はない。
検証する命題 X1
票が弱まることは、今の建玉を閉じる根拠か
票が弱まった時の即決済と保有継続の価値差は、この検証群では判定していない。
同じ取引を早く閉じた場合と保有し続けた場合の差なら、票の弱まりを決済に使う価値を直接測れる。途中で入り直さないのは、決済時刻の効果に次の取引の利益を混ぜないため。早期決済が勝つことと、その時点から持ち続ける価値がなくなったことは、別々に確認する。
比較方法・判定条件
この売買判断を採用する場合の条件
票の弱まりが、元の方向で持ち続ける価値の低下を示す場合には、その変化を途中決済へ使える。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- 新規に入る条件を満たさなくなっても継続価値が残るなら、入口と同じ条件で即決済する根拠はない。
- 票の弱まりで決済するルールを採用するときの条件。この命題が成立しなくても、別の決済方法を持つ戦略全体は否定されない。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 固定H保有が作る共通entry集合で、固定Hまで保有する方法と、票が弱まれば早く閉じるが最長Hの方法を比較する。途中決済後もHまで新規に入れず、入口差を除く。弱まり時刻からHまで持ち続けた費用後の継続価値も測る。
- YESの定量条件
- L(θX1)>0なら、この条件の早期決済を支持。「持つ経済価値がなくなった」まで述べるにはU(平均C)≤0も必要。単にCが以前より小さいだけでは即決済の根拠にしない。
- NO・判断保留
- U(θX1)≤0ならこの決済法の増分はNO。区間が0をまたぐなら判断保留。入口資格の喪失を継続価値の喪失と同一視しない。
- 追加検証へ進む条件
- 早期決済差が採否を左右するときだけ不確実性を精査する。再入場による利益を含める比較はTへ分ける。
- 実証前に固定する項目
- 弱まりの定義、共通H、共通entry集合、資金調達を含む保有/決済費用。
- 答えで変える判断
- 不成立なら票弱まり決済を採用しない。他の決済法を使う戦略全体の否定にはしない。
検証結果・残る問い
新規に入る条件を失ったことと、今持っている建玉の継続価値がなくなったことは同じではない。
この命題を直接検証した実施記録はない。
検証する命題 X2
逆向きの票は、反対建玉を持つだけの根拠になるか
反対票が出た時の決済のみと反転売買の価値差は、この検証群では判定していない。
反対票が出た同じ時刻に、決済だけで止める場合と逆方向へ建てる場合を比べる。共通する元建玉の決済損益を除けば、反転後の費用後損益だけが残るため、逆方向を持つ根拠を測れる。この差が正と支持されなければ、決済の優位だけで反転を採用しない。
比較方法・判定条件
この売買判断を採用する場合の条件
逆向きの票に、新しい方向へ建てるだけの将来価格情報があれば、決済後の反転へ使える。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- 元の方向を支持しないだけで逆方向の優位がないなら、決済だけにとどめる余地がある。
- 反転売買を採用するときの追加条件。反転すること自体を、戦略成立の必須条件にしない。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 同じ反対票の発生時刻で、元の建玉を閉じて空にする方法と、閉じた後に逆方向へ同一元本を建てる方法を比較する。元の建玉の決済損益は両方に共通とし、反転後の追加損益だけを測る。
- YESの定量条件
- L(θX2)>0。元の建玉を閉じた方がよいという結果だけではYESにしない。
- NO・判断保留
- U(θX2)≤0なら反転の追加価値はNO。区間が0をまたぐなら判断保留。
- 追加検証へ進む条件
- 反転の追加純利益が採否を左右する場合だけ期間別・費用の精査を行う。決済だけの優位から反転を支持しない。
- 実証前に固定する項目
- 逆票条件、反転後の保有・サイズ、空の資金の収益扱い。
- 答えで変える判断
- 支持されなければ決済のみを候補として残す。反転は任意の利用法。
検証結果・残る問い
元の方向への支持がなくなることと、新しい逆方向に優位があることを分けて測る必要が残る。
この命題を直接検証した実施記録はない。
検証する命題 T
集団の方向情報を使って、先物売買の優位を作れるか
最新の確率予測案は、まだ売買へ変換していない。
同じ資金・機会・費用・探索予算でシグナルあり／なしを比べるのは、情報の利用が売買全体を改善するかを測るため。入口から決済までの費用後収益で比べるので、確率予測の改善が取引へつながったかを読める。対照への上乗せが正でも両側が赤字の場合はあり、黒字の条件とは分ける。
比較方法・判定条件
集団の情報を使う売買の選び方が、その情報を使わない場合に対して有用な価格変化の取り込みを増やす。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- 予測だけが改善して売買の価値が増えないなら、入口・保有・決済への変換が未成立。情報自体の価値とは分けて見直す。
- 予測の追加価値を実際の売買へつなぐ中間命題。途中決済や反転は利用法の候補であり、全てを同時に採用する必要はない。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 集団シグナルあり/なしを、同じ決定機会・資金/リスク制約・費用/時計で比較する。両側に同じ候補数・学習範囲・選択段階の予算を与え、探索評価で選んだ後は政策を固定し、留保期間Fで一度だけ評価する。初回は各側一つの機構に沿った政策から始める。新規取引の機会差を含むフルパスを測るが、その全差を決済時刻一つの効果にしない。
- YESの定量条件
- L(θT)>0。これは売買へ変換した増分の支持。比較相手より損失が小さいだけの場合もあるため、絶対的な費用後黒字はK1で別に要求する。
- NO・判断保留
- U(θT)≤0ならこの変換方法ではNO。区間が0をまたぐなら判断保留。予測Pの不成立とは同一にしない。
- 追加検証へ進む条件
- どの判断への変換が不調か切り分ける必要があるときだけ入口/出口を診断する。全カードの個別合格を待つ実行順にはしない。
- 実証前に固定する項目
- 両側の政策、候補数と探索上限、選択目的/段階、固定資金/サイズ制約、共通実行仮定、留保期間F。複数候補の探索評価はその多重性を記録し、選ばれた最終一対の判定とは分ける。 政策は数値だけでなく入口・保有・決済のモデル構造から検討し、既存の票数閾値・確率閾値・固定保有を自動採用しない。
- 答えで変える判断
- 情報が有効でもTが未支持なら、入口・保有・決済への変換を見直す。
検証結果・残る問い
方向予測の改善が、入口・保有・決済を通じて売買価値へつながるかが残る。
この命題を直接検証した実施記録はない。
検証する命題 L1
情報を見てから取引しても、価格に織り込まれていないか
この検証群に実観測・実約定遅延を測った試験はない。
情報が生まれた時刻ではなく、見て発注できる時刻からも利益が残るかを比べる。シグナルなし政策にも同じ遅延を課すことで、残った値動きのうち情報を使う上乗せ分を測れる。その差が費用後でも正と支持されて初めて、宣言した速度での利用を支持する。
比較方法・判定条件
公開情報をこちらが知り、先物を売買できる時点にも、予測が示す値動きの優位が残る。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- 知った時には値動きが完了しているなら、先行情報があってもその速さでは利用できない。
- 情報が価格へ反映される速さと、こちらが利用できる速さの関係を問う。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 情報・出口の時計を揃え、source時刻からの値動きと観測/発注後の残りの値動きを分ける。Tの集団あり/なし政策を同じ実運用遅延条件で評価し、方向の偏りや地合いだけでも得られる利益との差を測る。主遅延と事前の不利条件を固定し、都合のよい遅延だけを選ばない。
- YESの定量条件
- 宣言した実運用遅延条件でL(θL)>0。費用前のg残存が正というだけではYESにしない。費用後の絶対黒字は同じ経路のK1で確認する。遅延範囲全体で使えると主張する場合は、その範囲に対応した同時判定を行う。
- NO・判断保留
- U(θL)≤0ならその遅延・政策では追加優位を支持しない。区間が0をまたぐ場合は判断保留。遅延や価格粒度を識別できなければ、仮定した遅延での条件付き比較と実運用の認定を分ける。
- 追加検証へ進む条件
- 遅延の範囲で優位の符号が変わる場合だけ、結論を左右する時間帯の価格解像度や実測遅延を追加確認する。
- 実証前に固定する項目
- 利用可能時計、両側の注文遅延、価格解像度、出口の基準、遅延ストレス範囲、Tと同じ政策version。
- 答えで変える判断
- 情報が既に織込み済みなら現在の速度/出口では使わない。source時刻の予測関係と取引可能性は別結論。
検証結果・残る問い
保存データ上の取得可能性だけでは、観測してから取引する優位の残存を確定できない。
この命題を直接検証した実施記録はない。
検証する命題 K1
売買・保有にかかる費用を、取れる値動きが上回るか
最新予測案の売買・保有費用を含めた成績は、この検証群では測っていない。
同じ注文・保有経路の価格変化益から費用を引けば、予測が当たったことと、実際に手元へ利益が残ることを分けられる。費用後の平均が正と支持されるかを判定し、不利な費用条件では符号が変わるなら、使える費用・規模の範囲を限定する。
比較方法・判定条件
取り込める価格変化の利益が、手数料・スプレッド・スリッページ・資金調達料などの売買・保有費用を上回る。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- 費用で優位が消えるなら、予測情報があっても、その取引頻度・執行・保有方法では利益にできない。
- 費用前の売買優位を費用後の経済価値へつなぐ条件。具体的な費用率や建玉額は未固定。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 同じ注文・保有経路について、価格変化益から対象venue/商品/時点の手数料・スプレッド・スリッページ・資金調達料を控除する。通常費用と、根拠ある事前固定の不利な費用条件を別に評価する。
- YESの定量条件
- L(μ純)>0。宣言した不利な費用条件でも使えると主張するなら、その条件でも下限>0。
- NO・判断保留
- U(μ純)≤0ならその費用/規模ではNO。費用の幅次第で符号が変わる、または区間が0をまたぐなら判断保留。
- 追加検証へ進む条件
- 費用の推定幅が黒字/赤字を分ける場合だけスリッページ等を精査する。規模を変えて約定や経路が変わる場合は再生を別に行う。
- 実証前に固定する項目
- 商品/venue、時点別費用率、スリッページ推定、資金調達、取引規模と費用ストレス。
- 答えで変える判断
- 負なら売買頻度・執行・保有法を見直す。費用前の情報価値は別に保持する。
検証結果・残る問い
売買へ変換した保有経路に費用を適用し、費用後にも価値が残るかを確認する必要がある。
この命題を直接検証した実施記録はない。
検証する命題 Q1
利益を得るための損失幅を、資金の範囲で耐えられるか
最新予測案の資金・建玉・損失幅は、この検証群では評価していない。
平均利益では途中の資金不足を判断できないため、ピークからの最大損失、悪い日の損失の裾、必要証拠金を別々に測る。同じ資金・サイズで利益と損失負担を対応させ、どれかが事前の上限を超えれば、その規模では採用しない。
比較方法・判定条件
方向が外れた場合や連続損失の際にも、必要資金と損失幅が許容でき、優位を得るまで運用を続けられる。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- 利益に対して必要な損失負担や資金が過大なら、そのサイズでは採用できない。
- 予測精度や平均利益だけでは決まらない経済条件。許容損失と取引規模の具体値は別に定める。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 固定した資金・サイズで時系列損益と証拠金推移を測り、連続損失/ボラ急増/価格ギャップ/費用悪化の事前シナリオでも確認する。平均利益だけでなく、最大ドローダウン・日次損失の裾・必要証拠金を測る。
- YESの定量条件
- 事前評価範囲でMDD≤D上限、ES≤E上限、M≤使用可能資金。上限は利用目的に必要な値を先に置く。利益を伴わない極小サイズ化を避け、K1も同じ資金/規模で成立すること。
- NO・判断保留
- どれかの上限超過ならその規模ではNO。投入資金・許容損失・シナリオが未固定、または裾の評価が不足なら判断保留。将来損失の保証とはしない。
- 追加検証へ進む条件
- 上限に近い、証拠金条件が効く、裾の標本が足りない等の理由に応じて追加する。許容上限がない問題は計算量では解けない。
- 実証前に固定する項目
- 投入資金、サイズ、D上限/E上限、ES裾確率、最低限必要な裾の観測数、証拠金方式、ストレスの範囲。
- 答えで変える判断
- 値を勝手に設定せず、サイズ/採用判断へ結ぶ。予測自体の有無とは別の条件。
検証結果・残る問い
売買方法を定めた後、許容損失と建玉サイズに対応した損失負担を測る必要が残る。
この命題を直接検証した実施記録はない。
検証する命題 V1
集団と使い方の優位は、その後の相場にも残るか
前側で選んだ候補を後側へ運ぶ比較は実施した。ただし後側もモデル改良の参考にした期間なので、候補固定後の未知期間に優位が残るかは未確認。
選抜や使い方を決めた後の期間で同じ評価を行うのは、既に見た相場に合わせた良さと、その後にも残る優位を分けるため。予測誤差と費用後売買をそれぞれ確認する。今回の歴史評価だけではこの問いに答え切れず、短い評価の区間が広い場合も、優位が消えたとは確定しない。
比較方法・判定条件
集団と利用法を決めた後にも、想定する相場・期間で情報と売買の優位が残る。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- 特定の過去や一時的な参加者の状態にしか依存しないなら、将来へ適用する範囲を限定するか選び方を見直す。
- 検証を実行したかではなく、優位が持続するという戦略自体の性質を問う。あらゆる相場で利益が出ることは要求しない。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 決定後の期間にも情報・売買の優位が残るかという条件。今回の後側30日は過去研究・住所選抜への露出があり、表現と更新規則を固定した歴史評価として扱う。完全未使用期間への持続性は別の未検証条件として残す。固定するのは選抜・学習更新・売買のルールであり、係数の永久固定ではない。P/T/K1と同じ出力を独立証拠として数えない。
- YESの定量条件
- 決定後のFで、宣言した予測と売買の条件がP/T/K1の同じ評価で支持される。予測モデルの条件L(θP)>0と売買の条件L(θT)>0・L(μ純)>0は分ける。複数の特定相場へ主張を広げる場合だけその範囲を確認し、全期間の勝利や個別有意差は必須にしない。今回の後側30日だけでは完全未使用期間への持続性は認定しない。
- NO・判断保留
- 将来評価のU≤0なら、その適用範囲での持続はNO。短い期間や特定相場の不足で区間が広いなら判断保留。成功した期間だけを事後に適用範囲へ選ばない。
- 追加検証へ進む条件
- 特定期間へ効果が集中する場合に、事前の適用範囲に照らして追加の時期/相場を確認する。有意差が出るまで期間を足さない。
- 実証前に固定する項目
- 今回の62/30/30暦日配分は固定済み。残るのは更新頻度・履歴範囲・更新時に利用可能な教師ラベル・宣言する適用範囲。真に未使用の確認へ進む場合は別の未使用期間を定め、結果を使って修正した候補を同じ期間で最終認定しない。
- 答えで変える判断
- 成立範囲を将来へ移せるかを判断する。最終期間を見て修正したら、新たな未使用期間が必要になる。
検証結果・残る問い
追加版の結果前固定は、既に見た歴史データを未知期間へ戻さない。
この命題を直接検証した実施記録はない。
検証する命題 G
選抜した集団の判断から、BTC先物の売買優位を得る
歴史データでは平均予測誤差を改善する候補を得た。最新案の費用後売買はまだ評価していないため、BTC先物の売買優位という最終判断には至っていない。
別々の候補で得た良い結果を寄せ集めても、一つの実行可能な戦略が成立するとは限らない。同じ候補・時計・資金へ証拠を揃え、予測、売買の上乗せ、費用後黒字、損失負担、将来適用を対応させる。共有する比較は一度だけ数え、不足する条件に応じて修正先を判断する。
比較方法・判定条件
BTCの先行きに有用な情報を持つPolymarket参加者を事前に選び、BTC・ETH・XRP・SOL等の市場で観測できる保有・売買から集団の方向情報を取り出せば、比較相手に対してBTC先物の売買優位を、費用とリスクを踏まえて得られる。
成り立たない場合と、上位仮説との関係
- 選抜、観測、集約、予測、売買への変換、観測後の残存、費用、損失負担、持続性のうち、どこが成立しないかによって修正する対象が異なる。
- 最終的に支えたい主張。特定人数・票の重み・閾値・保有期限の優劣や、過去の試行成績を、この主張の成立条件にしない。
検証方法・YESの定量条件
指標の記号・結果の読み方
- 比較・検証方法
- 個別カードの証拠が同じ対象・表現・時刻・政策を指すか揃える。留保期間Fの完成政策とシグナルなし政策の比較はT/K1と共有し、予測はP、時間的適用はV1を参照する。下位カードのYES数を足す採点や、G専用の追試は行わない。
- YESの定量条件
- L(θG)>0、L(μ純)>0に加え、宣言した選抜・表現・利用速度・損失上限・将来適用範囲の条件を満たす。今回の方向確率モデルを支持する条件はL(θP)>0だが、全時刻Brierの改善をあらゆる売買利用の普遍的必要条件とはしない。X1/X2はその任意ルールを根拠として採用するときだけ要求する。
- NO・判断保留
- 必須条件がNOなら、その検証仕様・最低効果の範囲では候補を支持しない。別表現や保有法を含む根本仮説全体の反証とはしない。必要な証拠が不足すれば判断保留。完成政策が黒字でも選抜が寄与した説明までは自動的に認定しない。
- 追加検証へ進む条件
- 判断を変え得る根拠の不足だけを追加検証する。任意X1/X2を使わない場合はその合格を要求せず、一仕様の失敗を戦略全般の否定へ広げない。
- 実証前に固定する項目
- 全カードで一致した候補version、各評価期間の用途と過去研究への露出、経済的な最低効果とリスク上限。完全未使用期間の認定と今回の歴史評価を分ける。
- 答えで変える判断
- どの条件が未成立かで選抜・表現・利用法・運用範囲の修正先を分ける。利益だけで機構の説明を証明した扱いにしない。
検証結果・残る問い
現在の到達点はPの限定的改善。売買・費用・損失負担の評価と、固定後の期間での確認が残る。
この命題を直接検証した実施記録はない。
参考メモ：選んだ人の取引をどう束ねるか
以下はアドレス選別条件ではなく、候補を選んだ後の統合・配分方法を考えるための文献上の集計例。両方式の優劣やコピー収益は、このページでも両論文でも比較検証していない。
- Barberら：当日の建玉開始額で動的に加重。 前年の費用後日次リターンのSharpe比でトレーダーを選び、翌年の群の日次成績を「各人・各銘柄の当日損益の合計 ÷ 各人・各銘柄のロング買建て額とショート売建て額の合計」で測る。その日に建てた金額が大きい人ほど群のリターンへの寄与が大きく、取引のない人はその日の当日取引成績に寄与しない。前年利益額による固定重みでも、翌年のコピー資金を配るルールでもない。原論文 §3.3・Appendix A (A1)。
- Covalら：人×銘柄の有効な買いを各1票。 短期戦略では、過去の成績に基づく群の投資家 j が直近5取引日に銘柄 i を買っていれば (j, i) を1とし、銘柄 i の重みを「その銘柄の該当ペア数 ÷ 全銘柄の該当ペア数」で定める。同じ人の同銘柄の約定回数や購入金額は票を増やさないが、複数銘柄を買った人は複数ペアを持つ。したがって各人への資金の均等固定配分とは異なる。長期戦略も銘柄ごとの該当保有者数で重み付けする。原論文 §3.6 (3)・§3.7。
番外編：保有の共起を使った銘柄推薦（集合コピーではない）
Swezey & Charron は、証券口座の投資家が期間中に各銘柄を一度でも保有したかを人×銘柄の0/1で記録し、銘柄AとBの両方を保有した人数から銘柄間の関連を作る。同時保有は条件ではなく、勝者だけを選ぶ方法でもない。推薦を受ける本人の保有銘柄・その保有比率から関連の強い候補を挙げ、上位候補を本人のポートフォリオに1銘柄加えた場合の推定リスク・リターン効用で並べ直す。例えば本人がAを持つなら、AもBも保有した投資家の情報がBの候補化に使われる（ほかの保有銘柄もあればそれぞれから寄与）。本人の既存保有を起点にした推薦であり、ゼロから勝者群のポジションを再現するコピーではない。後段のリスク・リターンは市場リターンの推定で、グループの利益を集計したものではない。評価は専門家による推薦比較で、コピー側の実現利益は検証していない。Swezey & Charron, RecSys 2018, §3.2 (4–7)・§4.2–4.3。
前者は選別群の資本当たり実績の測定、後者は過去に成績の良かった人たちの判断を束ねた銘柄ポートフォリオ。ここから、建玉規模を反映する方式と異なる参加者の一致を反映する方式を、将来の比較候補として区別できる。ただし選別する人・観測可能時刻・実際の注文と配分・費用を揃えた比較は未実施。論文の集計式をそのまま最適なアドレス別コピー比率としない。
実行前に固定する未設定項目
最低追加金額、価格鮮度、episode集約、eventグループ、対照の一致幅。MM除外は上記の2条件を使う。低確率の適用閾値も既存定義との照合が必要で、現状は完全な実行仕様ではない。
10%、15分、2刻み、3イベント、5分区間は初回に試す暫定案。別アドレス・後続未使用期間で、同じ精査基準と予算を使い「既存低確率条件のみ → 追加行動条件あり → 選択性あり」を分離比較し、候補精度が改善しなければ、その検証範囲では選別を支える根拠に採用しない。この比較は材料C・Dの検証案であり、材料全体の主従を規定しない。
条件を一つずつ加える比較なら、候補の良さが元の低確率条件によるものか、追加行動・選択性が上乗せしたものかを分けられる。同じ精査基準と予算で候補精度が改善するかを測り、未知アドレスへの選別材料として残す根拠にする。候補抽出精度と予測能力・実利益は別評価。対象取引群の途中売買・決済・費用込み成績と、満期保有換算も分ける。
除外条件：両側在庫の反復回転が主要な戦略
maker比率とは別に、両側の取得・補完・相殺、またはSPLIT後の両側売却による回転が主要な取引構造で、片側在庫を独立した予想方向として読む根拠が弱いアドレスを除外する。MERGE自体や、一度の方向取引の利確は除外理由にしない。
補完逆側の買いが既存の偏りを減らす原価割合
反復再取得を伴う回転が複数の判定機会へ広がるか
主要性全取得原価に占める回転部分と、その損益
保有状態相殺できる両側在庫の量×保有時間
以下は承認された定量的な判断目安。補完原価は既存の偏りを減らす取得、再取得を伴う反復は一度の利確との違い、全原価に占める回転と利益源は戦略内での主要性、量×時間は両側在庫が保有を占める程度を測る。異なる側面を照合するためであり、どれか一つの高値だけで回転主体とは断定しない。予測能力を識別すると実証された閾値ではなく、全条件AND・自動除外・固定スコアにはしない。
1. 在庫補完の取得原価比率
補完数量 = min(今回BUY数量, max(反対側の直前保有 − 購入側の直前保有, 0))
補完比率 = Σ(BUY取得原価 × 補完数量 / BUY数量) / Σ全BUY取得原価
60%以上：補完中心を強く支持。30〜60%：混合。30%未満：この証拠は弱い。偏りを超えて購入した分は、新しい逆方向の取得へ分ける。方向取引の利確でも高くなるため単独で除外しない。SPLIT由来在庫は別追跡。
2. 再取得を伴う回転の反復
同一市場の取得→相殺・解消→再取得を伴う完了サイクルを数える。分割約定・取得を伴わない分割MERGEは別サイクルにしない。SPLIT→両側SELLも含める。
1判定機会で3サイクル以上 → 反復の目安
反復が見られる独立判定機会 / 全取引判定機会 ≥ 50% → 広く反復する強い材料
同じ判定時刻の関連strikeはまとめる。YES先行・NO先行の両方があるかも記録するが、両方向の存在は必須条件ではない。
3. 回転の取得原価比率と利益源
回転原価比率 = 反復回転へ対応づけた取得原価 / 全取得原価
50%以上：主要。80%以上：非常に支配的。残存保有も分母へ残し、SPLIT原価は一度だけ数える。取得と解消の金額を二重計上しない。回転・その他の途中解消・最終決済の利益と損失も分ける。原価の過半を回していても、主な利益が別の方向取引に由来する場合は混合型を検討する。「MERGE利益÷総純利益」だけでは判定しない。
4. 相殺可能な在庫の量×保有時間
相殺在庫時間比率 = ∫2 min(YES保有, NO保有)dt / ∫(YES保有 + NO保有)dt
70%以上：相殺可能な両側在庫が保有の中心という補強材料。すぐにMERGEする回転型では低くなり得るため、低い値を方向型の証明にしない。関連strikeの合算リスクは材料Aで別に確認する。
エージェントによる総合判断
- 反復の広さ・回転原価の主要性・在庫補完が重なるほど除外を支持。maker比率・定型数量・価格刻みは補強材料。
- 大きな片側取得や同方向追加が独立して反復し、資金や利益の主要部分を説明するなら、混合型として残す反対証拠になる。
- 最低限、取得と解消を対応づけられ、複数の独立判定機会で反復を確認できること。履歴不足・一度のMERGEだけでは回転主体として除外しない。
- 各軸の実測値、分母、適用期間、支持・反対証拠、欠落を示して「除外／候補継続／保留」を判断する。閾値から外れる判断には理由を残す。
既存のmaker額80%以上かつ同一市場双方makerのMM除外は変更しない。本条件による除外は今回の対象選定であり、本人の予測能力・主観的意図の否定ではない。