AlphaVueは常に一つの仕事が得意だった。それはティッカーを構造化されたリサーチノートに変換することだ。企業を入力すると、プラットフォームは財務、バリュエーション、リスク、出典を読みやすい形に組み立てる。その機能は今も存在し、重要である。このリリースで追加されたのは、ノートが生成された後に起こるすべてだ。
リサーチノートはスナップショットであり、スナップショットは時とともに古くなる。企業は報告を続け、株価は動き続け、予想は改訂され続け、三ヶ月前には妥当だった結論が、特定の劇的な出来事がなくても意味をなさなくなることがある。株式リサーチの難しい部分は、たいてい最初の読解ではない。変化を追跡し、当初の論拠がまだ通用するかを判断し、新たな事実が既に保有している銘柄にとって何を意味するかを理解することだ。
この後半こそが今回の更新の主題だ。AIによる株式リサーチプラットフォームを投資意思決定システムに変えること。AlphaVueは分析の周りに永続的な状態を保持するようになった：リサーチのバージョン、それぞれのバージョンを裏付ける証拠、そこから生じた結果、そしてそれに続くアラートだ。プロダクトは一つのループを中心に構成されており、このリリースの新しい表面はすべてそのどこかに位置している：
発見 → 調査 → フォロー → 変化を理解 → 検証 → フォワードテスト → ポートフォリオへの影響を確認 → 再検討。
ここでは、今回提供された機能、それぞれの役割、そして使い方を説明する。
なぜレポートだけでは不十分か
ほとんどのAI株式リサーチツールの限界は、単一の答えの品質ではない。それはその答えがその後あなたに何をもたらすか、である。
典型的なワークフローはこうだ：分析を依頼し、それを読み、たぶん保存し、そしてプロセスは終わる。レポートは自分自身を記憶しない。新しい開示がレポートの仮定と矛盾したときに教えてくれない。市場が株を再評価したときに自動的に再実行もしない。三週間後に戻ってくると、実質的に最初からやり直しであり、メモを残していなければ、元の結論がいつの間にか擁護不能になっていることに気づかないかもしれない。
投資家が本当に必要としているのは、より多くのレポートではない。彼らが必要としているのは、繰り返し生じる小さな質問への答えだ：
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前回この企業を見たときから何が変わったか？
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どの新しい主張が証拠によって裏付けられており、その証拠はどこにあるか？
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このアイデアは過去に機能したか、もしそうならどのような条件下で機能したか？
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後知恵なしに、将来に向けてこのアイデアは機能するか？
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その変化は既にその銘柄を保有しているポートフォリオにとって何を意味するか？
これらの質問には共通点がある：すべて状態が必要だ。比較のために古いバージョンの分析が必要だ。決定を公平に再現するために凍結された入力が必要だ。テストを正直と呼ぶためには、成果より前の開始日が必要だ。レポートだけを生成するツールでは、これらのどれも答えられない。
そこでAlphaVueはドキュメントではなくループを中心に再設計された。企業を発見し、調査し、フォローし、何が変わったかを理解し、仮説を検証し、フォワードで見守り、ポートフォリオへの影響を確認し、そのチェーン全体を再検討する。分析は依然としてエンジンだが、プロダクトはループである。
典型的なミスがどのように生まれるかを考えてみてください。4月にある企業の分析レポートを読みます。レポートはしっかりしており、バリュエーションも妥当に見えます。2か月後、その企業がガイダンスを下方修正し、株価が下落し、元の投資仮説はひっそりと崩れます。レポートはあなたにそれを教えてくれません。書かれたレポートはそれ以降何も伝えられないからです。本当に必要だったのは4月により良いレポートではありません。ガイダンスの変化を検知し、それを投資仮説に紐づけ、新しい結論を裏付ける証拠を示し、その変化があなたの保有ポジションに何をもたらすかを説明するシステムでした。今回のリリースはそのギャップを埋めます。
Today：何が変わったかを教えてくれる意思決定フィード
ログイン後に最初に目にするものはもはや汎用的なダッシュボードではありません。これはToday、あなたがフォローする企業から構築されたパーソナルなフィードです。
フィードには重要な事象が発生したときにアイテムが現れます：現在の投資仮説を支持または損なう新たな証拠、リスクの変化、触媒（カタリスト）、観測された結果、あるいはリサーチ姿勢自体の転換。各変更は重複除去された一つのアップデートを生み、重なり合う大量の通知の山にはなりません。アップデートは何が変わったのか、なぜそれが重要なのか、現在の投資仮説、裏付けとなる証拠、そして利用可能であればその変更がその銘柄を保有するポートフォリオに何を意味するかを示します。
フィードは単純な取り決めに基づいて構築されています：何も変わっていなければ、何も表示されるべきではない。これは当然のように聞こえますが、ほとんどのアラートシステムはシグナルではなく単なる量を送り続けることで日々この原則に反しています。AlphaVueはアップデートをマーケティングの接点ではなく読む価値のある稀なイベントとして扱います。既に確認したアップデートは邪魔にならず、フォローリストが増えてもフィードはバッチ単位で読み込まれるため応答性を保ちます。
フォローこそがフィードを作る仕組みです。リサーチワークスペースから関心のある企業をフォローし、登録は意図的に軽量化されています：閲覧していたシンボルや読んでいたアップデートが保持され、サインアップ後に同じ場所へ戻されます。その戻り経路は見た目以上に重要です。訪問者が登録した瞬間、プロダクトは彼らがすでに行っていたタスクを継続させるべきであり、汎用的なウェルカム画面に放り込むべきではありません。
通知も同じ規律に従います。設定は企業ごと・チャネルごとに行えます：アプリ内アラート、メールダイジェスト、サイレント時間。配信停止は実際に配信停止し、1件の重要な変更は該当ケースの正確なバージョンを指す単一の配信を生みます。重複や変化のないイベントは何も生みません。
ホームページ上のエビデンスのはしご
ホームページは現在、同じ考えをよりシンプルな形で掲げています：リサーチ（Research）、検証（Validate）、観察（Observe）、決断（Decide）。これはスローガンではありません。そのはしごの各段はプロダクト内の各インターフェースに対応しており、その順序も意図的です。
リサーチは企業に対する見解を形成する場所です。検証は、その見解を物語として受け入れるのではなく過去の事実に照らしてテストする場所です。観察は、残った見解を固定して実時間で証拠が蓄積されるのを待つ場所です。決断は、自分が何を信じていたか、そしてそれ以降に何が起きたかの記録を持って行動する場所です。このはしごは、AIによる見解が有用になるのは検証可能な段階を経たときだけであることを示すためのものです。
そのフレーミングにより、製品が約束するものが変わった。以前のホームページはAIプラットフォームを説明し、プロセスに任せる形だった。新しいページは、より小さく具体的なコミットメントを求める：ひとつの仮説を検証し、証拠に従い、その推論が成り立つかを確かめる。違いは重要だ。というのも、より小さなコミットメントを求める製品の方が、真剣な投資家が試す可能性が高いからだ。
企業リサーチのワークスペースはターミナルになった
企業を開くと、長いスクロールページの代わりにタブ式のワークスペースが表示される。タブは以前は混在していた作業を分離する：
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概要 — 現在の結論、データヘルスチェック、およびそれらの背後にある履歴。
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AIリサーチ — 深層で多面的なリサーチプロセスで、コアの分析レイヤーとして維持される。
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データと評価 — 数値、財務トレンド、およびバリュエーションの見解。
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出来事と証拠 — 提出資料（filings）、カタリスト、原典。
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検証 — ルール、バックテスト、AI再現、および将来の観察。
概要タブは意図的な読み順に従うようになった：まず現在の結論、次にデータヘルスチェック、そして履歴レビュー。以前のレイアウトは「私たちはどう考えるか」ブロックをいくつも重ね、それぞれがわずかに異なる角度から同じ問いに答えていた。新しいレイアウトはまず答えを明確に示し、その後に到達過程を示す。
意思決定アップデートのブロックが概要の最上部に置かれている。そこでは現在の見解、前回のバージョンから何が変わったか、そして変更を裏付ける証拠が述べられる。その下にあるデータヘルスチェックは、どのセクションが完了しているか、部分的か、まだ準備中かを示すため、空の領域が「データがない」のか「まだ収集中なのか」を推測する必要がなくなる。下にある履歴レビューは現在の見解をケースのタイムラインに結びつけるため、各訪問を一から始めるのではなく、仮説がどのように進化したかを見ることができる。
企業ニュースのタブもある。見出しは投げ込まれるだけではなく文脈化される：ワークスペースは報告された企業事実と第三者の解釈を区別し、重要なニュースはソースが許す場合、元の発表や提出書類へリンクされる。見出しが自動的に仮説になるべきではないが、検証に値するドキュメントを指し示すべきだ。
かつて曖昧な点や簡素なミニチャートに頼っていた4次元のヘルスチェックは、現在は明確になっている。すべての指標はその値、方向性、期間、データの次元を示す。財務トレンドチャートは指標、単位、期間を選択でき、最新値を表示し、何が変わったかを説明する。ある次元に信頼できるデータがない場合、それは中立的なプレースホルダーで埋められるのではなく非表示のままにされる。欠如を証拠として提示することは静かな混乱の原因だった。これを取り除くことは今回のリリースで最も誠実な変更の一つだった。
この調査方法を株式に適用する
ティッカーを 1 つ入力すると、調査を続けることができる調査概要が表示されます。
Company One-Pagerは依然として最短経路として存在します: 市場の文脈、報告された事実、財務履歴、提出書類、今後のイベントを一つの構造化されたビューで示します。30秒で状況を把握したいときに最初に参照すべき場所です。質問が具体的になったら、タブ式ワークスペースに移ります。
鮮度は細部ではなくコンテンツの一部として扱われます。リサーチのスナップショットはいつ生成されたか、最新か陳腐化しているか部分的かを示すため、目の前のビューが直近の提出書類を反映しているかどうかを推測する必要はありません。ケースタイムラインは各版のテーゼを保持し、それらの間で何が変わったかを構造化して表示します：以前の結論、新しい結論、それに差異を生んだ証拠です。
エビデンスドロワーは主張の背後にあります。各重要な記述には出典と収集状況が付され、主張を開くと要約を信頼するのではなく元の資料が表示されます。ここが「AIがそう言った」を「AIがそう言った、そしてその根拠となる提出資料はこちらだ」に変える層です。
Strategy Lab：アイデアを信頼する前にルールを検証する
ほとんどの株式アイデアは実際にはトレーディングルールの別の姿です。「この会社はアンダーオウンドだ」は「市場が誤評価しているときに買う」になり、「セクターが回っている」は「リーダーを買い、遅れた銘柄を避ける」になります。Strategy Labは、その“第二の層”、つまり実際に測定できる部分を検証するためのものです。
コーディング不要でテクニカルルールによる株式バックテストを実行できます。ルールまたはルールの組み合わせを選び、ユニバースと日付範囲を指定し、ベンチマークとコストを設定すれば、プラットフォームが非同期でジョブを実行し、平易な言葉の結論を先に示す結果を返します。統計は用意されていますが、それは回答の代わりではなく、回答の後に続きます。
結論の下には仮定、サンプル、ベンチマーク比較、ドローダウン、ロバストネス測定、手数料が示されます。ウォークフォワード窓やパラメータ感度は、結果が入力の変化に耐えるか、それともたまたま一度だけうまくいったかを示します。この区別は重要です：特定のルックバック期間でしか機能しないルールは、戦略ではなく単なる幸運の記述に過ぎません。
具体例が役に立ちます。例えば単純なトレンドルールを検証したいとします：50日移動平均が200日移動平均を上回ったら買い、逆にクロスしたら売る。Strategy Labではそのルールを設定し、ユニバースと日付範囲を選び、SPYをベンチマークにして実行できます。結果はリターンだけでなく、そのルールが実際に何回取引したか、ドローダウン時にエクイティカーブがどのように推移したか、結果が2つのルックバック窓にどれほど敏感か、手数料が与える影響まで教えてくれます。ルールが問題ないと判断するか、アドバンテージが手数料で失われると判断するかは別として、いずれにせよ実際にリスクを取る前にそれが分かります。
ノーコードのストラテジービルダーには妥当なデフォルトが設定されています。日付は事前に入力され、エントリールールも既に用意されており、段階的な進行バーで長時間の実行がどの段階にあるかが明確になります。バックテストがシグナルを生成しないか、全てホールドの結果になった場合、ワークスペースは空のチャートを表示するのではなくその理由を説明します。ベンチマークはSPYに固定されており、戦略を引き立てるベンチマークをひそかに選ぶという一般的な無言のバイアスを排除します。
検証は一度の実行にとどまりません。ワークスペースはカバレッジを報告するため、結果が数件の取引に基づくのか数百件に基づくのかを判別でき、サンプルの品質を隠すのではなく明示します。イベントスタディは特定の市場イベント前後における戦略の振る舞いを切り分けます。レポートはエクスポートでき、保存された実行結果を並べて比較できるため、単発のテストが小さな研究ライブラリへと変わります。
製品では一つの境界が明確に示されています：バックテストは予測ではない、ということ。バックテストはルールが過去のデータ上でどのように振る舞ったかの記述であり、手数料、サバイバーシップバイアス、レジーム（相場環境）の変化などがその描写を歪める可能性があります。Strategy Lab はそれらの歪みを見える化しようとします。判定ライン、サンプル注記、および手数料内訳はそのために存在します。
AIヒストリカルリプレイ：ある時点で研究を再実行する
バックテストはルールを検証します。AIヒストリカルリプレイは研究そのものを検証します。
考え方は単純です：AI の研究実行を取り、それを過去のある時点としてやり直す。つまりその時点で存在していた証拠とデータスナップショットだけを使って再現します。リプレイは、結果が分かる前にシステムが何を結論づけていたかを示します：どのモデルバージョン、プロンプト、データバージョン、ソースを使用したか、そしてどのリスクを主要なものとして指摘したか。これは過去の意思決定を監査するのに有用です。当時、研究は適切な問いを投げかけていたのか、それとも後知恵でしか印象的に見えないのか？
リプレイは意図的に決定論的なバックテストとは分けられています。バックテストは固定されたルールを再現しますが、リプレイは開かれた研究プロセスを再実行します。それらは異なる問いに答え、製品内でも別々にラベル付けされているため、研究リプレイを統計的検定と取り違えることはありません。
公開された意思決定に凍結された研究バンドルが添付されていない場合、プラットフォームはエラーを返すのではなく最新のプライベート分析にフォールバックし、どのバージョンをリプレイしたかを正直に示します。結果は常に使用されたモデル、プロンプト、データのバージョンを表示します。再現できないリプレイは監査としての価値が低いためです。リプレイはクレジット制で、対象ユニバースとコストに上限が設けられており、無限に計算費用が膨らむことなく機能を使いやすく保ちます。
フォワードテスト：不正ができない唯一のテスト
バックテストとフォワードテストの違いを一文で言うと：バックテストはそのアイデアが過去に機能したかを問う；フォワードテストはこれから機能するかを問います。
バックテストから取り除くのが最も難しいバイアスは後知恵バイアスです。何が起きたかを知っているため、どのパラメータを選ぶか、どの相場環境を強調するか、どの期間を「通常」と呼ぶかが分かってしまいます。どれだけウォークフォワードのルールを適用しても、そのアドバンテージを完全に取り除くことはできません。フォワードテストは設計上それを排除します：戦略は結果が存在する前に凍結され、結果はバックフィルできません。
フォワードテストを開始すると、AlphaVue は戦略のバージョン、パラメータ、データ契約、開始資本、ベンチマーク、開始時刻を凍結します。その時点からプラットフォームは実際の市場カレンダーに沿ってペーパーレジャー — 注文、約定、純資産価値、チェックポイント — を運用します。テストは一時停止、再開、停止が可能で、すべてのイベントは不変です。履歴を書き換える仕組みはありません。なぜなら履歴が存在しないからです：記録は作成時に始まり、前方にのみ成長します。
フォワードテストは、バックテストでは得られないものを生み出します：結果の前に得られる観測です。チェックポイントを十分に重ねると、実質的なフォワード結果がディシジョンフィードへのアップデートを生み、検証と日次モニタリングの間のループを閉じます。これはリリースが約束した内容に最も直接的に応える製品の部分です：何が変わったか、そしてその仮説が持ちこたえたかを把握できます。
ポートフォリオへの影響：変化が保有資産にとって何を意味するか
ディシジョンのアップデートは、既にその株を保有しているという事実を無視していれば、正しくても無意味になり得ます。ポートフォリオへの影響は、リサーチと実際のポジションをつなぐ架け橋です。
ポートフォリオは手動で作成することも、ポジション、取得原価、現金を含むCSVからインポートすることもできます。AlphaVueはエクスポージャー、集中度、セクター別内訳、相関、リスク寄与を決定論的に算出します。目的は格好をつけることではなく、具体的な問いに答えることです：この仮説が破綻した場合、ポートフォリオのどれだけが影響を受け、どのポジションを通じて影響が出るのか？
保有に関わるすべてのディシジョンアップデートは、次の三つのシナリオで表示できます：現在の状況、仮説が失敗した場合の状況、ポジションが変化した場合の状況。ポートフォリオ影響履歴はそれらの見方を時間軸で記録するため、記憶に頼るのではなく、リサーチに伴ってリスクプロファイルがどう変化したかを確認できます。
例を挙げると分かりやすいでしょう。あなたが保有する企業についてのリサーチ見解がより慎重に変わったとします。ポートフォリオビューは、そのポジションがポートフォリオ全体に対してどれほどの割合を占めるか、同じセクターにどれだけ資産があるか、そして仮説が破綻した場合にシナリオ計算が何を示すかを表示します。これらは判断材料となる事実です。売るべきだ、という指示ではなく、製品は決してそのようなふりはしません。
製品はここで明確な線引きをします。変化がポートフォリオにとって何を意味するかを説明し、個別の取引指示を発することは決してありません。シナリオ計算は記載された前提の下で何が起きるかを示すものであり、あなたに何をすべきかを指示するものではありません。その線引きは注釈ではなく設計の一部です。なぜなら「ここに影響がある」と「あなたは売るべきだ」という差が、リサーチツールが役立つ領域と、許可されていない助言の領域に踏み込むかどうかを分けるからです。
リサーチライブラリ、保存したケース、共有
再び見つけられないリサーチは、行われなかったのと同じです。Savedワークスペースは、あなたが再訪したいものを集めます：調査中の企業、履歴付きの投資ケース、バリデーション実行、フォワードテスト、エクスポートなど。ディシジョン受信箱はまだ確認していないアップデートを保持するので、フィードは古い項目を再配信するのではなく、新しいものに集中できます。
このリリースでは共有機能にプライバシー上の配慮が加わりました。リサーチ・レシートを共有できます。これは、私的なフィールドを抹消し、公開されている証拠を添付した、リサーチの結論の読み取り専用スナップショットです。受信者は結論、証拠、帰属情報を見ることができますが、あなたが別途選ばない限り、ポートフォリオ、メモ、またはあなたの身元は見えません。結論を共有することは以前はスクリーンショットを貼ったり、意図より多くの文脈を含む文書をエクスポートしたりすることを意味していました。レシートは、ワークスペースの残りをさらすことなく、誰かに理由付けを示す手段を与えます。
コピーする価値のあるワークフロー
新しいインターフェイスは個別にも有用ですが、連続して使うことを前提に設計されています。規律あるループのバージョンは次のようになります：
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発見。 ディスカバリー機能を使って時間を割く価値のある企業を見つけてください。すべての銘柄が完全なリサーチに値するわけではなく、理由もない企業を調べて朝を無駄にするのが最速の方法です。
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リサーチ。 会社のワークスペースを開き、まず「概要」を確認します。自分の結論を形成する前に現在の結論を読み、どのデータが揃っているかをチェックしてください。
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検証。 「イベントと証拠」タブを開き、重要な主張の原典を確認します。要約は出発点であり、提出書類の代わりにはなりません。
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検証（バリデート）。 アイデアを信用する前にストラテジー・ラボで実行してください。ナラティブだけでなくルールをテストし、カバレッジ、ベンチマーク、手数料の想定を確認してから、その結果で考えを変えるかどうか判断します。
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観察。 アイデアが検証を通過したら、それをフォワードテストとして固定し、紙上の台帳に実際の観察結果を蓄積させます。記録は最初は短い。それが目的です。
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レビュー。 重要なアップデートがあったら、まずポートフォリオへの影響を確認し、次にケース履歴を見直して、仮説が確認されているか反証されているかを確認します。
このチェックリストはより良いリターンを保証するものではありません。プロセスを再現可能にするための方法であり、長期的には単発の判断よりも重要です。再現可能なプロセスはまた、何をいつ信じて、次に何が起きたかの記録を残すため、間違いから学ぶ唯一の方法でもあります。
変わらなかったこと
すべてが再構築されたわけではなく、残された部分は明示する価値があります。
「AI Research」は分析の中核であり続けます。それは意思決定レイヤーの背後にある深く多面的な分析を生み出すプロセスであり、新しいインターフェイスのために弱められたわけではありません。ソース引用は依然としてプロダクト全体に貫かれており、すべての重要な主張はそれが出典となった資料に遡れます。プラットフォームは引き続き英語、中国語、日本語を含む複数言語をサポートしており、今後さらにロケールが追加されます。レスポンシブデザインは携帯電話から大型デスクトップモニターまで機能し、このリリースのアクセシビリティ改良はマーケティングページだけでなく新しいワークスペースにも適用されました。
これらを明示する理由は、何が変わらなかったかが明確であれば、機能の更新を信用しやすくなるからです。意思決定レイヤーは、すでに存在していた分析エンジンの上に追加されたものです。
AlphaVueがまだできないこと
境界を明確にしておくことは重要です。なぜなら、それらは製品の誠実さの一部だからです。
AlphaVueは市場を上回るリターンを保証するものではなく、モデルの信頼度を統計的な勝率として提示するものでもありません。個別の取引指示を発行することはなく、リサーチの内容は売買の推奨ではありません。シナリオの出力は示された前提下で何が起きるかを説明するものであり、あなたの目的、税務状況、リスク許容度は考慮していません。
データのカバレッジは企業、情報源、報告の慣行により異なります。いくつかのデータセットはオンデマンドで収集されるため、セクションが部分的であったり準備中であったりする場合があり、ワークスペースはデータが完全であるかのように装わずその状態を表示します。イベントの推定日付は「推定」と表示されており、投資家向け資料で確認する必要があります。AIの出力は誤りを含んだり関連する文脈を省略したりすることがあり、市場データは遅延したり上流の問題の影響を受ける可能性があります。本製品の適切な使い方は、原資料やご自身の判断を含むプロセスにおける一つの入力として利用することです。
よくある質問
AlphaVueとは何ですか？
AlphaVueは自己運用型の米国株投資家向けのAI株式リサーチプラットフォームです。出典を明示した構造化された企業リサーチを作成し、現在は意思決定レイヤーを追加しています：重要な変更のパーソナルフィード、戦略検証、AIによる過去再現（ヒストリカルリプレイ）、フォワードテスト、およびポートフォリオ影響分析です。
AlphaVueのディシジョンフィードとは何ですか？
ディシジョンフィードは、あなたがフォローしている企業に関する重要な更新のパーソナルフィードです。証拠、リスク、カタリスト、結果、またはリサーチの見解が変わると更新が表示されます。各更新は裏付けとなる証拠へのリンクを持ち、現時点の投資仮説を表示します。つまり、このフィードは一つの質問に答えます：前回確認して以来何が変わったか。
コードを書かずに株式戦略をバックテストできますか？
はい。Strategy Labはビジュアルな戦略ビルダーとテクニカルルールでノーコードのバックテストをサポートします。ルール、対象ユニバース、日付範囲、ベンチマークを選択すると、プラットフォームが非同期でテストを実行し、ドローダウン、ロバスト性、手数料、制約などを含めて結果をわかりやすく説明します。
バックテストとフォワードテストの違いは何ですか？
バックテストはルールを過去のデータに対して検証するもので、常に後知恵バイアスにさらされます。フォワードテストは戦略を作成時点で固定し、その後に起きたことだけをペーパーレッジャーに記録します。フォワードテストの結果は後から遡って補完することができないため、後知恵の有利さを伴いません。
AIヒストリカルリプレイとは何ですか？
AIヒストリカルリプレイは、過去のある時点で利用可能だった証拠とデータスナップショットのみを用いて、AIのリサーチプロセスをその時点に遡って再実行するものです。これは決定論的なバックテストというよりリサーチの監査であり、使用したモデル、プロンプト、データのバージョンを表示して結果を再現できるようにします。
ポートフォリオ影響分析はどのように機能しますか？
ポートフォリオは手動で作成するかCSVからインポートします。AlphaVueはエクスポージャー、集中度、セクター別内訳、相関、リスク寄与を計算し、投資判断の更新がポートフォリオに与える影響を、投資仮説が失敗した場合を含むさまざまなシナリオで示します。
AlphaVueは投資助言ですか？
いいえ。AlphaVueはリサーチ情報とツールを提供します。個別の目的、財務状況、税務状況、リスク許容度を考慮せず、個別の取引推奨を行うものではありません。
AlphaVueはリターンを保証しますか？
いいえ。本プラットフォームは市場を上回るリターンを保証するものではありません。検証およびフォワードテストの結果は、将来のパフォーマンスを予測するものではなく、記載された前提の下での挙動を示しています。
AlphaVueはどの企業をカバーしていますか？
調査の対象は米国上場企業が中心で、データの可用性により異なります。データセットを収集中はカバレッジが部分的になることがあり、ワークスペースには各セクションの収集状況が表示されるため、状況が不明のままになることはありません。
AlphaVueの料金はいくらですか？
AlphaVueには無料プランとProプランがあります。無料プランでは分析機能が制限され、検証の実行回数も限定されます。Proではより高いクォータ、より深いエビデンス、より多くのフォロー、ポートフォリオへの影響、より長いフォワードテスト履歴が利用できます。最新の詳細は料金ページをご覧ください。
AlphaVueはどのようにルックアヘッドバイアス（先見バイアス）を回避しますか？
検証ではバージョン管理されたデータスナップショットと固定された入力を使用するため、分析は指定日時点で利用可能だった情報のみを反映します。フォワードテストはさらに踏み込み、戦略は作成時に固定され、結果はバックフィルできないため、構造的に後知恵を排除します。AIのヒストリカルリプレイは使用されたモデル、プロンプト、およびデータバージョンを表示するため、プロセスを再現できます。
私のポートフォリオや調査データはプライベートですか？
ポートフォリオの保有銘柄、ノート、および保存したケースはアカウントに対して非公開です。共有されたリサーチレシートは読み取り専用で、プライベートな項目は伏せられ、あなたが共有を選んだ結論と公開可能な証拠のみが表示されます。
レポートではなく、変化から始める
このアップデートが何を意味するかを最も簡単に確認する方法は、すでにフォローしている企業を開き、まずOverview（概要）から始めることです。現在の結論を読み、何が変わったかを確認し、証拠を見てください。そのアイデアがあなたにとって重要であれば、検証にかけ、もし検証を通過するなら、次のレビューで実際に参照できるようフォワードテストとして固定してください。
AlphaVueは引き続きAIによる株式リサーチプラットフォームです。ただし、答えが出た後で行き止まりになることはなくなりました。