SDクラスタリングシグナル

主要なパターン分析の読み取り値 — 今日のAI株予測がどちらか一方にどれほど強く傾いているかを、それぞれの過去データに対して標準偏差（1、2、3 SD）で評価したもの。

標準偏差（SD）クラスタリング・シグナルは、人工知能による株式予測群が、任意の取引日にどれだけ強く一方向に傾いているかを測定するために設計されたテクニカルなブレッドス指標です。固定された銘柄ユニバース全体にわたる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）価格予測の集合的出力を分析することで、本システムは、強気予測比率（Up ratio）、弱気予測比率（Down ratio）、平均予測信頼度、高信頼度予測の件数などの日次ブレッドス統計を算出します。これらの各日次統計は、長期にわたる過去の基準値と比較され、過去平均から標準偏差何個分離れているかが判定されます。 日次シグナルは、主要な方向性統計（Up ratio または Down ratio のいずれか）が過去平均を上回る1、2、または3標準偏差のしきい値を超え、かつ反対方向の統計から相反するシグナルが出ていない場合に生成されます。たとえば、「UP」シグナルは、Up ratio がその標準偏差しきい値を上回り、かつ弱気統計がそうならない場合に発動します。強気統計と弱気統計の両方が同時にそれぞれのしきい値を超えた場合、または二次的な信頼度指標のみがしきい値を超えた場合、その日は中立と分類されます。最終的なヘッドライン・シグナルは、「2 SD UP」や「1 SD DOWN」のように、達成された最も高いクリーンな標準偏差レベルを表します。 個人投資家にとって、このシグナルは市場全体のモメンタムとシステミックなセンチメント変化を測る指標として機能します。しきい値は標準偏差に基づいて構築されているため、ほとんどの取引日は当然ながらシグナルなしとなり、これは通常の市場ノイズを表します。2 SD または 3 SD シグナルが発生した場合、それはAIモデルがまれに高度に集中した一致を示している、極端な統計的外れ値であることを示します。投資家はこれらのまれな読み取り値を使用して、潜在的な市場の転換点、ブレイクアウト、または行き過ぎたトレンドを特定しますが、3 SD イベントは極めてまれであり、過去のサンプルサイズが小さいことに基づいているため、慎重でなければなりません。

厳選された株式ユニバースにおける過去のUp ratioの平均が42%、標準偏差が10%であると仮定する。2 SD UPシグナルを発生させるには、日次のUp ratioが過去平均を少なくとも2標準偏差上回る必要がある：42% +（2 × 10%）= 62%。ある日、AIモデルが63%の銘柄が上昇すると予測した場合、63%のUp ratioは62%の閾値を無事に上回る。弱気統計（Down ratioなど）がそれぞれの閾値を上回らないと仮定すると、その日は「2 SD UP」シグナルと判定される。