問題
現代のトレーディングは膨大なデータ処理と市場変化への迅速な適応が求められます。トレーダーや投資家は以下の主要な課題に直面しています：
情報過多
多くの取引戦略がさまざまなリソースに分散しており、その有効性を評価する統一システムがありません。
テストの複雑さ
さまざまな市場環境で戦略をテストするための汎用ツールがありません。
高い参入障壁
効果的な取引戦略の作成には専門知識とスキルが必要です。
最適でないポートフォリオ管理
従来の方法では急速に変化する市場環境に適応できません。
ソリューション：MarketMaker.cc
MarketMaker.ccは、AI、トレーディング戦略のクラウドソーシング、先進的なバックテスト技術を組み合わせた革新的なプラットフォームであり、革命的なアルゴリズム取引エコシステムを実現します。
主要AIコンポーネント：
AIによる戦略集約
- GitHubや専門フォーラムなどのウェブリソースからオープンソースのトレーディング戦略をインテリジェントに検索・収集
- 市場タイプ、ツール、手法ごとに戦略を自動分類・カテゴライズ
- 新しい戦略を継続的にデータベースに追加
ビジュアル戦略ビルダー
- AIアシスタントが複雑な戦略を機能ブロックに分解し、それに基づいて新しい戦略を自動生成
- 直感的なドラッグ＆ドロップUIで戦略の作成・編集が可能
- プログラミング不要で多様な戦略要素を組み合わせ
高度なバックテスター
- 過去データでの高速戦略テスト
- 主要指標を含む詳細なパフォーマンス分析
- 様々な市場環境でのストレステスト
AIポートフォリオ管理エージェント
- 自律型AIエージェントがリアルタイムで戦略を最適化
- エージェント間の競争システムで最適な手法を選別
- 優秀なエージェントに追加リソースと報酬を付与
市場機会
世界のアルゴリズム取引市場は急速に成長しています：
金融AIツール
2028年までに、金融計画と投資管理市場の80％がAIツールによって推進される見込みです。
エージェント型AI
2028年までに、企業向けソフトウェアの33％がエージェント型AIを搭載（2024年は1％未満）。
自律型ソリューション
日常業務の意思決定の15％がすでにAIエージェントによって自律的に行われています。
プラットフォームの機能
トレーディング端末
リアルタイムデータプロバイダー、すべての取引所の統一インターフェース、高度な注文管理
ポートフォリオ管理
ポートフォリオツリー管理、リバランス、トークンを使用した仮想ポートフォリオ
履歴データ
すぐに使えるAPIプロバイダーとClickhouse/DuckDBでのカスタムデータ収集
ストラテジービルダー
ビジュアルボットコンストラクター、100以上の戦略、TradingViewとの統合
戦略テスト
履歴データ、仮想ポートフォリオ、実口座での包括的なテスト
分析
高度な市場分析、シグナル、自動取引ソリューション
競争上の優位性
革新的な戦略集約アプローチ
限られたプリセット戦略しか提供しない競合他社とは異なり、MarketMaker.ccはAIを活用してオープンソースから新しい戦略を継続的に検索・統合します。
ユニークなビジュアルコンストラクター
当社のAIは複雑なコードを自動的にビジュアルブロックに変換し、プログラミングスキルがなくても戦略作成が可能です。
競争するAIエージェントのエコシステム
AIエージェントがリソースを競い合うことで、戦略の継続的な改善と市場変化への適応を実現します。
包括的なソリューション
戦略の発見・作成からテスト・実運用まで、すべての段階を1つのプラットフォームで統合。
開発ロードマップ
トレーディング端末
- リアルタイムデータプロバイダー
- 取引注文管理
- 統一取引所インターフェース
- 支払い処理
ポートフォリオ管理
- ポートフォリオツリー管理
- ポートフォリオリバランス
- 会計の可視化
- 仮想ポートフォリオとトークン
- 初回販売MVP
ストラテジービルダー
- ビジュアルボットコンストラクター
- ビルディングブロックの作成
- 100以上の戦略実装
- TradingViewとの統合
- GitHubの戦略コレクション
戦略テスト
- 履歴データでの包括的なテスト
- 仮想ポートフォリオでのテスト
- 実口座でのテスト
- 戦略パフォーマンス分析
- パラメータ最適化
Marketplace
チーム
@suenot
Chief Executive Officer
Fullstack, DevOps, AI Engineer
@markolofsen
Chief Technology Officer
Fullstack
@aliexz011
Chief Financial Officer
Fullstack
@timax
Head of Quantitative Research
Fullstack, AI Engineer
@soloviofff
Risk Manager
Fullstack, AI Engineer
@ibnteo
Business Development Manager
Fullstack
@alexlog9
Product owner
Quant Analyst/Researcher
@your_name
チームに参加する
参加する
テクノロジースタック
MarketMaker.ccの技術体系
機械学習技術
金融データ構造
非構造化金融データセットを整然としたバー（ティック、ボリューム、ドルバー等）や革新的な情報駆動構造に変換する先進システム。
ラベリング技術
トリプルバリア、メタラベリング、トレンドスキャニング、テイルセット、マトリックスフラグ等、多様な金融データラベリング手法。
特徴量エンジニアリング
市場マイクロストラクチャ分析や分数微分特徴量など、ドメイン知識を活用して生データをモデル特徴量に変換する高度な技術。
ポートフォリオ最適化技術
クリティカルラインアルゴリズム
従来の平均分散法の制約を超え、資産ウェイトの上下限を精密に設定できる高度なポートフォリオ最適化技術。
平均分散最適化
逆分散、最小ボラティリティ、最大シャープ比など、目的・制約をカスタマイズ可能なクラシックなポートフォリオ構築法。
エントロピープーリング
非線形な市場観を指定し、従来のリターンモデルを超えて事後分布を生成する先進的手法。
シュリンケージ手法
共分散行列のノイズを低減し、最適化の堅牢性を高める専門技術。
階層的リスクパリティ
リスク特性に基づき資産をグループ化するための階層的クラスタリングを用いた最先端の最適化アルゴリズム。
ブラック＝リターマンモデル
CAPMとベイズ統計を組み合わせた効率的な資産配分フレームワーク。
ロバストベイズ配分
事前市場パラメータ仮定に基づき、ベイズ効率フロンティア上で堅牢なポートフォリオを生成する高度なアルゴリズム。
ノイズ除去・デトーニング
共分散構造のノイズを情報損失なく効率的に除去する高度な行列最適化手法。
アービトラージ戦略
距離アプローチ
シンプルかつ透明性の高いペアトレード戦略で、大規模な実証研究に最適。
共積分アプローチ
計量経済学的に均衡関係を持つペアを特定し、統計的アービトラージに活用。
時系列アプローチ
従来の共積分法を超え、平均回帰過程の時系列モデリングを活用した高度な取引ルール。
確率制御アプローチ
スプレッド予測や形成期間を必要とせず、確率過程で最適取引ルールを導出する先進的手法。
機械学習アプローチ
多様な統計的アービトラージ技術と機械学習アルゴリズムを統合し、戦略生成力を強化。
カスタム取引ソリューション
タイムマシン端末
OHLCV、板情報、ティックデータを同時再生できる高度なスキャルピング端末。
ProfitMaker.ccフレームワーク
カスタムモジュールのシームレスな統合をサポートするコンポーネントベースのオープンソース取引端末。
カスタム端末開発
特定戦略や資産クラス、機関ニーズに合わせたエンドツーエンド開発・サポートサービス。
technologies.ai
AI戦略ビルダー
AIで戦略を構築・最適化・バックテストできる革新的プラットフォーム。プログラミング不要。
バックテストフレームワーク
本番運用前に過去データで戦略をシミュレーションし、パフォーマンスを評価する強力なシステム。
マーケットメイキング強化学習
強化学習モデル開発
オンチェーンマーケットメイキングのための強化学習モデル開発（DQNやAvellaneda-Stoikov等）。
報酬関数エンジニアリング
利益目標とリスク管理を両立するカスタム報酬関数設計で最適な取引成果を実現。
高遅延適応
高頻度戦略を高遅延オンチェーン環境で効率的に運用するための専門技術。
リサーチ統合
クオンツ、強化学習、DeFi分野の新トレンドを継続的に統合し競争優位を維持。