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金融業界向けソリューション ​

11 種AI 投資アドバイザーマルチ視点
30+バックテスト指標
3157+テストケースVitest
1〜3 日戦略の本番投入
対象

どんな方が使っているか

証券会社の自己勘定取引

自己勘定 / 顧客向けの A 株クオンツ運用。

資産運用会社

戦略研究とポートフォリオ管理。

フィンテック

AI 投資アドバイザー製品。

ファミリーオフィス / プロ投資家

個人向けの戦略研究とバックテスト。

コアコンポーネント

製品の組み合わせ

Lucrum 公開中自然语言描述思路,生成可回测的策略 · 当前不在主动开发中
统一身份认证 公開中各 Lurus 服务共用的登录与身份 · 标准 OIDC / OAuth2 · 内部底座
データフロー

典型的なアーキテクチャ

自然言語による戦略から実取引まで——アナリストは構想を記述するだけで、AI がコードに落とし込みます。

金融クオンツのデータフロー
graph TB; A[アナリスト / PM] -->|自然言語で戦略を記述| B[Lucrum<br/>11 種の AI 投資アドバイザー]; B -->|vnpy コード + バックテスト| C[戦略マーケット]; C -->|サブスクリプション / 収益分配| D[実取引]
コンプライアンス

コンプライアンスのハイライト

データの国外流出なし

オンプレミス展開で、取引データはローカルに保存されます。

金融グレードの精度

Decimal.js を全工程に採用し、3,157 件の Vitest ケースで検証。

全工程の監査

戦略の変更、バックテスト、取引のすべてに証跡が残ります。

ID 認証コンプライアンス

MFA を強制し、PAT を定期的にローテーション。SSO フェデレーションで社内 IdP に接続可能です。

コスト

TCO の目安

項目自社構築Lucrum ソリューション
リサーチャー人数3〜5 名1〜2 名 + AI アドバイザー
戦略の本番投入サイクル2〜4 週間1〜3 日
バックテスト基盤自社構築標準搭載

次のステップ ​

次のステップ

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