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What it solves

投資家が純資産価値 (NAV) 曲線やプラットフォームの評価のみに基づいてファンドマネージャーを判断しているという問題に対処します。これらの指標は、マネージャーの利益がスキルによるものか、単に有利な市場スタイル (Beta) によるものかを無視することが多く、特定の売買タイミングが実際に正しかったかどうかを検証できません。

How it works

このエンジンはファンドコードを入力として受け取り、AI Agent を使用して数年間にわたるマネージャーの取引行動を監査します。EastMoney や Baostock などのソースから公開データ (NAV, holdings, announcements, and K-lines) をスクレイピングし、すべての取引に対して "post-mortem" (事後検証) を行い、アクションを 12 か月後の実際の価格変動と比較します。その後、取引タイミング、他社との独立性、および "god-making" (市場のピーク時に申し込みを制限するなどの非倫理的なパターン) の検出を可視化する、スタンドアロンのインタラクティブな HTML レポートを生成します。

Who it’s for

• 表面的な評価を超えて、ファンドマネージャーの実際のスキルを検証したい個人投資家。
• データ駆動型のファンド管理行動監査を求めるアナリスト。
• 金融監査スキルをワークフローに統合したい AI Agent (Claude Code, Cursor, または OpenClaw など) のユーザー。

Highlights

• Behavioral Scoring: 単なる最終リターンではなく、タイミング、コントロール、および超過収益の質を評価します。

• Trade Autopsy: 購入ポイントの勝率と、清算時の "dodge rate" を 12 か月後の将来トレンドと比較して検証します。

• Interactive Visuals: K 線リプレイ、コストライン、および潜在的な損失をシミュレートする "disaster movies" を含みます。

• Independence Audit: マネージャーの独自の決定が同僚とどの程度異なっていたか、およびそれらの違いがアウトパフォームにつながったかどうかを測定します。

• God-Making Detection: 年末の窓飾りや市場のピーク時にファンドへの加入を制限するなどの "black history" をスキャンします。