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Methodology
FluxNoticeの統計的異常検知システムについて。ファンディングレートの歪みをどのように捉え、ノイズを排除しているかを技術的・学術的な観点から解説します。
Logic Engine
Detection Rules v1.5
FluxNoticeは、偽陽性を最小限に抑えるため、以下の **3つの独立した条件** が同時に満たされた場合のみアラートを発火させる厳格なプロトコルを採用しています。
01
Z-Score Threshold
直近50期間の平均から、現在の値が標準偏差の2.0倍以上乖離している必要があります。
abs(rate - μ_50) / σ ≥ 2.0
02
Percentile Filter
ファンディングレートの絶対値が、過去データの95パーセンタイルを超えている必要があります。
abs(rate) ≥ P95(historical_data)
03
Temporal Cooldown
同一銘柄・同一方向のアラートは24時間に1回までに制限。異常の「継続」ではなく「起点」を捉えます。
Architecture
Interval Design
Primary Source
8H Settled
Binanceの資金決済サイクルに準拠。最もノイズが少なく、市場のコンセンサスが反映された「確定した事実」としてアラート判定に使用されます。
Contextual Data
1H Velocity
1時間ごとの推移を観測します。アラート判定には直接使用されませんが、決済に向かうまでの「勢い」や「歪みの加速」を分析する先行指標として機能します。
Data Structure
Technical Spec
検知された異常は、透明性と検証可能性を確保するため、以下の構造化されたJSONフォーマットで記録・管理されます。
{
"event_id": "evt_20250325_BTC",
"engine_v": "Stat-1.5.2",
"analysis": {
"symbol": "BTCUSDT",
"funding": 0.001234,
"z_score": 3.22,
"percentile": 98.4
},
"detected_at": "2025-03-25T14:30:22Z"
}Frequently Asked Questions
Q. なぜ 2.0σ なのですか？
統計学において2.0σを超える確率は約4.5%です。これは「稀に起こるが無視できない異常」を捉えるのに最適なバランスであり、金融実務でも広く採用されている基準です。
Q. 価格の急騰落は考慮されますか？
FluxNoticeは意図的に「ファンディングレート」を主信号としています。価格そのものよりも「市場の需給の歪み」を直接的に反映するため、より本質的な異常を捉えられるためです。