Structural Analysis & Simulation Process
CIMの構造解析・シミュレーションプロセス
CIM identifies how macroeconomic indicators—such as interest rates and inflation—specifically ripple through to impact individual stock prices. Beyond mere prediction, CIM enables proactive simulation, allowing users to see how changes in macro-data will affect specific assets.
1. CIM analyzes the specific pathways through which major macroeconomic indicators—such as interest rates, inflation, and employment data—impact specific stocks. By eliminating simple correlations, it identifies the dynamics that fundamentally drive each asset.
2. It is possible to simulate how an individual stock's price reacts when specific macroeconomic indicators are changed. By understanding in advance how shifts in economic conditions will affect future prices, CIM supports strategic decision-making.
3. Unlike traditional "black box" AI, CIM visualizes the reasoning behind its forecasts. By logically demonstrating "why a price is reached" through macro-linkage analysis, it provides an environment where investors can make decisions with transparency and a high sense of conviction.
CIMは、金利やインフレ率などの主要なマクロ経済指標が、個別銘柄の株価に対してどのような経路で影響を与えるかを解析します。単なる予測を超え、指標の変化が将来の価格にどう波及するかというシミュレーションを可能にすることで、戦略的な意思決定を支援します。
1. 金利、インフレ率、雇用統計などの主要なマクロ経済指標が、特定の銘柄に対してどのような経路で影響を与えるかを解析します。単なる相関関係を排除し、その銘柄を動かすダイナミクスを特定します。
2. 特定のマクロ経済指標を変化させた際に、個別銘柄の株価がどう反応するかをシミュレーションすることが可能です。経済情勢の変化が将来の価格に与える影響を事前に把握し、戦略的な意思決定を支援します。
3. 従来の「ブラックボックス型」AIとは異なり、CIMは予測の根拠を可視化します。マクロ指標との連動解析を通じて「なぜその価格になるのか」を論理的に示すことで、投資家が透明性と高い納得感を持って意思決定を行える環境を提供します。
Causal Structural Inference Process
CIMの因果的構造推論プロセス
CIM follows a structured modeling process that identifies how macroeconomic variables structurally influence market prices, enabling interpretable analysis and informed decision-making.
1. Dynamic System Identification: We identify the dynamics describing the interaction between market inertia and external factors from vast time-series data.
2. Extraction of Dominant Structural Components: From high-dimensional data, the model extracts the dominant structural patterns governing the market while eliminating the influence of highly correlated variables to prevent overfitting.
3. Structural Path Simulation: Based on the identified dynamics, we calculate the impact of each indicator on stock prices and analyze how future macroeconomic conditions may influence price dynamics.
4. Adaptive Structural Updates: The model re-analyzes the market's structural characteristics at the close of each business day, enabling immediate adaptation to regime shifts (structural changes).
Key Philosophy
CIM is a pragmatic structural approximation framework designed to visualize macro-structures within real-world financial environments.
For example, when CIM identifies upward pressure on a specific stock, it provides a detailed breakdown of the underlying macroeconomic drivers—such as interest rate fluctuations or shifts in the broader economic environment. Rather than delivering isolated numbers, CIM focuses on helping investors understand "why a stock price moves," providing the logical foundation needed for confident decision-making.
CIMは、投資家が市場トレンドを把握しやすいように、明確なプロセスを経て推論を生成します。
1. 動的システム同定：膨大な時系列データから、市場の慣性と外部要因の相互作用を記述するダイナミクスを同定します。
2. 主要な構造成分の抽出：高次元データから、相関の強い変数の影響を排し、市場を支配する主要な構造パターンを抽出することで、過学習を防ぎます。
3. 構造的パスのシミュレーション：特定されたダイナミクスに基づき、各指標が株価に与える影響を計算し、将来のマクロ経済状況が価格動向にどのような影響を与えるかを分析します。
4. 適応的アップデート：営業日終了ごとに市場の構造的特性を再解析し、レジームシフト（構造変化）に即座に適応します。
Key Philosophy
CIMは、実務的な金融環境におけるマクロ構造の可視化を目的とした、実践的な構造近似フレームワークです。
たとえば、CIMが特定の銘柄の上昇圧力を示唆する場合、その理由となる経済指標の変動やマクロ経済環境の変化を詳細に提示します。ただの数字ではなく、「なぜその株価が動くのか」を投資家に理解してもらうことを重視しています。
Evaluation Criteria for Structural Causal Intelligence Models (CIM)
因果推論モデルの評価基準
CIM is designed to provide highly accurate and reliable market analysis. To maintain the highest standards, CIM only adopts models that meet the following criteria:
• Structural Consistency of the Model: Ensuring that the dynamic relationships between economic indicators and price movements are mathematically coherent and structurally consistent within the modeling framework.
• Confounding control: In environments where multiple macroeconomic variables interact with each other, the model estimates the contribution of each variable to market dynamics through dynamic system identification with structural constraints.
• Visualization of Uncertainty: By calculating forecast upper and lower bounds, we provide a clear view of model confidence and potential market tail risks, enabling more robust risk management.
• Continuous Adaptation & Validation: CIM undergoes continuous re-estimation on a rolling basis to adapt to structural shifts in financial markets.
By performing ongoing out-of-sample validation, we ensure high robustness and stability, remaining resilient across evolving market regimes.
Finally, we disclose the 12-month average forecast accuracy for each stock to enable objective evaluation of our predictive models. This “Forecast Accuracy” is not a measure of short-term hit rates. Instead, it is calculated by averaging the divergence between forecasts issued one year earlier and the actual market performance observed over the subsequent 365 days. Therefore, this metric does not represent how “predictable” a stock is. Rather, it reflects the persistence of the underlying causal structure captured by the model. When a stock maintains high accuracy under this rigorous evaluation, it implies that the macroeconomic causal relationships influencing that asset remain structurally stable over time.
CIMでは、正確性と信頼性の高い市場分析を提供することを目的としています。そのため、複数の学習期間で構築したモデルに対して以下の基準を満たしたモデルを採用しています。
• 構造モデルの整合性： 経済指標と価格変動のダイナミクスが、モデル枠組み内で数学的に整合的かつ構造的に一貫していることを確認します。
• 交絡の影響への対応： 複数の経済変数が相互に影響し合う環境において、構造的制約を用いた動的システム同定により、各変数が市場ダイナミクスに与える寄与を推定します。
• 不確実性の可視化： 予測の上限・下限を算出し、モデルの不確実性を提示することで、市場の変動リスクを管理します。
• 継続的な適応と検証： 金融市場の構造的変化に柔軟に適応するため、本モデルは常に最新のデータを反映したローリング方式（Rolling basis）による再推定を行っています。また、未知の期間のデータを用いたアウト・オブ・サンプル（Out-of-sample）検証を継続的に実施することで、市場レジームの変化に左右されない堅牢性と安定性を担保しています。
最終的に、各銘柄の過去12ヶ月間の平均予測精度を公開することで、どなたでも予測モデルの信頼性を客観的に評価することが可能です。この『予測精度』は、単なる直近の的中率ではなく、1年前の予測値と、その後の365日にわたる実測値の乖離を平均化したものであり、モデルの『当てやすさ』ではなく、ロジックの『持続性』を評価指標としています。この厳しい基準において高精度を維持できている銘柄は、マクロ経済の因果関係が極めて安定して機能していることを意味します。
Output Example: AAPL (Apple, Inc.)
出力サンプル：AAPL（アップル）の分析例
For securities firms and institutional users, CIM outputs can be configured
as analyst support materials rather than publishable reports.
Final interpretations, conclusions, and recommendations remain fully under
the responsibility of the analyst or the firm.
証券会社・機関投資家向けには、CIMの出力は外部公開用レポートではなく、
アナリストの分析・検討を支援するための参考資料として提供可能です。
最終的な解釈・判断・結論は、各証券会社および担当者の責任に委ねられます。
AAPL: Modest Growth Projected for the Next 12 Months; Fed Funds Rate and WTI Crude as Key Drivers
The projected price range for the next 12 months is $261.15 – $288.63, with an expected average growth rate of 7.58%. Our causal analysis of the past 12 months identifies the Fed Funds Rate, Unemployment Rate, and WTI Crude Oil Prices as the primary drivers of AAPL’s volatility. The following outlook is based on these findings.
AAPL：今後12ヶ月間は穏やかな上昇見込み、FRB政策金利、WTI原油価格が鍵
今後12か月の予想株価レンジは 261.15〜288.63 USD、今後12ヶ月間の予測平均成長率は7.58%です。過去12ヶ月間の分析では、FRB政策金利、失業率、WTI原油価格がAAPL株の変動に大きく影響しましたので、これらを踏まえた見通しを示します。
The forecast for AAPL suggests a period where the causal impacts of key macro variables largely offset each other. First, while the Fed Funds Rate is expected to decline gradually, our analysis reveals a positive correlation where lower rates act as a drag on the stock price. Second, the Unemployment Rate is projected to remain relatively flat; given the identified causal link where rising unemployment supports the stock price, its impact is expected to be neutral to slightly positive. Conversely, WTI Crude Oil Prices are on a downward trend. Since our model shows a negative correlation (lower oil prices drive higher stock prices), continued weakness in energy costs will serve as a definitive tailwind for AAPL.
今後のAAPL株価は、各変数の因果関係が互いに相殺し合う展開が予想されます。まず、FRB政策金利は今後緩やかに低下する見通しですが、分析の結果「金利低下が株価の下落を招く」というプラスの相関が判明しているため、金利動向は株価の下押し要因となります。また、失業率は今後ほぼ横ばいで推移すると予測されており、「失業率の上昇が株価にプラスに働く」という因果関係に基づくと、株価への影響は中立から小幅なプラスにとどまる見込みです。一方で、低下基調にあるWTI原油価格については、株価とマイナスの相関（原油安が株価高）にあることが示されており、継続的な原油安は株価を押し上げる要因として機能します。
CIM Rating
NEUTRAL
Average Forecast Accuracy: 90.9%
CIM 銘柄評価
中立 (NEUTRAL)
平均予測精度: 90.9%
AAPL’s current 12-month outlook is driven by established causal patterns: rising rates and unemployment bolster the stock, while high oil prices act as a drag. For a detailed breakdown of these impacts, please refer to the Causal Inference Chart. We recommend enabling notifications to stay ahead of upcoming macro data releases. For specific indicator trends, see our "Macroeconomic Forecasts".
過去1年間の分析でも、AAPL株は「金利・失業率の上昇がプラス、原油高がマイナス」に働く因果関係が確認されており、この反応パターンに基づき、今後12ヶ月の穏やかな上昇予測が導き出されています。指標ごとの詳細な寄与度は、因果推論チャートをご確認ください。 また、各指標の発表に備え、通知設定をONにすることをお勧めします。マクロ指標自体の先行きについては、別途「マクロ指標予測」をご参照ください。
Note: This example illustrates one possible configuration.
For professional use, CIM can be deployed solely as an analyst support tool.
※本サンプルは、CIMの提供形態の一例を示したものです。
専門家向けの利用においては、CIMはアナリストの分析・検討を支援する
補助ツールとしてのみ提供することも可能です。
Stock Rating System
銘柄評価
Simcode's Causal Intelligence Model (CIM) employs a data-driven approach to deliver highly reliable stock ratings. By accurately assessing market volatility and long-term growth potential, CIM helps investors make more strategic investment decisions.
Five-Tier Stock Rating System
Using advanced AI analysis, CIM evaluates each stock based on the following five-tier rating scale:
• Strong Buy: High probability of stock price appreciation; strong investment recommendation
• Buy: Expected growth potential; valuable addition to a portfolio
• Neutral: No significant expected changes; cautious approach advised
• Sell: Increased risk of price decline; review of holdings recommended
• Strong Sell: Significant downturn predicted; risk mitigation through selling advised
Unlike traditional ratings based solely on past price trends, CIM incorporates market conditions and economic indicators into a comprehensive analysis.
SimcodeのCausal Intelligence Model (CIM) は、データドリブンなアプローチを活用し、投資家にとって最も信頼性の高い銘柄評価を提供します。市場のボラティリティを的確に捉え、長期的な成長が見込める銘柄やリスクの高い銘柄を評価することで、より戦略的な投資判断を支援します。
5段階の銘柄評価基準
CIMは、AIによる高度な分析をもとに、各銘柄を以下の5段階で評価します。
• 強い買い (Strong Buy) ：株価上昇の確度が高く、積極的な投資推奨
• 買い (Buy) ：成長の見込みがあり、ポートフォリオに組み込む価値がある
• 中立 (Neutral) ：現時点で大きな変動の兆しがなく、慎重な判断が必要
• 売り (Sell) ：下落リスクが高まっており、保有の見直しを推奨
• 強い売り (Strong Sell) ：大幅な下落が予測され、リスク回避のために売却を推奨
この評価システムは、単に過去の価格動向に依存するのではなく、市場環境や経済指標の影響を加味した総合的な分析に基づいています。
How CIM Determines Stock Ratings
銘柄評価の算出プロセス
CIM evaluates stocks based on multiple key metrics to ensure real-time market dynamics are accurately reflected.
Change Rate:
• Measures the magnitude of stock price fluctuations
• Identifies highly volatile stocks that may attract investor attention or indicate risk
Forecast Accuracy:
• Daily calculation of how well past 12-month forecasts align with actual stock prices
• Closer to 100%, the more reliable the predictions
Win Rate:
• Measures how often the forecasted stock price direction matches actual price movements
Expectation Rate:
• Uses a time-weighted average to assess long-term growth potential
• Helps determine if a stock is likely to appreciate over time
Directional Accuracy:
• Evaluates whether the stock price moved in the predicted direction
CIMの銘柄評価は、以下の複数の指標を組み合わせることで、市場のリアルな動きを正確に反映します。
変化率（Change Rate）
• 株価の変動幅を数値化し、価格の上下動の度合いを測定
• 大きな値動きがある銘柄は、市場の注目度やリスクの高さを示す
予測精度（Forecast Accuracy）
• 過去12ヶ月間の予測と実際の株価の一致度を毎日計算
• 100%に近いほど予測の精度が高く、信頼性が向上
勝率（Win Rate）
• 初期値（購入価格）を基準として予測価格の方向性が、実際の価格と一致する割合を計算
期待収益率（Expectation Rate）
• 将来の価格変動を、時間ごとの重要度を考慮して加重平均化
• 中長期的に成長が見込める銘柄かどうかを評価する指標
方向精度（Directional Accuracy）
• 初期値（購入価格）に対して、予測値が上回るかどうかを指標化
Causal Structural Intelligence for Capital Markets
資本市場のための因果的構造インテリジェンス
CIM is designed to provide a structural understanding of how macroeconomic forces influence capital markets.
Rather than operating as a black-box prediction engine, the model reveals the underlying relationships between economic indicators and market dynamics. By combining causal modeling with dynamical system analysis, CIM enables transparent and interpretable market intelligence.
This approach helps investors, financial institutions, and corporations better understand the forces shaping market behavior and make more informed strategic decisions. Simcode’s mission is to advance causal structural intelligence for capital markets—transforming complex economic data into clear, explainable insights.
CIMは、マクロ経済の諸力が資本市場にどのような構造的影響を与えるかを解明するために設計されています。
本モデルは、ブラックボックス化した予測エンジンとして機能するのではなく、経済指標と市場ダイナミクスの間に潜む根本的な関係性を明らかにします。 因果モデルと動的システム解析を組み合わせることで、CIMは透明性と解釈性の高いマーケット・インテリジェンスを実現します。
このアプローチは、投資家、金融機関、そして企業が市場の動きを形成する要因をより深く理解し、より高度な戦略的意思決定を下すことを支援します。 Simcodeのミッションは、資本市場における「因果的構造インテリジェンス」を前進させ、複雑な経済データを明確で説明可能なインサイトへと変換することです。
