■ **概要** K線の視覚形態をCNN系視覚モデル（AttentionCAE/QuantCAE/SimCLR）で埋め込み表現に変換し、FAISS + DTW重排で履歴相似形態Top10を検索・因子化する、解釈可能な量化投研フレームワーク。 ■ **特徴・用途** - **マルチスケール検索融合 + DTW動的計画**：形態の視覚相似と価格軌跡の時系列整合を両立、「形似神不似」を削減。 - **因子有効性→バックテスト→組合最適化の直鎖体系**：Top10履歴形態の統計胜率を因子化し、制約付きポートフォリオ構築まで一貫した再現可能な検証ループ。 - **工業級堅牢性設計**：多源データの退路・容錯機構、API/Agentの安定性、百万級サンプル検索の応答速度最適化を意識した実装。 ■ **結論** 行動ファイナンス と画像パターン認識の組み合わせが明確で、ブラックボックス予測を避け「過去に似た局面は勝率＞50%」という質問可能な立論が強み；ただしK線データの質・構造化、モデル汎化性がユースケース成否を左右する。