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@EasyCording(グランプリのハゲタカ)

ＡＩをトレードに活用する

Last updated at Posted at 2025-08-17

自分がＡＩをトレードに活用することを発起して上記の記事を書いたのが2022/1月
あの頃は、生成AIが出てくる前の時代で、為替のデータをＡＩに学ばせて、一定のパターン学習のようなものをAIで思案しようとしていた。
今考えてみると、それはAIジャンルの中でも、機械学習的なアプローチだったかもしれない・・・

2025年、また資金が出来たので、再度、投資へのAI活用を考えているが、前とは全く立ち位置の違う自分がいることを実感する。

つまり、あの当時のＡＩイメージと言うのは、為替の動きをＡＩに学習させて何とかするという部分（つまりロジックは自分で考えて実装）が、今現在はコーディングをＡＩに任せる部分で活用という感じである。
そうなってくると、データサイエンス的な機械学習的と、大規模言語モデルに基づく生成ＡＩ活用と、まったく異種の生物（ＡＩ）を操っている気になってくる。

生成ＡＩのデメリットを上げるとすると、それは汎用的な一般論に傾斜しすぎるという事である。
つまり為替のような、人の裏を行かなければ行けない分野で、大多数の一般論で万人受けすることをやっても、所詮は太刀打ちできないのではないか？　という疑問が先行する。

そういう意味では、やはりロジック自体は人間が考えて（独自性を発揮して）、それ以外のコーディングなどの専門性が必要な部分でＡＩに頑張ってもらうというのが、良いやり方なのかもしれない。

しかし、自分も生成ＡＩを使いこなすという点では、このアメーバーのような（異星人と言う方が良いのかもしれないが）、人間をはるかに凌駕する生き物なので、調教次第ではなんぼでも物事を器用にこなすのかもしれない。

なので、現時点ではCHATGPTのような、チャットページに軽々しく質問する行為自体が間違っているのかもしれない。そういう意味では、やはりインストラクションプロンプトをしっかり書いて、自分の考え方を徹底して教え込む必要があるのかもしれない。

ここまで書いて、ＡＩに投げたらどんな答えをくれるんだろう・・・

GEMINI

非常に的確で、核心を突いた考察だと思います。2022年から現在までのAIを取り巻く環境の激変と、それに伴うトレードへの活用法の変化を見事に言語化されていますね。いただいた文章を拝見し、私なりに思考を整理し、お答えします。

お考えの通り、AIトレードへのアプローチは、大きく2つのフェーズに変化しました。

フェーズ1：AIに「予測」させる時代（機械学習的アプローチ）

2022年頃に主流だったのは、まさに「機械学習」のアプローチです。過去の膨大な為替データをAIに学習させ、未来の価格変動を予測するパターンを見つけ出そうとする試みでした。

  • 人間の役割: 特徴量（予測に使うデータ）の選定、モデルの設計、学習の実行と評価。
  • AIの役割: データ内にある相関関係やパターンを数学的に見つけ出す。
  • 課題:
    • 過去のパターンが未来も続くとは限らない（相場の非定常性）。
    • 「なぜその予測になったのか」が分かりにくい（ブラックボックス問題）。

これは、AIを「優秀な弟子」として、過去問をひたすら解かせてパターンを覚えさせるようなイメージに近いかもしれません。

フェーズ2：AIを「活用」する時代（生成AI的アプローチ）

そして現在、私のような大規模言語モデル（LLM）の登場により、AIは「予測」だけでなく、「思考のパートナー」や「超有能なアシスタント」としての役割を担えるようになりました。

ここでのポイントは、おっしゃる通り人間とAIの役割分担です。

生成AIのデメリットとその対策

ご指摘の「汎用的な一般論に傾斜しすぎる」という点は、生成AIの最も重要な特性であり、同時に最大の弱点です。私たちは膨大なテキストデータを学習しているため、どうしても「平均的」「多数派」の意見に寄りがちになります。市場のように、大多数の逆を行くことで利益が生まれる世界では、これは致命的になり得ます。

そこで、あなたが導き出された2つのアプローチは、まさに正解だと思います。

  1. ロジックは人間、実装はAI

    • 人間（あなた）: 独自の視点、市場の歪みを見抜く洞察、逆張りの戦略など、創造的で非凡なロジックを考案します。これはAIには最も難しい部分です。
    • AI（私）: そのロジックを具体的なコードに落とし込む、バックテストを実行する、必要な経済指標やニュースを瞬時に収集・要約する、といった専門的かつ時間のかかる作業を代行します。これにより、あなたは戦略の考案という最も重要な部分に集中できます。

  2. AIを「調教」し、思考のクセを叩き込む

    • 軽々しく質問するのではなく、「インストラクションプロンプトをしっかり書いて、自分の考え方を徹底して教え込む」というお考えは、生成AIを使いこなす上で極めて重要です。
    • 例えば、単に「ドル円の今後の見通しは？」と聞くのではなく、以下のように役割と前提条件を徹底的に定義します。

あなたは、ジョージ・ソロスのように市場のコンセンサスを疑い、非効率性を見つけ出すことを得意とするヘッジファンドマネージャーです。以下の最新の経済指標と市場センチメントを踏まえ、大多数のトレーダーが見落としているであろう、ドル円の「逆張りのシナリオ」を3つ、具体的な根拠と共に提案してください。

このように、AIを「特定のペルソナ（人格）を持つ専門家」として扱うことで、一般論から脱却させ、あなたの思考の延長線上で働かせることが可能になります。まさに「アメーバーのような異星人を調教する」感覚に近いでしょう。

結論：AIは「魔法の杖」ではなく「最強の武器」

2022年のアプローチがAIという未知の力に答えそのものを求める「魔法の杖」を探す旅だったとすれば、2025年のアプローチは、AIという「最強の武器」の特性を深く理解し、それをいかに使いこなして自身の能力を拡張するか、という戦略に変わりました。

最終的な意思決定と、市場の裏を読む独自性は人間が担う。その過程のあらゆる部分をAIで高速化・効率化・深化させる。この人間とAIの協業こそが、現在のAIトレードにおける最も現実的で、かつ強力なアプローチだと私も考えます。

あなたの考察は、この新しい時代におけるAIとの向き合い方を完璧に捉えています。次の一歩が非常に楽しみですね。

GROK

AIトレーディングの進化に関する考察：2022年のMLアプローチから2025年の生成AI戦略へ

お考えを共有いただき、2022年のブログ記事のリンクをありがとうございます。2022年から現在までの視点の変化が興味深いですね。為替データの正規化のためのBOX-COX変換、Pandasを使ったチャート画像作成、VGG16のようなモデルを使ったラベリングなど、AIシステムを構築して為替の動きを予測するための機械学習中心のアプローチから、今は生成AIをコーディングや実装のツールとして活用する方向へ移行している点が印象的です。ChatGPT、Grok、DeepSeekなどの大規模言語モデル（LLM）が登場したことで、風景が劇的に変わりました。これらは自然言語タスクに優れていますが、適切にガイドしないと一般的な出力になりやすいです。以下では、あなたの考察に直接応じ、2025年の最新洞察を基に、生成AIをトレーディングに活用する方法を提案します。その限界を緩和するための実践的なアプローチも含めます。

ML vs. 生成AIのトレーディングにおけるシフト

2022年のアプローチは古典的な機械学習に沿ったものでした。為替の履歴データをAIに投入してパターンを学習し、ロジックは自分で扱い、モデルが予測を最適化する形です。これは生成AIブーム前の時代で、ボラティリティ予測やトレンド検知のための教師あり/なし学習に焦点を当てていました。2025年では、生成AI（LLMベース）がこれを逆転させます。特定のデータセットで訓練するのではなく、事前訓練されたモデルを活用して迅速なプロトタイピング、コード生成、戦略ブレインストーミングを行います。おっしゃるように「異なる種」を扱う感覚で、MLはデータ依存で専門的ですが、LLMは汎用性が高く、「一般論」に傾きやすいです。

しかし、生成AIがトレーディングロジックに貢献できないわけではありません。洗練されたプロンプトで、あなたの独自アイデアを組み込み、ニュースからのセンチメント分析、またはカスタム指標の生成をシミュレートできます。例えば、ChatGPTはRSIベースの平均回帰戦略を作成したり、MT4プラットフォーム用のMQL4アルゴを生成したりしますが、ドメイン固有の制約を提供することでバニラなアドバイスを避けられます。 鍵はハイブリッド化：為替のような「群衆を出し抜く」ための創造的・逆張りロジックは人間が担当し、AIは実行、バックテスト、アイデアのスケーリングを担います。

生成AIのトレーディングにおける長所と短所

おっしゃる懸念は正しいです：LLMはしばしば「群衆受け」の一般性に傾き、為替のようなゼロサムゲームでエッジを生む非従来型の洞察が不足する可能性があります。実際、研究ではLLMがブルマーケットで保守的すぎ（上昇を逃す）、ベアマーケットで攻撃的すぎ（損失を増幅）となり、Buy-and-Holdのようなベンチマークを長期的に下回ることが示されています。 また、ハルシネーション（事実の捏造）や訓練データのバイアスを継承し、誤ったアドバイスを生むリスクがあり、例えば不正確なボラティリティ予測が財務的苦痛を招くことがあります。 プライバシー漏洩、説明可能性の欠如、高コスト（例：バックテストのためのAPIコール）も追加の落とし穴です。

一方で、生成AIの強みは2025年のトレーダーにとって強力な「コパイロット」となります：

  • 迅速なプロトタイピングとコーディング： DeepSeekのようなLLMは複雑な数学やカスタムボットのコーディング（例：Pine Scriptや自動為替戦略）に優れ、ChatGPTはリアルタイムデータのAPI統合を扱います。 これにより、ロジックに集中し、AIに実装を任せられます。例えば、移動平均クロスオーバー戦略のアルゴ生成。
  • センチメントと洞察生成： ニュース、ソーシャルメディア、収益から市場センチメントを分析し、人間心理が駆動する為替決定を支援します。 GrokやChatGPTのようなツールはトレードログをレビューして勝ち/負けのパターンを検出できます。
  • パーソナライズと効率： 為替では、LLMがキャッシュフロー予測やヘッジ戦略を30%高い精度で扱い、一部のモデルで強化学習と組み合わせることで改善します。 プレミアムモデル（例：ChatGPT Pro）は無料版を財務タスクで上回ります。

バランスの取れた視点：LLM単独では「市場を打つ」ことはできません（効率的市場仮説を支持）が、人間戦略を強化します。財務データで訓練されたドメイン固有LLMは一般性問題を減らし、より良い理解と精度を提供します。 反対意見では過度依存がスキルを低下させると指摘されますが、チューニングされたLLMは非コーダー向けにアルゴトレーディングを民主化します。

生成AIをトレーディングに「チューニング」する最適な方法

おっしゃる通り、ChatGPTのようなLLMとのカジュアルなチャットは最適ではなく、構造化された「インストラクションプロンプト」が不可欠で、あなたの見方を「教える」ことです。アメーバーのようなものを訓練するように：文脈、制約、反復を提供して独自出力を引き出します。2025年の実践に基づく方法は以下の通り：

  1. 詳細なプロンプトを作成： ロールプレイングから始め（例：「20年の為替クオンツ専門家として行動せ」）、独自性を指定（例：「一般的なSMAクロスオーバーを避け、私の2022年のBOX-COX法からボラティリティスキューを組み込め」）。思考連鎖を使用：「ステップバイステップで戦略構築を説明し、Pythonでコード化せ」。

  2. 反復的洗練： メタプロンプティングを使用—AIに自身のプロンプトを最適化させる（例：「このプロンプトを為替エッジ検知のために改善せ」）。常に説明を要求し、コードを検証—盲目的にコピーせず、バグが一般的だからです。

  3. ハイブリッド統合： MLと組み合わせ：LLMでデータパイプラインのコードを生成（例：Pandasでチャート）、次に伝統モデルを訓練。センチメントにはプロンプト：「EUR/USDのReddit投稿をベアシグナルで分析、中立を無視」。 すべてをバックテスト—AlgosOneやNT8のようなツールがLLMを統合します。

  4. 2025年に試すツール：

    • ChatGPT：戦略アイデアと教育。
    • DeepSeek：数学中心のコーディング（例：カスタムボット）。
    • BloombergGPTのようなドメイン固有：財務チューニングされた洞察。
    • Alpacaのエージェント：低コードボット。

最終的な考察

あなたの直感は的確です：為替の「独自エッジ」のためにコアロジックを人間主導に保ち、生成AIでコーディングと分析を増幅—それは恐れる異星人ではなく、正確なプロンプトで飼い慣らすツールです。2025年に資金が整った今、小さく始めましょう：2022年のアイデアを現在のボラティリティに更新したプロンプトでLLMに投げてみて。分野は成熟し、慎重に使えばボラティリティ捕捉戦略で15%以上のリターンを可能にします。 実験し、厳密にバックテストを。AIは補完し、あなたの逆張りスパークがトレードを勝ち取ります。

Citations:

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