自己進化型の金融OSを設計する
GMOコイン外国為替FX APIで USD/JPY を対象に、調査、設計、Public データ取得、検証、dry-run、paper trading、最小実弾までを段階化した自動売買基盤を作り始めました。
いきなり注文ロジックから入るのではなく、まずは「安全に検証できる土台」を作ることを優先しています。AI は勘で売買する主体ではなく、相場分類、戦略選択、停止判断、改善提案を担当する設計です。
背景
自動売買で一番危険なのは、検証できないまま実運用に入ることです。特に FX では、spread、slippage、未確定足、look-ahead bias などを無視すると、バックテストの成績と実運用が簡単に乖離します。
そのため今回は、収益化より先に、データ取得と検証の再現性を担保する構成を優先しました。
何を作るか
今回の初期設計では、次のレイヤーを順番に積み上げます。
- Public API からのレート、銘柄情報、KLine 取得
- bid / ask / mid / spread を分離した時系列保存
- 戦略検証用のバックテスト基盤
- dry-run と paper trading の実行環境
- 停止判断、監査証跡、改善提案のログ基盤
設計方針
1. いきなり実弾に入らない
Private API や注文機能は後段に回し、まずは研究と検証だけで進めます。
2. AI の役割を限定する
AI は万能トレーダーではなく、次の役割に限定します。
- 相場分類
- 戦略候補の選択
- 異常時の停止判断
- ログからの改善提案
3. 検証不能なロジックを避ける
以下を最初から考慮して、過剰最適化や事故を避けます。
- spread
- slippage
- 手数料
- 未確定足
- look-ahead bias
- 実行ログ
- 監査証跡
今後の進め方
次のフェーズでは、forward paper のデータを積み上げながら、どの時間足、どの相場環境、どの戦略選択が最もバランス良く伸びるかを見極めます。
派手な一発を狙うよりも、止まれる仕組みと改善できるログを持つ Bot のほうが、長期運用では強いと考えています。
まとめ
今回のポイントは、AI 売買 Bot をいきなり完成品として作るのではなく、検証可能な金融 OS として段階的に育てることです。まずは安全に測れる基盤を固め、その上で戦略と自動化を積み上げていきます。