【要約】【アルゴリズムトレード開発記 #0】AIに「月100万円は無理です」と言われたところから始まった [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
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// Problem
初心者がAIによる高収益を夢見た際、資金量と期待リターンの乖離という壁に直面した。具体的には以下の課題が浮き彫りとなった。
- ・目標とする月100万円の利益に対し、現実的な年利（10〜30%）から逆算すると、4,000万〜1.2億円の運用資金が必要となる。
- ・AIを利用することで、バックテストのコード生成や検証速度は向上する。
- ・一方で、AIは「過剰最適化」を高速に量産してしまうリスクを孕んでいる。
// Approach
資金力ではなく「検証能力」を最初の資産と定義し、段階的な開発ロードマップを採用した。以下のステップで進める方針である。
- ・1年目：既製ツールに頼らず、約定コスト、スリッページ、ルックアヘッドバイアスを自前で実装するバックテスト基盤を構築する。
- ・1〜2年目：デモまたは最小ロットでのライブ運用を行い、バックテストと実運用の乖離を測定する。
- ・2〜3年目：年単位のプラス実績を確認した上で、運用資金を拡大する。
// Result
感情的な目標を数学的な現実へと修正し、技術的な開発指針を確立した。これにより以下の成果が得られた。
- ・「月100万円」という非現実的な目標を棄却し、現実的な運用計画へとシフトした。
- ・小資金の利点である「キャパシティ制約のなさ」に着目し、機関投資家が狙えない領域をターゲットとする方針を固めた。
- ・検証環境の構築を最優先事項として定義した。
Senior Engineer Insight
> 開発の設計思想において示唆に富む。AIを予測器ではなく開発加速器と定義した点は正しい。スリッページ等の実装を自前で行う方針は、シミュレーションと実運用の乖離を防ぐために不可欠だ。検証の厳密さがシステムの生存率を決定付ける。