【要約】給料だけじゃ1000万は無理。だからAIに株を任せることにした [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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[WARN: Partial Data] 構想およびペーパートレード段階のため
// Problem
筆者は、資産1000万円の早期達成を目指しているが、以下の課題に直面している。
- ・NISAによる積立投資では、目標達成までに数年を要する。
- ・フルタイム勤務のため、日中の相場監視を行う時間が確保できない。
- ・手動トレードでは、感情的な判断や分析時間の不足が避けられない。
// Approach
筆者は、開発現場の知見を活かし、AIによる自動改善サイクルを構築するアプローチを採用した。
- ・AIに予測させるのではなく、ルールの継続的な改善に主眼を置く。
- ・15時の取引終了後に、全記録をデータベースへ保存する。
- ・16時にClaudeを用いて当日の取引を分析し、パラメータを自動調整する。
- ・調整後のパラメータを翌日の取引に即座に反映させる。
// Result
現在はシステムの動作検証フェーズにあり、以下の計画を進めている。
- ・1〜2週間のデータ蓄積を経て、実資金を用いたライブモードへ移行する。
- ・自動化された改善サイクルが、実際の相場において有効に機能するかを検証する。
Senior Engineer Insight
> 本構想の核心は、LLMを予測器ではなく、メタ学習的な改善エンジンとして定義した点にある。これはSREにおけるポストモルテムの自動化に近い思想だ。しかし、金融市場の非定常性に対し、LLMの推論が過学習を引き起こすリスクは極めて高い。また、APIコストと実行レイテンシの管理も実運用では不可欠となるだろう。