ClaudeおよびClaude Codeを活用し、ヘッジファンドのような高度なクオンツ取引システムを個人で構築する方法について解説する動画である。市場レジーム検出、モンテカルロ・シミュレーション、ポートフォリオのリスク管理ツールなどの具体的な構築手順を示し、AIによる高速な検証サイクルがトレードに革命をもたらす理由を説いている。
Claudeがトレードに与える衝撃
Claudeはトレードの世界を永遠に変えようとしています。その理由をご説明します。現在、トレードの世界では非常に大きな変化が起きています。ヘッジファンドやクオンツ企業が何十年にもわたって使用してきたのと全く同じシステムや戦略に、今や一般の人々もアクセスできるようになっているのです。皆さんが今見ている市場レジーム検出モデル、バックテストのためのモンテカルロ・シミュレーション、ポートフォリオリスクのダッシュボード、リアルタイムのセンチメント分析などは、すべてClaude Codeを使って完全に構築されたものです。基本的には、かつては開発者やチーム全体を必要としていたような定量的なシステムと全く同じものを、今では誰でも構築できるようになったということです。数千台のサーバーを稼働させ、何十年もの独自の調査を行っている数十億ドル規模のファンドとすぐに張り合えると言っているわけではありません。しかし、システム的思考を持ち、システマティックにトレードするためのツールは、実際に時間をかけて概念を学びたいと思う人であれば誰でも利用できるのです。そこでこの動画では、なぜClaudeがトレードを永遠に変えるのか、そしてトレードにAIを導入することがなぜこれまで以上に重要なのかを詳しく解説します。Claudeがあなたをより優れたトレーダーにする仕組みを5つの主要なセクションに分けて説明します。さらに、同じシステムを構築する方法もお見せしますので、手順に沿って実際に自分で使うことができるようになります。ぜひ動画を最後までご覧ください。いつものことですが、これは投資助言ではなく、利益を保証するものでもありません。私がしているのは、あなたがより規律あるシステマティックなトレーダーになるために利用できるツールと概念を紹介することだけです。
定量戦略の数学的障壁はなくなった
まず第一に、定量的な戦略を使用するための数学的な障壁は実質的になくなりました。理解しておくべきことの一つは、最も成功しているクオンツ戦略の背後にある一般的な概念は、すでに何十年も前から学術論文で発表されているということです。もちろん、これらの企業に利益をもたらしたシグナルやデータソースといった具体的な実装は非公開の独自技術です。しかし、基礎となる数学や市場に対する一般的なアプローチは何年も前から利用可能でした。問題は、これらのシステムを構築してテストするには、ほとんどのトレーダーが持っていないプログラミングのスキルが必要だったということです。TradingViewを開いて行列演算を実行したり、確率モデルをトレーニングしたり、隠れたレジームを検出したりすることは簡単にはできませんでした。しかし今では、Claude CodeのようなAIコーディングエージェントを使えば、構築したいシステムの種類やテストしたい項目を日常言語で説明するだけで、システム全体の構築を加速させ、実際に作り上げてくれます。最初の例として、私のチャンネルを以前からご覧になっている方ならおそらく見たことがあるものを、非常にすばやく構築してみます。このモデルは市場のボラティリティを分析し、それをさまざまなレジームに分類します。そして、これらのレジームに基づいて、戦略やリスク、ポジション、サイズを調整できるようにするものです。私のプロンプトをそのままコピーしていただいても構いませんし、少し変更して自分好みにカスタマイズしていただいても結構です。ここでやりたいのは、レジーム検出のダッシュボードをStreamlitアプリとして構築することです。機能面では、データとしてYahoo Financeを使用しますが、別のデータソースをお持ちの場合は、もちろんよりプレミアムなプランのものに置き換えることができます。その下には特徴量エンジニアリングのセクションがあり、対数収益率やトラッキングボラティリティなどの特徴量を作成し、ガウスモデルをトレーニングしてレジームをラベル付けしたいと考えています。もし全く同じものを作ろうとするなら、フォワードアルゴリズムのみを使用するなど、さらにコピーすべき細かい設定があります。レジームをラベル付けする際は、最小から最大までのボリュームの間に設定します。また、レジームの出入りが激しい場合に備えて、すべてのデータと分類を安定させるための安定性フィルターもあります。その下には、レイアウトをどのように見せたいかという、よりUIに特化した指示があります。トップバーがあり、メインチャートがあります。チャートの下には、レジームの統計情報や信頼度のタイムラインを配置し、最後にサイドバーにはティッカー、日付、レジームの数、そしてこのモデルを実際に起動するための分析実行ボタンを入力できるようにします。
Claude Codeを使った実際の構築手順
次のステップとして、2つの方法のいずれかを選択できます。1つ目は、シンプルにClaude AIにアクセスし、ファイルを作成してもらい、そのファイルを空のフォルダにコピーして貼り付け、自分で開く方法です。もっと簡単な方法が良い場合は、VS Codeのようなものをダウンロードするだけです。そしてIDEの中で、拡張機能としてClaude Codeをインストールします。これは基本的にはClaudeのモデルですが、AIコーディングエージェントとして組み込まれているものです。これによって、Claudeを実際のコーディングエージェントとして使用し、ファイルを作成し、フォルダ全体を確認し、すべてが機能することを確認できるようになります。VS Code内では、ここのClaude Codeに移動して拡張機能をダウンロードするだけです。起動したら、サイドからClaude Codeを開き、プロンプトと指示を直接送信することができます。ここでは、先ほどお見せしたプロンプトを貼り付けて送信を押すだけです。すると、Claudeがこのレジームダッシュボードを自動的に構築していく様子を見ることができます。もちろん、自分の取引スタイルに合わせてさらに変更を加えたりパーソナライズしたりする前の、ベースとなる状態のものです。そして、完成品として今見ているのは確率モデルです。これは価格の動きを予測しようとするのではなく、ボラティリティによって市場環境を分類するものです。ここでは、現在約98%の信頼度で中程度のボリュームのレジームにいることがわかります。これは基本的には、クオンツ企業が使用しているのと全く同じ根本的なアプローチです。まず環境を検出し、次に戦略を決定し、それに応じてポジションのサイズを調整します。今やClaudeを使えば、この検出モデルを構築し、テストし、壊し、改良し、そこから学ぶというすべてを、基本的には数時間で行うことができます。ここで一つ重要な注意点があり、これは動画の残りの部分でも見られることですが、Claudeに何を尋ねるべきかを知ることが重要です。つまり、追加すべき適切な特徴量、レジームの数、使用するアルゴリズムなどのことです。そうすることで、ルックアヘッドバイアスやその他の潜在的な不純物といった問題に遭遇することを防げます。もし、私の正確なプロンプトや、これらの構築をどのように構成するかの完全なガイドが必要な場合は、概要欄にあるコミュニティにすべて用意しています。最も活発なAIトレードのグループに参加したい方はぜひチェックしてください。私たちは常にテストと改善を繰り返し、新しい概念を取り入れ、ClaudeやChatGPTのようなAIモデルをあらゆる資産クラスや取引スタイルに組み込む新しい方法を探求しています。基本的には、何を構築すべきかを知ることがおそらく持つべき最も重要なスキルであり、それはあなた自身の取引スタイルや実際に何を取引しているかということと組み合わせることで真価を発揮します。
機能するバックテストシステムを構築する
それでは次に、実際に機能するバックテストシステムの構築について見ていきましょう。戦略が定まったら、その戦略においてデータが実際にうまく機能することを、少なくとも歴史的に証明する必要があります。現在ではClaude Codeのようなツールを使えば、TradingViewが教えてくれるようなものよりもはるかに複雑なバックテストを実際に構築することができます。私の過去の動画をご覧になった方なら、私が適切なバックテストについてよく語っているのをご存知でしょう。これらはウォークフォワード検証やアウトオブサンプルテスト、そしてルックアヘッドバイアスの回避といったものです。これらはClaude Codeを使って完全にゼロから構築できるものです。しかし、今日お見せしたいのはさらに一歩進んだ内容です。なぜなら、完璧なウォークフォワードのバックテストを構築できたとしても、それはまだ一段階の検証に過ぎないからです。個人のトレーダーが戦略を検証する方法と機関投資家の検証方法との最大の違いの一つは、実際の資金をリスクにさらす前に彼らが実際にテストして使用する検証の層の数です。あなたの戦略が実際に健全であることを確認するために、複数の異なるバックテストの検証を重ね合わせるようなものだと考えてください。そしてここでもClaudeを使えば、これらの検証の複数の層をかなり素早く積み重ねることができます。こうすることで、ライブ運用に移行する際に、考えられるあらゆる角度から戦略が実際にストレステストされている状態にできるのです。どういうことかお見せしましょう。まず、モンテカルロ・シミュレーションと呼ばれるものがあります。このように考えてみてください。通常のバックテストでは、何が起こったかの一つのバージョン、つまり決まった数の取引とその結果が示されます。しかし、もしそれらの取引が異なる順序で行われていたらどうでしょうか。あるいは、それらの取引の間のタイミングがわずかに異なっていたらどうでしょうか。ここでモンテカルロ・シミュレーションの出番となります。モンテカルロは基本的に、様々なバリエーションを加えてあなたの戦略を1000回繰り返して実行します。これによって、現実的に起こり得る結果の全範囲を見ることができるのです。ここでこれから行うのは、基本的にはバックテストの結果を取得し、それを1000回のランダム化されたバリエーションで実行することです。取引の順序をシャッフルしたり、エントリーのタイミングをわずかにランダム化したりできます。こうすることで、結果の全範囲を見ることができます。前回と同様に、私が行っているのと全く同じシミュレーションを構築したい場合は、このプロンプトを自由にコピーしてください。モンテカルロ・シミュレーションのStreamlitアプリを構築します。これにより、何が起きているかを視覚的に少し見やすくなります。そして入力としては、バックテスト結果のCSVアップロードを用意したいと考えます。もちろん、過去の取引記録を持つAPIファーストのブローカーをすでにお持ちの場合は、それに接続することもできますが、簡単に済ませるために、取引履歴のCSVを取得することもできます。この方法で、過去の取引に基づくバリエーションやシミュレーションを作成できます。計算したいのは、中央値、最終価値、95パーセンタイル、損失確率、ドローダウン確率、最大ドローダウンです。その下は、ご自身でカスタマイズできる部分で、完全にデザインに焦点を当てています。私のものとはUIを変えたい場合は、異なる色、スタイル、フォントを選んで設定してください。実際の出力については、より視覚的なものであるファンチャートを作成します。これはPlotlyのチャートで、1万本の曲線をすべて表示するものです。つまり1万回のシミュレーションをすべて見ることができます。これは、最悪の曲線、中間の曲線、そして最高の結果であるトップの曲線を視覚化するためのものです。繰り返しになりますが、これらはすべて、過去の取引で実際に何が起きているかを検証し、視覚化するのを助けるためのツールに過ぎません。今ご覧いただいているのは、私がアップロードしたデータを使ったモンテカルロ・シミュレーションの完成品です。もちろん、詳しく見るべきところはたくさんありますが、これがどのように機能するかをお見せします。まず、ここでの損失確率は2.7%となっています。これは、戦略の1000回のランダム化されたバージョンのうち、開始時の資金を下回って終了したのがわずか27回であったことを意味します。つまり973回は基本的に利益を維持したということであり、ひいては戦略に確かに優位性があったことを意味します。次に右側には、1000回のシミュレーション取引における中央値の収益があります。デモデータを使用しているため4.5%と表示されています。これは非常に保守的な数字です。そしてその右側にあるのが、より重要な統計の一つである最悪のドローダウンです。ここではワースト5%ドローダウンと呼ばれています。つまりこれは、シミュレーションのうち最悪の5%における平均的な最大ドローダウンです。1万回のシミュレーションの中から最悪の5%を取り出し、ドローダウンが実際どれほどひどかったかを確認しています。このケースでは約28%でした。これは、考え得る最悪のシナリオがどのようなものかを確認するテールリスクチェックだと考えることができます。最後に、データを適切に見ていることを確認するために、過剰最適化のリスクも表示したいと思います。そしてこの下に、これらすべてを視覚化してまとめた確率クラウドがあります。この重なり合う線の光る雲を見ていただくとわかりますが、これは基本的には1000回のシミュレーションが重ねて描画されたものです。下にスクロールすると、ここにある赤い曲線が最悪の結果で、緑が最高の結果、そして真ん中の青はすべての異なるシミュレーションにおけるより現実的な範囲を示しています。その下には、結果の分布などのサポートデータがあります。最終的なポートフォリオ価値を最大ドローダウンに対してプロットしたものや、このデータを実際にどのように解釈すべきかが記載されています。繰り返しますが、これは実行しているバックテストに追加する一つの層にすぎません。一般的に言えば、従来のバックテストとウォークフォワード分析があり、その上でこのモンテカルロ・シミュレーションを補助的な部分として使うことができます。このようにして、考えられるほぼすべての角度から戦略のストレステストを行うことができるのです。
感度分析による戦略の堅牢性チェック
そして繰り返しになりますが、これは検証の1つの層にすぎません。次にお見せするのは感度分析です。これは、使用している戦略の重要なパラメーターを取り出し、それを変更して一体何が起こるかを確認するものです。つまり、例えば20日間のルックバックで素晴らしい機能を発揮する戦略があったとして、そのパラメーターを18日や22日に微調整した途端に完全に崩壊してしまうなら、それは単に脆い戦略だということです。理想的には、パラメーターの全範囲にわたって安定したパフォーマンスが見られるべきです。パラメーターの小さな変更や微調整で戦略全体が吹き飛んでしまうなら、おそらく過剰最適化しているだけなのです。これがそのプロンプトです。バックテストのさらなる層となる、全く同じ感度分析を一緒に構築したい場合は、ここでもStreamlitアプリとして構築していきます。コアとなる機能は、あなたの戦略によって変わります。この組み込みのデモセクションを、あなたが実行しているパラメーターに置き換えるという考え方です。この下には、さまざまなパラメーターすべてが表示されています。そして各パラメーターについて、当然ながらシャープレシオ、トータルリターンを確認し、標準的なバックテストを実行し、最大ドローダウンを見るといった、ごく標準的な内容を含めたいと考えます。その下では、Yahoo Financeを使用するか、あるいはサブスクリプションを利用している場合はよりプレミアムなデータソースを使用するかなど、データソースの設定を行います。そしてビジュアルデザインですが、ここでも視覚的なダッシュボードをどのように表示したいかに応じて完全にお好みに変更できます。この下にはメインとなるサマリーヒートマップがあり、Y軸にパラメーター、X軸に指標を表示するようになっています。これは一体何が起きているのかを視覚的にすばやく確認できる方法です。また、総合的な堅牢性スコアのセクションも追加しました。これにより、基本的には戦略をスコアリングして、どれくらいうまく機能するかを確認できます。この下に、パラメーターごとの折れ線グラフがあり、最後にいくつかの統計カードを一番下に配置します。では、実際の戦略テストでこの感度分析をどのように解釈し、実際に使用するかをお見せしましょう。現在、感度分析ダッシュボードでは、まずティッカー、開始日、終了日を設定できます。しかしより重要なのは、戦略を評価するためのベースとなるパラメーターがあることです。自分の戦略で異なる設定を使用している場合は、ここでこれらのパラメーターを変更することになります。しかし今回のケースでは、すべてをデフォルトのままにして分析実行をクリックします。感度分析を実装したい場合、これが2番目の層の見た目になります。ご覧の通り、私は基本的にSPYで5年間のデータを用いたSMAクロスオーバー戦略を実行しています。このシステムが私に教えてくれているのは、予想通り、この戦略が基本的に脆いということです。これは基本的には、戦略のパフォーマンスが、私たちが設定した非常に具体的なパラメーター値に密接に結びつきすぎていることを意味します。もちろん、ベースとなる戦略のパフォーマンスだけを見れば、かなり良い結果を出しています。リターンは31%です。シャープレシオは0.87で、最大ドローダウンはわずか7%程度です。しかし当然ながら、この画面は全く異なる物語を語っています。ヒートマップまでスクロールダウンすると、ここが本当の価値を発揮する部分になります。ここで赤色が意味するのは、ベース結果からの最大偏差が40%を超えているということです。これはパラメーターを変更した場合の話です。つまり、移動平均を変更すると、リターンに大きな影響を与えるということです。勝率は下がるでしょう。最大ドローダウンは増加するでしょう。シャープレシオは下がります。トータルリターンも下がるか、あるいは上がる可能性もあります。それは非常にパラメーターに依存するのです。そして一番下までスクロールすると、このデータの解釈方法が基本的に示されています。一部のパラメーターを変更すると、トータルリターンは基本的に130%も変動し、最良のケースでは33%のリターンがあり、最悪のケースでは実際には9.5%下落します。ここでも同じ状況です。ストップロスとテイクプロフィットの違いも確認できます。ここでの教訓は、これらの従来のバックテスト結果が悪くなくても、ベースとなるパラメーターに対して戦略が極めて脆いということです。そして当然ながら、ライブ市場に移行した際、あなたの戦略が本当にどれほど包括的であるかという点において、それは良い兆候とは言えません。
複数資産のレジーム比較を行う
そしてバックテストの最終層として、従来のバックテスト、ここにあるモンテカルロ・シミュレーション、そして感度分析と組み合わせたいのが、複数資産のレジーム比較です。その考え方としては、SPYのような1つのティッカーだけをバックテストするのではなく、SPY、ビットコイン、ゴールド、債券などで全く同じエンジンを同時に実行するということです。こうすることで、あなたの戦略とレジームがどの資産クラスで最も効果的に機能するかを実際に見ることができます。たとえば、暗号資産は言うまでもなくはるかにボラティリティが高いため、隠れマルコフモデルは暗号資産よりも株式を分類するのに適しているかもしれません。これによって、どこに焦点を当てるべきか、どこに無駄な時間を費やすべきでないかがわかるようになります。ここでプロンプトについて説明します。私たちが構築しているのは、マルチアセットのレジームバックテスターです。これらの資産は自由に変更できますが、私はSPY、ビットコイン、ゴールド、そして20年物国債を設定しています。繰り返しますが、これの主な目的は、あなたの戦略やレジーム検出がどの資産クラスで最も機能しているかを確認できるバックテストの最終層を追加することです。考え方としては、各資産についてバイ・アンド・ホールドと200日移動平均線をベンチマークとします。さらにストレステストも追加できます。著しいドローダウンがあった期間、つまり明確に2008年、2020年、2022年に、これらの資産がどのようなパフォーマンスを示したかを確認することができます。その下には、エクイティカーブなど、組み込みたいさまざまな機能があります。レジームのタイムラインストリップが必要です。シャープの改善を示す比較表も必要です。そして最後に、私が言及した3つの年のように、著しい下落期間があるストレステストのセクションが必要です。そしてこれが完成品です。私たちの戦略が個々の資産クラスに基づいてどのようなパフォーマンスを示したかを見ることができます。SPYの戦略リターンは64%、ビットコインは53%、ゴールドは143%、そして長期国債は実際に価値が下落していることがわかります。当然ながら、これによりあなたの戦略とレジーム分類器がどこで機能し、どこで機能していないかについて、より多くの洞察が得られます。この下にはエクイティカーブがあり、バイ・アンド・ホールドや200日移動平均のトレンドラインと比較して戦略がどのように機能するかを確認できます。重ねて言いますが、この検証が行うことは、あなたの戦略にさらなる層を追加することです。従来のバックテストだけでテストしているわけではありません。新型コロナウイルスの暴落や弱気相場のような特定の出来事に対するストレステストを確認できるようになりました。さまざまな資産に対して配置された戦略を確認できます。戦略がどれだけ敏感かも確認できます。そして最後に、モンテカルロ・シミュレーションを使って戦略に確率を追加するだけです。これらの層のそれぞれが、1つのバックテストだけでは元々見つけられなかった、戦略の潜在的な問題を捉えます。そして今や、以前は数週間や数ヶ月かかっていたこれらのさまざまな層すべてを、数時間から数日で構築できるのです。
リサーチと分析ツールを構築する
次に進みますが、Claudeの恩恵を受けるためにトレードを完全に自動化する必要はありません。リサーチ、スクリーニング、および分析ツールを構築するために使うだけでも十分です。基本的には、ClaudeとClaude Codeを使用して、実際に取引を任せることなく、あなたがより優れたトレーダーになるためのツールを構築できるのです。もちろん、ほとんどの機関投資家はBloombergターミナルや毎日入ってくる膨大なデータソースといったものを持っています。私たちにはそれと全く同じ堅牢なプロセスはありませんが、独自のスクリーニングおよび分析ツールを構築することで、そのギャップをかなり縮めることができます。まず、ポートフォリオリスクのダッシュボードの構築方法をお見せしましょう。この考え方は、証券口座に接続し、実際のポジションを取得し、すべての情報の上にレジームのオーバーレイを重ねるというものです。自分の戦略を適用したり、所有する資産間の相関関係を確認したりできるため、実質的に異なる資産で同じ取引をしてしまうことを防げます。また、特により堅牢な戦略を実行している場合、ポートフォリオの過剰な部分が同じ種類の取引に偏っていないかを確認できます。機能についてですが、このデモモードをご自身のブローカーに切り替える必要があります。もちろん、誰もが異なるブローカーを使用しているため、私はいくつかのポジションをハードコーディングしています。Charles Schwab、Alpaca、IBKRなどを使用している場合は、ここが自動的に統合したいセクションになります。取引を取得したら、レジームのオーバーレイや相関関係を確認し、相関のあるペアがあればフラグを立てることで、実質的に同じ取引に入らないようにしたいと考えます。また、現在のポジションを歴史的なドローダウンでストレステストし、どれくらい悪化する可能性があるかを確認します。その下はごく標準的なデザイン要素です。トップバー、左の列、そして右の列には相関やストレステストのヒートマップ、そして最後にウォッチリストがあります。これらは単に監視したいティッカーであり、戦略に合致するかどうか、あるいは任意のタイミングでエントリーしたいかどうかを確認するためのものです。ここに最終的なポートフォリオリスクアナライザーが表示されています。ポートフォリオの価値、損益、市場の状況が確認できます。その下には現在のポジションがあります。ポートフォリオのどれくらいが割り当てられているかがわかります。相関関係も確認できます。これはゴールドとビットコインのようなものが相関しすぎていないかを確認するためです。非常に似た種類の取引に参加している場合は、当然フラグが立ちます。また、低ボリュームの日であるかどうかといった有用な豆知識もあります。スクロールダウンすると、ゴールドが非常に高ボリュームであることがわかります。ストレステストや、追加したいさまざまなティッカーの潜在的なウォッチリストがあり、これらも先ほどと同様に相関分析に組み込まれます。たとえばIWMがSPYと相関しすぎている場合、おそらくそれは取るべき良い取引ではないことがわかります。このように、取引を行う場合でも長期投資を行う場合でも、ポートフォリオの可能性について異なる視点と異なる層で見ることができる、多くの方法を提供してくれます。
センチメント分析ダッシュボードの構築
次にあるのがセンチメント分析です。ここでのアイデアは、ウォッチリストにあるティッカーのニュース記事、SNSの投稿、決算説明会の記録などを取得するというものです。そして、これらすべてのニュースや投稿をAIで処理し、ティッカーのスコアを算出させます。こうすることで、あなたが保有している資産に対する世間の感情がポジティブかネガティブかを確認できます。また、感情が変化したときや、市場がどのように動いているかを朝一番にすばやく確認したいときにも便利です。これは非常に役立ちます。なぜなら、あなたが保有している資産に関するニュースやスコアだけを厳選してくれるからです。まず機能についてですが、Google Newsを使用します。もちろん、よりプレミアムなデータソースをお持ちの場合や、ニュースデータにお金を払いたい場合は、APIキーを追加することができます。より無料のソースとしてNews APIを使用することもできますが、これはあなたがカバーしているセクターや、どのニュース記事を求めているかによって完全に異なります。次に、AIモデルが基本的にそれらのニュース記事を取り込み、スコアリングし、主要な推進要因を提示し、カバーしたいティッカーを指定します。当然ながら、これはこのモデルにどのような見解を読み取らせたいかによって異なります。そして前回と同様に、ビジュアルデザインはお好みのスタイリングに変更できます。トップヘッダーがあり、すべてのティッカーごとのティッカーセンチメントカード、詳細パネル、そして最後に集計されたセンチメントの棒グラフがあり、市場全体の感情がどうなっているか、その構造が変化しているかどうかを確認できます。これがどのようなものかイメージしていただくために、カバレッジを入力できます。これらがカバーしたいすべてのティッカーです。センチメント速報があります。そして個々のティッカーごとに、その感情が強気なのか、中立なのか、あるいは弱気なのかを確認できます。特定のセクターや資産について、たくさんのネガティブな投稿やニュース記事が出ているかどうかがわかります。これは毎朝、保有資産に対して市場がどのような見方をしているかを簡単にチェックしたい場合に非常に役立ちます。この方法なら、何十もの記事を自分で読む必要がなくなります。
相関崩壊検出器
さて、最後に紹介するのは相関崩壊検出器です。私が個人的に最も使っているのがこれです。ここでのアイデアは、SPYとQQQ、あるいはゴールドと国債のように、通常は一緒に動く資産のペアを監視するというものです。そして、もしその相関が突然崩れたらアラートを出してくれます。基本的には、2つの資産が通常一緒に動いているのに、突然そうならなくなったとき、それは市場で何かが変化していることを意味します。これは多くの機関投資家が市場を監視するために使用している大きな指標です。私たちのケースでは、これがいつ起こるかを追跡するためにこのツールを使います。そのため、このイベントに対して独自の戦略を適用することができます。つまり、SPYとあるETFの間の相関が崩れた場合、一方のエクスポージャーを減らしたり、ヘッジしたり、あるいは平均回帰トレードを検討したりするかもしれないという考え方です。プロンプトでは、取引している資産に合わせてペアを設定します。その下では、独自のデータソースを設定することもできます。崩壊の検出スコアについては、私と同じままで構いません。これは2つの資産間の相関がどの程度崩れたかを判断するかによります。そして最後に歴史的背景です。これらの資産が崩壊した、あるいは互いに相関していなかったときに過去に何が起きたかを確認できます。次にビジュアルデザインですが、ダッシュボードをどのように見せたいかに応じて変更できます。上部にはアクティブな崩壊ペアを示すステータスカードがあります。メインチャートには、2つのペア間のローリング相関の折れ線グラフを表示します。また、歴史的な平均、歴史的な崩壊期間、そしてこの相関が崩壊した後になぜ何が起こるのかを文脈化するのに役立つその他のあらゆるデータも確認したいと考えます。次に異なる時間枠が必要です。20日と60日の比較を用意します。そして最後に、例えばスマートフォンやメールにTelegramアラートを送りたい場合に備えて、一番下にアラートログを配置します。これが私たちの相関モニターの画面です。基本的にすべての資産が入力されており、XLEとXLFの間で1つの極端な相関の崩壊があることを教えてくれています。もちろんその状況を知っていれば、ヘッジしたいのか、平均回帰トレードに入りたいのか、あるいは単にポジションから撤退したいのか、自分の戦略をその上に適用することができます。これはあなたに何をすべきかを正確に教えてくれる場所です。この下には、60日間のローリング相関、短期対長期、そして歴史的背景といった、より多くの文脈情報があります。つまり、このペアが崩壊した過去の事例です。そしてこの下にはアラートログがあり、最近実際に相関が崩れたすべてのペアが表示されています。基本的にこのセクション全体は、Claude Codeを使ってリサーチや分析をどのように行えるかを示しています。トレードを完全に自動化したり、ボットを構築したりする必要はありません。これらの補助的なダッシュボードやモデルはすべて、余分な作業を行うことなく、より良いトレーダーになり、市場状況を理解するのに役立ちます。すべての取引を自分で行うことに変わりはありませんが、構築したこれらのツールを使用することで、より多くの情報に基づいた取引ができるようになります。
取引の完全自動化
そして、もしあなたが自動化の準備ができているのであれば、基本的にClaudeやClaude Codeを使って、何を取引しているかにかかわらず、最初から最後まで自動取引ボットを構築してもらうことができます。以前の動画でClaude Codeを使ってこれを行う方法はお見せしましたが、このボットの構築についてどのように考えるべきかをおさらいすると、大きく5つの段階を経ることになります。それぞれの段階で、ClaudeやClaude Codeにこれらの機能すべてを作成してもらい、最後にそれらを接続して完全な取引ボットを完成させます。まず第一に、常に頭脳を持つ必要があります。この頭脳はあなたの取引ボットの中心となる部分です。市場を分類する役割を果たします。つまり、動画の冒頭で話したことすべてを使って、ボリュームと価格動向に応じて、暴落、弱気、中立、あるいは強気相場であるかを明確にすることができます。次に、その市場構造に基づいて、ポートフォリオのどの程度を投資し、どのように投資するかを決定したいと考えます。段階的に考えると、まず頭脳を構築し、その頭脳の上に戦略とアロケーションを構築します。強気相場の時はXとYの戦略を使用し、ポートフォリオのこれだけを割り当てるようにします。低ボラティリティの中立市場であれば、より多くの資金を投資するか、あるいはこの平均回帰戦略を使用するといった具合です。おそらくここが最も時間を費やす部分になるでしょう。取引している対象に対してアロケーションと戦略が実際に理にかなっているかを確認するため、戦略を決定し、バックテストを繰り返します。それが完了したら、安全機能の実装を確実に行いたいところです。これらの安全機能は、取引ボットがゼロにならないようにするためのものです。例えば、1週間に最大5%のドローダウン、または1日に最大2%のドローダウンといったものを設定し、これに達するとボットが自動的に停止するようにします。こうすることで、たとえ良い戦略を持っていても、それが単に悪い時期だった場合に、損失を膨らませ続けることがなくなります。ここでの考え方は、これがAIモデルとは独立して機能するということです。つまり、戦略がまだ有効であっても、サーキットブレーカーが発動すれば、あなたの取引ボットは完全に停止するということです。これらがすべて設定できたら、ブローカーに接続します。最も人気のあるAPIファーストのブローカーはAlpacaで、無料枠があるので一般の人には少しアクセスしやすいです。もうひとつはIBKRで、これは高ボリュームの取引に深く入り込みたい場合に便利です。この両方がブローカーとして機能します。そしてClaude Codeを使えば、基本的にこれらの取引を直接ブローカーに送信させることができます。実際にテストしてみて、あなたの代わりに取引を行っていることを確認するのです。ここで注意点として、ご自身の戦略を使って少なくとも1ヶ月間はペーパートレードを行うことをお勧めします。このようにして、取引ボットがライブで稼働した後に、市場で実際に優位性を持っていることを確認するために、戦略、アロケーション、サイズ設定、リスクを微調整することができます。そして最後に、この動画全体でお見せしたような視覚的なダッシュボードを作成し、取引や洞察をリアルタイムで確認して、何が起きているかをすべて理解できるようにします。繰り返しになりますが、この取引ボットを作るために必要なすべてのプロンプトを含むエンドツーエンドのプロセス全体をカバーした動画を作りましたので、興味のある方はリンクをクリックしてください。
イテレーションのスピードがもたらす優位性
最後に私がお話ししたい、最も重要だと考えていることは、イテレーションのスピードについてです。Claude Codeのような有能なモデルが存在する前は、エンドツーエンドのバックテストを使ってシンプルな戦略をテストするだけでも、コーディングとデバッグの間で何ヶ月とは言わないまでも何週間もかかっていました。しかし現在では、ClaudeとClaude Codeを使えば、アイデアから結果までを実質1日の午後だけで完了させることができます。つまり1ヶ月に3、4個のアイデアをテストする代わりに、Claudeがこれらのシステムを構築する能力とスピードのおかげで、今では何百ものアイデアをテストできるのです。そしてこれは明らかに重要です。なぜなら、ほとんどの戦略は機能しないからです。優位性というのは、1つの特定の安定した戦略を持つことにあるのではありません。実際には、適切な方法論を用いて十分な数のアイデアをテストできることにあるのです。ここで言う適切な方法論とは、先ほど触れたすべての層を備えた適切なバックテストのことです。そしてこの方法によって、あなたが現在いる市場構造において、実際に優位性を持つ戦略をコンスタントに見つけることができます。また、これも常に変化していくものです。市場が変化しても、ゼロから戦略を構築する必要はもうありません。去年と同じ戦略を今年も実行するわけではないことは明らかですから。これらの戦略は常に進化していくものであり、Claude Codeを使えば、可能な限り最速でイテレーションを行うことができます。ドローダウンが増加しているのを見たら、すぐにエントリーシグナルを厳しくすることができます。すべての損失の後に48時間のクールダウンを追加することもできます。市場構造が大きく変化した場合は、過去6ヶ月のデータでモデルを再トレーニングすることができます。このようにして、市場が絶えず進化していく中でも、市場に合わせて戦略を適応させ続けることができるのです。Claudeは信じられないほど強力ですが、あなたに代わってすべての思考を行ってくれるわけではありません。アイデアの実装と構築は処理してくれますが、あなた自身が概念を理解している必要があります。だからこそ、レジーム検出、適切なバックテスト、そしてリスク軽減といったものが依然として重要なのです。そしてそれこそが、私たちが最も焦点を当てている部分でもあります。個人のトレーダーと機関投資家の間のギャップは、日を追うごとに確実に縮まっていると思います。Claudeを使い始め、これらの有用なシステムやツールを構築しているトレーダーは、そうしていない従来のトレーダーに対して真のアドバンテージを持つことになるでしょう。この動画のすべてのプロンプト、そしてご自身の具体的な戦略に合わせてそれらをカスタマイズする方法についての完全なガイドをご希望の方は、必ず概要欄にあるリンクから私のコミュニティをチェックしてください。そこには何百人ものトレーダーがいて、アイデアを共有したり、テスト結果をやり取りしたり、毎週の通話を行って、トレードにおけるClaudeとAI全般が向かう未来の可能性を誰もが確実に理解できるようにしています。トレードに特化したAIツールの最新情報をすべてカバーしていきますので、ぜひいいね、コメント、チャンネル登録をお願いします。
コメント