Claudeを用いて、S&P500銘柄を定量的に評価し、自動でリサーチからポートフォリオ構築、リスク管理、実際の注文執行までを行う個人用ロング・ショート・ヘッジファンドシステム「Jarvis」を構築する方法を解説する動画である。機関投資家レベルの仕組みを7つのレイヤーに分け、AIを活用して個人でも実装できる手順を詳しく紹介している。
イントロダクションとJarvisの概要
今日のYouTube動画では、Claudeを使ってヘッジファンドシステム全体を構築した方法について解説します。これは、S&P 500の全銘柄を8つの定量ファクターとその下にある27のサブファクターでスコアリングする、完全なロング・ショート・エクイティ・ファンドです。このヘッジファンドは、SECの提出書類やインサイダー取引を自動的に取得し、AI分析を実行して、取引の承認や拒否を可能にし、実際の証券会社とも接続します。私はこのアナリスト兼インサイダーヘッジファンドをJarvisと呼んでいます。ポートフォリオや投資ユニバース内の株式について彼に何でも質問でき、彼はライブデータに基づいて答えてくれます。ですので、この動画では、伝統的なロング・ショート・ヘッジファンドが実際にどのように機能するのかを順を追って説明し、その後、Claudeを使ってそのレイヤーのすべてのステップをゼロから構築する方法をお見せします。
私はUCLAで数学と経済学を学び、Raymond Jamesの投資銀行部門で3年間過ごしたため、機関投資家が実際に市場にどうアプローチしているかを正確に見てきました。もちろん、あなたが一人だけのCitadelになるわけではありませんが、こうした企業が使用しているのと同じシステムやフレームワークを利用し、ご自身の取引スタイル、ポートフォリオの規模、リスクに合わせて調整することは可能です。どの戦略も永遠には機能しないということを覚えておくことが重要です。そのため、構造が変化するにつれて、常に市場に適応し変化し続ける必要があります。そしてそれこそが、このシステムが設計されている大きな理由なのです。いつものことですが、この動画は金融に関するアドバイスではなく、この動画でいかなる利益も保証するものではありません。この動画は厳密に教育目的であり、皆さんがご自身の取引スタイルや戦略に潜在的に利用し、適応させるためのものです。
ロング・ショート・ヘッジファンドの仕組み
システムをお見せする前に、まずここで実際に何を構築しているのかについて説明させてください。多くの人はヘッジファンドと聞くと、単にお金持ちが株を選んでいるだけだと考えます。しかし、最初に知っておくべきことは、実際にはさまざまな種類のヘッジファンドがあるということです。トレンドフォロー型のファンド、スタットアーブ、グローバルマクロ、イベントドリブン、さらにはアクティビストファンドなどがあります。しかし、圧倒的に一般的なのはロング・ショート・エクイティ・ファンドであり、今回私たちが構築しているのもこれです。基本的に、ロング・ショート・ファンドは2つの基本的なことを行います。値上がりすると思う株をロングし、値下がりすると思う株をショートします。もしあなたのモデルがIntelは強いと判断したら、Intelを買い、そして弱いと判断した別の株をショートするわけです。そしてこれがヘッジファンドと呼ばれる理由は、ショート側が市場が下落した場合に市場からあなたを守る役割を果たすからです。こうすることで、市場全体が実際に好調かどうかにかかわらず、両側で株を選ぶことから実際の利益が生まれるのです。
ヘッジファンドのインフラストラクチャ
しかし、株を選ぶことはパズルのほんの1ピースにすぎません。裏側では、このようなファンドにはプロジェクト全体を実際に動かすための様々なインフラが山のように存在します。したがって、最初に必要なのはリサーチレイヤーです。何かを買ったり売ったりする前に、投資ユニバース内のすべての株式を多くの異なるファクターでスコアリングする必要があります。これらはモメンタム、バリュー、クオリティ、インサイダーの買い活動などの要素です。つまり、価格チャートを見るだけでなく、10Kや決算報告書を取得し、SECの提出書類を読み、他のファンドが何をしているのかを把握しているわけです。基本的には、このポジションに関連するすべての活動を追跡します。そしてこれこそが、私たちがClaudeにすべてやってもらうことなのです。その最も重要なリサーチレイヤーが終わった後、次は構築の段階になります。これが実際にポートフォリオを構築するのに役立ちます。ある株をどれくらい買うのか、特定のセクターに偏りすぎていないかを確認します。そしてポートフォリオを構築したら、次はリスクです。このリスク管理レイヤーは、何も大きな問題が起きないようにするための事前チェックとサーキットブレーカーを設ける場所です。そしてこれらすべての上に、執行とレポートがあります。ここでは実際の証券会社に接続し、スリッページをコントロールするための指値注文で取引を行い、最も重要なこととして、なぜ利益が出たのか、あるいは損失が出たのかを把握するために損益を追跡します。
JarvisのダッシュボードとClaudeによる分析
早速本題に入りましょう、私たちのヘッジファンドで働いているアナリストのJarvisがここにいます。このダッシュボードを開くとすぐに、500以上、つまり503の株式が私たちのユニバース内でスコアリングされていることがわかります。107のロング候補と96のショート候補があり、現在18のポジションが開かれています。約5万件のインサイダーイベントもあります。CEOやCFOの買い、そしてクラスター買いを見ることができます。そして繰り返しになりますが、これはすべてライブデータで更新されています。そのため、価格変動とともに日々のレポートを自動的に取得しています。これは基本的に、一人の人間が手動で実質的に目を通すことは決してできないような膨大なデータです。彼は、私たちのシステムからのライブデータに基づいて基本的にどんな質問にも答えることができます。そして動画の冒頭で言ったように、このシステム全体がClaudeで構築されています。後でClaudeを使って構築する方法をお見せします。そして、私たちが質問をするたびに、それもClaudeモデルを使用しています。つまり、データがすでに分析され蓄積されている一方で、このデータを使って実際に質問に答えるための、最上級のAIモデルであるClaude、好みに応じてOpus 4.6やOpus 4.7があるという、双方向のインテリジェンスの通りのようなものです。
ですから、今日の概要を教えてというような簡単な質問をして、Jarvisに尋ねるをクリックしてみると、ここに表示されるのは基本的に私たちのユニバース全体がスコアリングされたものです。私たちのポートフォリオ、ポートフォリオに関する具体的な指標、セクターのパフォーマンス、そしてロング候補のパフォーマンスが表示されます。私たちはこのすべてのデータを文字通りClaudeモデルに供給しており、Claudeが私たちの基準やコンテキストを理解するためのソースを持っているため、ハルシネーションを起こすことは基本的にありません。また、なぜこの銘柄が現在のトップのロング候補なのか、といったポートフォリオ固有の質問をすることもできます。すると、完璧な複合スコアを持っていること、モメンタム、最近の価格の強さ、財務など全体的なパフォーマンスが強いことなどの理由を提示してくれます。そしてこの下には、Piotroskiスコアが6.0であるといった、より複雑なバリュエーションモデルもあります。Altman Zスコアが1であることもわかります。明らかに財務的な苦境リスクは少しありますが、一般的に言って、少なくともJarvisが考える限り、これはかなり強力なポジションです。もしもっと機関投資家のような質問、例えば、現在ポートフォリオの分散に最も貢献しているファクターは何か、そしてその銘柄に関して市場の他の投資家と同じ方向に向かってしまっているか、といったことを尋ねたいとします。これは本当に素晴らしい機能です。なぜなら、一つの回答の中で2つの異なるシステムを実際に組み合わせているからです。私たちが構築したファクターリスクモデルと、クラウド検出機能の両方から情報を引き出しています。クラウド検出機能は、リスクがどこにあるかだけでなく、他の全員が同じ賭けをしているかどうかも基本的に教えてくれます。
パフォーマンスの確認とリサーチ機能
実際のヘッジファンドスタイルの質問としては、過去90日間で当社のテクノロジー銘柄の選定はXLKを上回ったか、それとも単にそのセクターをロングしているだけか、といったことを尋ねることができます。これは、単にセクターに乗っかっているだけなのか、それとも銘柄選定によるアルファがあるのかを示す正確な数字を提供してくれるため、非常に実用的な質問です。ここで見ると、当社のIT銘柄の選定は過去90日間で19%の利益を生み出したのに対し、セクターETFは10.9%の利益しか出していません。これは、実際に私たちがセクターを10%近く上回ったことを示しています。さらに重要なのは、私たちが選んだ特定の銘柄が、単にETFを保有するよりもはるかに多くのアルファを追加したということです。もちろん、今日のVIXのレベルが16.9である場合、私たちのポジショニングは正しいか、といった数え切れないほどの質問をすることができます。これは、より多くのコンテキストを提供し、あなたが持っている特定の質問に答えることを目的としています。しかし、すべての真髄がどこから来ているかというと、このリサーチタブの中です。このリサーチタブは、おそらくあなたが最も時間を費やす場所になるでしょう。基本的に、複合スコアによる上位30銘柄と下位30銘柄を表示します。さらに、8つのファクターすべてが分解されているのも見ることができます。モメンタム、バリュー、クオリティ、成長、修正、ショート・インタレスト、インサイダー、機関投資家などです。緑はそのファクターが強いことを意味し、赤は弱いことを意味します。この方法で、何が弱くて何が強いかを視覚的にスキャンすることができます。
さらに下へスクロールすると、上位10のロング候補とショート候補を実際に見ることができます。両側の10銘柄は、セクターニュートラル、ベータ、流動性をすでに調整したものです。この上位10のロング候補とショート候補について説明する前に、カバーしておきたいのがこちらのポートフォリオオプティマイザーです。これは2つの異なる手法を切り替えることができるトグルです。最初のものはMVOで、これは平均分散最適化の略です。つまり基本的にはMarkowitzの理論です。これは、予想される取引コストを考慮に入れながら、一定のリスクレベルに対して期待リターンを最大化する最適なポートフォリオを数学的に見つけ出します。これは実際のクオンツファンドが使用しているものです。しかしもう一方の側には、コンビクションを用いた、よりシンプルなコンビクション・ティルト・アプローチもあります。これは単に最もスコアの高い銘柄をオーバーウェイトする手法です。これら2つのポートフォリオオプティマイザーを比較して、どちらを使いたいかを決めることができますが、一般的に言えば、おそらくMVOが最良の選択となるでしょう。再び下へスクロールして、上位10のロング候補とショート候補を見てみましょう。この部分が最も重要だと私は考えています。各候補、例えばトップのロング候補に対して、承認、拒否、リセットの3つのボタンがあります。つまりシステム、この場合はファンドが推奨を提示しますが、最終的な決定を下すのはあなた自身です。実はこれが、実際のヘッジファンドの仕組みなのです。リサーチを行い、ここで私たちがやっているような取引アイデアを生み出すアナリストがいます。そして、すべての取引アイデアをレビューし、それが実際にブックに入るかどうかを決定するPM、つまりポートフォリオマネージャーがいます。アナリストは、これこれの理由でこの株が良いと言うかもしれませんが、PMはその銘柄が気に入らなければ、それをきっぱりと拒否することができます。これこそまさに私たちがここでやっていることです。Jarvisとクオンツモデルは基本的に推奨を生み出すアナリストチームであり、あなたはPMとして機能します。繰り返しになりますが、私はこれを実際の機関投資家ファンドに可能な限り近づけるようモデル化しています。
財務分析とリスク管理
さらにティッカーを深く掘り下げると、ポジション、株数、そしていくつかの追加ファクターを見ることができます。先ほども触れましたが、PiotroskiスコアとAltman Zスコアがあります。これらは基本的に9項目の財務健全性チェックリストです。プラスのキャッシュフロー、減少する負債、上昇する利益率といったものです。Altman Zスコアは基本的には単なる倒産予測モデルです。そしてこれらのティッカーの下で、追加のClaude分析を実際に実行することができます。ここではシステムが基本的に企業の財務諸表、つまり10Kや10Qを、最新のインサイダー取引履歴、決算報告、ライブデータとともにClaudeに送り、完全な詳細な分析結果を出力させます。これで基本的にこの取引アイデアを理解できるようになります。この財務分析の中には、スコアリング、収益の質、バランスシートの健全性があり、レッドフラッグやグリーンフラッグがあればそれを指摘します。その下にはリスクファクターがあり、最後にはインサイダー活動があります。過去90日間のすべてのForm 4の取引を調べて解釈し、例えばCFOが公開市場で5万株を購入したといったことがわかるようになります。これは基本的に、あなたのためにすべての提出書類を読み、本当に重要なことだけを大規模に要約してくれるリサーチアナリストを雇っているようなものです。ショートかロングか、すべてのポジションが承認されたら、たとえばCoinbaseをショートする可能性があると確認できたら、次のタブのリスク管理へと進みます。他のすべてと同様に、これも現在のポートフォリオに基づいてライブで更新されます。ここの上部にはサーキットブレーカーがあります。これはトリガーレベルにどれだけ近づいているかを示す水平バーです。日次損失限度、週次損失限度、ピークからのドローダウンなどの項目があります。現在、制限内に十分に収まっているため、すべて緑や黄色がかった色になっています。しかし、例えば2.5%の日次損失に達すると、システムをシャットダウンします。そしてピークから8%のドローダウンに達すると、同様にシステムを完全に停止させます。
さて、この下にあるのが、基本的に私たちのシステムをより機関投資家レベルにするものです。まずファクターリスクの寄与度があり、次に限界リスクの寄与度もあります。このドーナツチャートは、ポートフォリオ全体のリスクを基本的に2つの要素に分解して示しています。ここにある緑色のファクターリスクは、モメンタムやバリューといった要素へのエクスポージャーから生じる体系的な部分です。そして青色で示されている個別リスクは、ファクターとは全く関係のない株式特有のものです。現在、ファクターが20.5%、個別が約80%と表示されています。これが、技術的および一般的に理想とされる状態です。これが意味するのは、私たちのリスクのほとんどが個別の銘柄選択から来ており、一つの大きなファクターへの賭けから来ているわけではないということです。もしこれが逆だったら、つまりこの2つが反転していたら、それは基本的に特定のファクターに対してレバレッジをかけた賭けをしているだけということになります。下の方には限界リスク寄与度があります。これはどの個別銘柄がポートフォリオに最もリスクを加えているかを示します。次に、大幅なドローダウン期間中のファクターエクスポージャーのストレステストがあり、最後に相関関係もあります。これは、あなたのすべてのポジションが互いにどの程度相関しているかを示します。例えば、半導体のポジションばかり持っていれば、それは基本的に高い相関関係にあると言えますよね。ブック内のすべての銘柄が一緒に動いている場合、実際には分散投資ができておらず、それはヘッジファンドの運用方法に完全に反しています。一般的に言って、一つの一点集中型の賭けをすることは避けるべきです。そのため、このシステムは相関が0.85以上のペアにはフラグを立てるようになっています。
パフォーマンス分析と取引の執行
リスクについて説明したので、一部の人々にとって明らかにさらに重要なパフォーマンスに移りましょう。このパフォーマンスタブでは、エクイティカーブや、私たちのポートフォリオがSPYをどれだけ上回っているかを見ることができます。次に月次リターンのグリッドがあり、これは標準的な機関投資家のティアシートの形式です。ドローダウンチャートがあり、そして下部には損益の要因分析があります。これは、個人投資家が通常目にすることのないものです。あなたの日々のリターンを4つのコンポーネントに分解しています。最初に、市場のエクスポージャーからどれだけの利益が出たかを見ることができます。次に、セクターの配分からどれだけ来たか、ファクターの傾きからどれだけ来たか、そして最後にアルファです。この方法により、実際に銘柄選択からアルファを生み出しているのか、それとも単にセクターの上昇に乗っているだけなのかを確認することができます。さらに詳しく見るために、最高と最低の貢献銘柄を過ぎた後、セクターに対する相対的なパフォーマンスを実際に見ることができます。これにより、私たちが選んだ銘柄がセクター平均より良かったかどうかを確認できます。これは、私たちが実際に勝者を選んでいるのか、それとも単に市場に乗っているだけなのかを基本的に確認するものです。そして、私たちがどれだけ取引しているかを示す売買回転率の分析や、Claudeによる週次解説など、その他のいくつかの最終的なデータポイントがあります。週末には基本的にボタンを押すだけで、Claudeにその週のパフォーマンスを要約させることができます。
そして最後になりますが、ここには実行ページがあり、これは基本的にあなた自身のトレーディングデスクのビューだと考えることができます。アイデアとしては、リサーチタブ内で実行または購入を押すたびに、最近の取引がここに反映され、証券会社にも送信されるのを確認できるというものです。ティッカー、株数、指値、約定価格、スリッページ、ベーシスポイントなど、すべてのログを見ることができます。そしてショート側については、注文を出そうとする前に、各銘柄が実際に空売り可能かどうかを自動的にチェックしてくれます。最後にあるページがレターです。これはお楽しみのようなものだと考えてください。実際のLPへのレターのスタイルでJarvisが書いた日々の投資家向けレターです。実際のLPとコミュニケーションをとっているかのように、その日のパフォーマンス、どのポジションが貢献したか、リスクの状況がどうなっているかについて語ります。しかし正直なところ、自分が何をしたのか、その日の市場でなぜ利益が出たのか、あるいは損をしたのかについて考えることを強制するため、自分自身のトレード日誌として非常に役立ちます。
システムの構築とClaudeの活用
さて、このシステム全体がどのように構築されているかを説明しましょう。複雑に見えるかもしれませんが、実際には7つのレイヤーが積み重なっているだけなのです。これらの各レイヤーは7つの異なるプロンプトによって構築され、それをお見せします。そして各レイヤーやプロンプトは基本的に前のものに依存します。プロンプトを見ながら一緒に進めたい場合は、動画のいつでも一時停止してください。単にスクリーンショットを撮ってClaudeに送信すれば、私のプロンプトのテキストバージョンを提供してくれます。この方法なら何も入力する必要はありません。もちろん、私の目標はこれをできるだけアクセスしやすくすることです。しかし、さらに深く掘り下げたい場合は、概要欄にコミュニティへのリンクがあります。これは現在最大のAIトレードコミュニティです。現在、すべてのアクティブメンバーがClaudeを使用してテストし、自動取引ボット、クオンツシステム、アナリストフレームワークを構築しています。コミュニティの中には、取引の分析、レビュー、結果のバックテスト、さらには新しい戦略の考案まで、すべてに関する詳細なステップバイステップのガイドがあります。そして技術的な知識やコーディングのスキルがゼロであっても、ついていくことができ、以前は個人投資家には不可能だったClaudeを使った実際の自動取引システムを構築できるように構成されています。私はAI、ひいてはClaudeこそが、ついに個人トレーダーや投資家と機関投資家との間のギャップを埋めるものになると心から信じています。取引プロセスやフレームワークの少なくともどこかでClaudeを使用していないと、実際にそれを統合して実装している人々に遅れをとることになります。
プロンプト自体については、このプロジェクト全体を構築するために基本的に3つの方法があります。まず、Claudeのウェブアプリであるclaude.aiにアクセスし、基本的にプロンプトを1つずつ入力していくことができます。各プロンプトごとに作成されたファイルを取得し、最終的に自分でそれらを繋ぎ合わせることになります。これはおそらく最も簡単なアプローチですが、最終的に様々な動くコンポーネントを本質的に自分自身でまとめる必要があるため、最も複雑になる可能性もあります。もう一つの選択肢はClaude Co-workです。これは基本的に同じClaudeですが、デスクトップにダウンロードされるため、ファイルやフォルダを作成するたびに自動的にローカルコンピュータに保存されます。これにより、Claudeが特定のファイル、機能、コンポーネントに入って編集や変更を加えるのがはるかに簡単になります。そしてこの方法であれば、すべてが1つのプロジェクト内にすでに整理された構造を持つことができます。しかし私の意見では、このプロジェクト全体を構築する絶対的に最良の方法は、ClaudeのコーディングエージェントであるClaude Codeを使用することです。この方法では、このClaude CodeエージェントはVS CodeのようなIDEの中で動作させる必要がありますが、すべてのファイルを読み込み、必要な変更や調整を行い、ファイルを更新し、すべてが適切に構成されているかを確認することができます。この方法により、Claudeがあなたのためにこの堅牢なヘッジファンドシステムに入り込んで作成することが可能な限りシンプルになります。Claude Codeを実際に使用するには、ClaudeやClaude Co-workよりほんの少し複雑です。最初にする必要があるのは、VS CodeのようなIDEをダウンロードすることです。しかしこれができたら、左側の拡張機能メニューに進み、Claude Codeをダウンロードすることができます。ダウンロードして有効にすると、右側のメニューにClaude Codeが表示されるはずです。そしてこのポップアップウィンドウで、基本的にプロンプトを入力できるようになり、ここのClaude Codeがあなたのためにフォルダ全体を作成するのを手助けしてくれます。つまり、必要なすべてのファイルと、それらのファイルに関連するロジックを作成してくれます。
各レイヤーの詳細と構成
それでは私たちの図に戻り、すべてのレイヤーとプロンプトについて見ていきましょう。一番下にあるのがベースレイヤーで、これがデータインフラストラクチャです。ここで5つの異なるデータソースに接続してすべての情報を取得し、基本的にプロジェクト構造の骨組みを作ります。このプロンプトの中に、まずプロジェクト構造があり、私たちのプロジェクトがどのように構築されるかがわかります。最初はYahoo Financeで、S&P 500のすべての銘柄の日次価格を提供してくれます。また財務諸表やその他の重要な文書も取得します。しかし、より多くの時間枠にわたる詳細なデータが必要な場合は、PolygonやAlpha Vantageのような有料ソースをお勧めします。また、公開データベースであるSECのEdgarにも接続します。ここから非常にデータ量が多くなります。システムはテキスト分析のために10K、10Q、および8Kを取得します。しかし大きなものはForm 4であり、これはすべてのインサイダー取引の提出書類です。次に13Fの提出書類を取得し、Citadel、Point 72、Bridgewaterといった他のすべてのファンドが何をしているのかを基本的に追跡できます。その後、ショート・インタレストのデータを取得します。アナリストの予測もあります。最初の実行は、すべてをゼロからダウンロードするため、1時間から2時間かかります。しかしその後は、昨日からの新着分を取得するだけの基本的に10分間の日次更新になります。すべてのデータの上に乗っているのが、私たちの2番目のレイヤーであるこのスコアリングエンジンです。これは基本的にすべてのデータを取り込み、すべての銘柄について、27の基礎となるサブファクターから構成される8つのファクタースコアに抽出します。まずモメンタムがあり、これは株価が実際に上昇しているかを測定します。これは単なる価格変化ではありません。短期的な反転を避け、加速を見極め、セクターETFに対する相対的な強さを加え、52週高値への近さをシグナルとして使用します。次はバリューで、ファンダメンタルズに対してその株がどれだけ割安かを示します。ここでダウンロードしたすべてのドキュメントを使用します。次にクオリティがあり、利益と実際のキャッシュフローに注目します。それに続いて、成長、予測の修正、ショート・インタレスト、インサイダーの活動、そして機関投資家の資金フローがあります。これら8つのファクターすべては基本的に独自のセクター内でスコアリングされ、ランク付けされます。そして8つすべてが複合スコアにブレンドされ、これが基本的にあなたが銘柄を評価する方法となります。これらすべてを経た最後の要素は、ファクター自体がクラウド状態になっていないかを確認するクラウド検出です。
スコアリングエンジンの次にあるのが、AI分析です。これは複雑さという全く別のレイヤーを追加し、私たちのシステムを単なる定量的なフォーカスから、真の分析力を持つものへと引き上げます。ここで私たちの既存のシステムをClaudeに接続し、スコアリングエンジンやデータインフラストラクチャからすでに引き出した情報に基づいて、特定のティッカーを分析させることができます。最初の2つは定量的なフォーカスであり、このAI分析はシステムによりファンダメンタルで定性的な性質をもたらすと考えればよいでしょう。まず最初に必要なのは、Claudeの開発者サイトに行き、独自のAPIキーを取得することです。もしより安価な計算のためにChatGPTを使いたいのであれば、それも機能します。そしてあなたがすべきことは、このプロンプト内に作成されるENVファイルにAPIキーを貼り付けることだけです。このプロンプトでは、主に4つのアナライザーを実行します。すべての財務データを送信し、Claudeに詳細なフォレンジックレビューを行わせるファイリングアナライザー。最新の10Qからリスクファクター全体を読み取るリスクアナライザー。解析されたForm 4のデータを取り込み、Claudeにパターンを解釈させるインサイダーアナライザー。そして決算説明会のトランスクリプトも分析されます。それぞれの分析はキャッシュされるため、ファイリング期間ごとに一度だけ支払えば済みます。AI分析レイヤーの次には、ポートフォリオ構築があります。ここで、定量的なスコアと定性的なファンダメンタル分析の両方をポートフォリオに取り入れます。私たちのポートフォリオビルダーはMarket Widthフレームワークを使用しており、期待リターンとリスクの間の最良のバランスを数学的に見つけ出します。各セクター内の上位銘柄と下位銘柄を選択するため、セクターニュートラルになり、コンビクションとボラティリティに基づいてポジションのサイズを決定します。ベータも調整します。また、価格を動かすことなくそのサイズを実際に取引できるかを確認し、売買回転率の予算管理さえ行います。
ポートフォリオが完成したら、リスクを管理する必要があります。ここでリスク管理レイヤーの出番です。これはポートフォリオ、分析、スコアリングのすべての上位に位置していると考えてください。そのため、たとえこれらすべてが定量的・定性的に問題ないと判断されても、リスク管理レイヤーは依然として拒否権を発動したり、他のレイヤーが何と言おうとシステムが崩壊しないように確実なものにすることができます。ポートフォリオの総リスクをファクター部分と固有部分に分解する包括的なファクターリスクモデルが用意されます。そしてすべての取引前のリスクチェックとして、取引前の拒否権をチェックします。日次または週次の最大ドローダウンでサーキットブレーカーが発動していないかを確認します。ファクターモニター、相関関係、テールリスク、ストレステスト、さらにリスク状態などをチェックします。ポートフォリオが適切に構築され、リスクが限定的であることを確認した後、執行を処理することができます。ここで基本的にAlpacaに接続し、スリッページを追跡しながら指値注文を行うことができます。このプロンプトを実行する前に、Alpacaのアカウントにサインアップする必要があります。これは、私たちのシステムから直接取引を行い実行することができるAPIファーストの証券会社です。サインアップすると、APIキーとシークレットキーが取得できるので、それをAnthropicのAPIキーがあるのと全く同じファイルに配置します。この実行プロンプトはAlpacaに接続し、スリッページを追跡しながら指値注文を行います。注文実行機能、空売りの可用性、注文マネージャーなどの要素を確認できるようになります。
実際に注文を出すことができ、それが機能することを確認できたら、レポートとダッシュボードの処理に取り掛かることができます。これがシステムの最終段階であり、ここで取引の記録、パフォーマンスの確認、必要なすべての更新を行い、包括的なダッシュボード内でこれらすべての他のレイヤーを基本的に表示することができます。ここのプロンプトは最初にレポートエンジンを構築し、最後にすべての情報を持つダッシュボードを構築します。レポートエンジンについては、基本的に日次の損益要因分析、勝敗分析、セクター相対パフォーマンス、追加の売買回転率分析、およびティアシートを含みます。次に進むと、Streamlitダッシュボードがあり、これが実際にすべてを表示します。このケースでは、ポートフォリオ、リサーチ、リスク、パフォーマンス、執行、そしてレターです。これを、あなた自身が一目で何が起こっているかを理解できるように表示する、最終的な一つの綺麗なパッケージにすべてを結びつけるものだと考えることができます。さて、この動画が役に立ったと思ったら、チャンネルの大きな助けになりますので、ぜひいいね、コメント、チャンネル登録をお願いします。AIトレードに関するすべてや、あなた自身の取引ポートフォリオと戦略にAIを実際にどのように使用するかをカバーしています。動画の冒頭で述べたように、もう少し深く掘り下げてみたい、完全なガイドやAIとClaudeの活用を中心としたアクティブなコミュニティに参加したいという方は、概要欄にある私のスクールコミュニティへのリンクをクリックしてください。
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