AIに株を売買させるの？初心者の私が作っている『AI株システム』をやさしく説明
このブログには「AI株システム」という言葉が何度も出てきます。
名前だけ見ると、AIが明日の株価を予想して、勝手に株を買ったり売ったりする仕組みに見えるかもしれません。
でも、今このブログで作っているものは、そういうシステムではありません。
現在は実際のお金を使わず、決めた条件に当てはまる場面を株価データから探し、「もしこの条件で買っていたら、その後どうなったか」を記録して検証する仕組みを作っています。
この記事では、投資やプログラミングの経験がない人にも分かるように、「結局、何を作っているの？」をできるだけ専門用語なしで説明します。
まず結論：AIが株価を予言するシステムではありません
私が作っているAI株システムの基本的な流れは、かなり単純です。
- 株価のデータを見る
- あらかじめ決めた条件に合うか調べる
- 条件に合えば「ここで買ったと仮定する」と記録する
- その後、株価がどう動いたか確認する
- 結果を残して検証する
今の段階では、実際の証券口座から注文を出して株を買うことはしていません。
AIが「この株は絶対上がる」と予言しているわけでもありません。
あくまで、決めたルールをコンピュータに繰り返し確認させ、その結果を検証する実験です。
たとえるなら「株の条件探しをする係」
人間が毎日たくさんの株価を見ながら、「この条件になった株はあるかな？」と探し続けるのは大変です。
そこで、その作業の一部をプログラムに任せます。
たとえば、ある条件を満たした場面を見つけたら記録し、その後の値動きを追います。
重要なのは、条件そのものを曖昧にしないことです。
「なんとなく上がりそう」ではコンピュータは判断できません。
どの数字を見て、いつ条件成立とするのかを決める必要があります。
では、AIは何をしているの？
ここは少し紛らわしいところです。
現在の実験では、AIそのものがリアルタイムに株価を見て、その場の気分で売買判断をしているわけではありません。
AIは主に、システムを作る側で使っています。
- 人間が考えた条件をプログラムにする
- エラーの原因を調べる
- テストを作る
- 修正案を出す
- コードや設計をレビューする
こうした開発作業をAIに手伝わせています。
つまり、ざっくり言えば、「AIに株を選ばせている」というより、「株の条件を自動で検証する道具を、AIと一緒に作っている」という方が今の実態に近いです。
なぜ、いきなり本物のお金を使わないの？
理由は単純です。
動くプログラムができても、そのルールが実際の相場で役に立つとは限らないからです。
プログラムにバグがあるかもしれません。
データの取得方法が間違っているかもしれません。
過去の一部の期間だけ、たまたま成績が良かった可能性もあります。
そこで、まず過去の株価データを使って検証し、その後、実際のお金を使わずに当日の株価データで動かすPaper Trade（ペーパートレード）へ進めています。
Paper Tradeは、実際の資金を動かさずに「もし買っていたらどうなったか」を記録する架空取引です。
本物のお金を使う前に、そもそもシステムが想定通り動くのかを確認する段階です。
実際に作ってみると、AIより人間が決めることが多かった
この実験を始める前は、AIに条件を伝えれば、そのままシステムが完成するようなイメージを持っていました。
実際には違いました。
たとえば、「高値を超えた」とは、いつの高値なのか。「出来高が増えた」とは、何と比べるのか。利益確定と損切りの条件に同じ時間帯で両方触れたら、どちらを先に扱うのか。
人間同士なら何となく流してしまう部分でも、プログラムにするなら決めなければなりません。
AIはコードを書くのは速いです。
ただし、「決めていないことを、勝手に正しいルールとして決めていい」という意味ではありません。
この部分が、実際に作ってみて一番印象が変わったところでした。
「コードが動く」と「株で勝てる」は別です
もう一つ、このブログで繰り返し確認していることがあります。
プログラムがエラーなく動いたことと、その売買ルールが将来利益を出せることは、まったく同じではありません。
過去のデータで良い結果が出ても、将来同じ結果になる保証はありません。
だから、コードのテストだけでなく、過去データでの検証、開発に使っていない別期間での確認、そして実資金を使わないPaper Tradeという順番で検証を続けています。
良い結果だけを探すのではなく、シグナルが出なかった日、想定外のデータ、システムが止まった日も記録対象にします。
今はどこまで進んでいる？
現在は、実際のお金を動かさずに、当日の相場データでシステムを動かして記録する段階です。
この先は、20営業日のPaper Trade結果を1つの実測ログとして残していく予定です。
見るのは勝ち負けだけではありません。
- 条件に合う場面を正しく検出できたか
- 結果を正しく記録できたか
- データ欠損やエラーがなかったか
- 人間が途中で手を入れずに運用できたか
こうした部分も含めて確認します。
もし結果が悪ければ、それもそのまま残します。
このブログで確認したいこと
この実験で確認したいのは、「AIを使えば簡単に株で稼げるか」ではありません。
むしろ、AIにプログラムを書かせるとどこまで自動化できるのか。AIが間違えたとき、どうやって気づくのか。良さそうに見える売買ルールを実際に検証するとどうなるのか。人間の作業をどこまで減らせるのか。
そうした過程を、成功も失敗も含めて記録することが目的です。
これから公開するPaper Tradeの実測記録も、「AI株システムが勝ったか負けたか」だけではなく、「そもそも検証システムとして信用できる状態なのか」という視点で残していきます。
専門用語が分からない場合は、別ページのAI株システム超初心者の用語集で、GitHub、PR、CI、バックテスト、OOSなどを初心者向けに説明しています。
※当ブログはAIを使ったシステム開発・検証の個人的な実験記録です。特定銘柄の推奨、投資助言、利益の保証を目的としたものではありません。過去の検証結果やPaper Tradeの結果は、将来の投資成果を保証するものではありません。