このページは、ITや投資の専門知識がない人でも読めることを最優先にした用語集です。
AIで株の検証システムを作っていると、GitHub、Issue、PR、CI、バックテスト、OOSなど、普段の生活では聞かない言葉が次々に出てきます。
私自身も、言葉を調べるために別の言葉を調べる状態になりました。そこで、このブログで実際に登場した言葉だけを、あとから読み返せるようにまとめます。
各用語は「ざっくり」「たとえると」「このブログでは」「ここだけ注意」の順で説明します。たとえは理解の入口として使い、一般的な意味と、このブログ独自の使い方は分けて書きます。
※このページは初心者向けの入口です。厳密な技術仕様をすべて説明するものではありません。
まずAIまわりの言葉
1. AI（人工知能）
ざっくり：文章を作る、画像を見分ける、予測するなど、人が行う知的な作業の一部をコンピューターで実現する技術や仕組みの総称です。
たとえると：「何でもできる1人の人」ではなく、文章係、画像係、予測係など、得意分野の違う道具の集まりに近いです。
このブログでは：文章の整理、調査、プログラム作成、レビュー、監査など、役割を分けてAIを使っています。
ここだけ注意：AIの回答がそのまま正しいとは限りません。このブログでは、重要な部分を別のAIや実際のデータ・動作結果で確認することがあります。
2. LLM（大規模言語モデル）
ざっくり：大量の文章やコードなどのパターンを学習し、入力された内容に続く言葉の候補を計算しながら、文章やコードを生成できる大規模な言語モデルです。
たとえると：大量の文章のパターンを学んだ「文章づくりのエンジン」のようなものです。
このブログでは：ChatGPTやGeminiなどの生成AIサービスを使うときに関係してくる技術用語として登場します。
ここだけ注意：ChatGPTやGeminiはサービス名、LLMはモデルの種類を表す言葉です。同じ意味ではありません。
AIに開発を任せると出てくる言葉
3. GitHub（ギットハブ）
ざっくり：プログラムのコードを変更履歴と一緒に保存・共有し、作業の記録やレビュー、自動チェックなどもまとめて管理できるサービスです。
たとえると：プログラム開発専用の「共有フォルダ＋変更履歴＋作業票＋検査記録」がまとまった仕事場です。
このブログでは：AIが変更したコード、何を直したか、テストに通ったか、監査結果はどうだったかを確認する中心の場所として使っています。
ここだけ注意：単なるファイル置き場ではなく、変更の履歴や作業のやり取りを残せることが大きな特徴です。
4. Issue（イシュー）
ざっくり：GitHub上で、作業、不具合、アイデアなどを記録し、進み具合を追いかけるための仕組みです。
たとえると：1件ずつ番号が付いた「作業依頼票」や「やることカード」に近いです。
このブログでは：一般的なIssueの使い方に加えて、AIへの作業指示として使うことがあります。会話だけで済ませず、「何をするか」「どこまでできたら完了か」を残すためです。
ここだけ注意：Issueそのものが正式な仕様書という意味ではありません。これは、このプロジェクトでの使い方です。
5. PR（Pull Request／プルリクエスト）
ざっくり：プログラムの変更案を、本線のコードへ取り込む前に「この変更でいいか」を提案し、確認・レビューする仕組みです。
たとえると：原稿を直したあとに、「この修正版を正式版へ入れていいですか？」と提出する申請に近いです。
このブログでは：AIがコードを変更しても、そのまま本線へ入れず、PRで変更内容やテスト結果を確認するためのゲートとして使っています。
ここだけ注意：PRを作っただけで変更が確定するわけではありません。内容を確認してから取り込みます。
6. CI（継続的インテグレーション）
ざっくり：コードを変更したときに、自動テストなどを実行して、変更によって問題が起きていないか早めに確認する仕組みです。
たとえると：プログラムを直したときに自動で行われる「健康診断」に近いです。
このブログでは：AIが「テストしました」と答えただけで終わらせず、GitHub Actionsなどが実際にテストを実行した記録を確認するために使っています。
ここだけ注意：CIは自動テストだけを意味する言葉ではありませんが、初心者向けには「変更時の自動チェック」と考えると理解しやすいです。
7. pytest（パイテスト）
ざっくり：Pythonで作ったプログラムが、決めたとおりに動くか確認するテストを書き、実行するための仕組みです。
たとえると：「この入力なら、この答えになるはず」という問題を用意して確認する、プログラム用の自動採点係です。
このブログでは：新しい機能が動くかだけでなく、修正によって前まで動いていた部分が壊れていないか確認するためにも使っています。
ここだけ注意：株の勝率を採点する道具ではありません。プログラムの動作をテストするためのものです。
株の検証で出てくる言葉
8. Paper Trade（ペーパートレード）
ざっくり：実際のお金を使わずに、「この条件なら買った」「ここで売った」と仮定して、売買の結果やシステムの動きを記録するシミュレーションです。
たとえると：本番前のリハーサルに近いです。
このブログでは：過去データで行うバックテストとは分けて、実際の時間の流れに沿ってシステムがどう動くか確認する段階として使っています。
ここだけ注意：実際の資金は動かしません。また、実取引では注文の成立価格や市場環境などが異なるため、同じ結果になるとは限りません。
9. backtest（バックテスト）
ざっくり：過去の株価データに売買ルールを当てて、「過去ならどのような結果になっていたか」を調べる検証です。
たとえると：受験勉強の「過去問」に近いです。過去問で点が取れても、本番で同じ結果になる保証はありません。
このブログでは：検証中の売買ルールを過去データに当て、シグナル数や成績、データ品質などを確認するために使っています。
ここだけ注意：過去データに合わせすぎると、過去では良く見えても別の期間では通用しないことがあります。バックテストの好成績だけで実取引へ進む判断はしません。
10. OOS（Out-of-Sample／アウト・オブ・サンプル）
ざっくり：売買ルールを作ったり調整したりするときに使っていない、別の過去データで、そのルールをもう一度確かめる考え方です。
たとえると：問題集を見ながら答えを覚えたあと、まだ見たことのないテスト問題を解くようなものです。
このブログでは：売買ルールを作るのに使った期間と、確認用に残しておいた別の期間を分け、過去データに都合よく合わせただけのルールになっていないか確かめます。
ここだけ注意：OOSで良い結果が出ても、将来の利益を保証するものではありません。
開発環境と運用で出てくる言葉
11. Python（パイソン）
ざっくり：プログラムを書くための言語の一つです。読みやすい書き方がしやすく、データ処理、自動化、Web開発、AI関連など幅広い用途で使われています。
たとえると：人間が「こう動いてほしい」とコンピューターへ伝えるための言葉の一つです。
このブログでは：株価データの取得、売買条件の判定、結果の記録、バックテスト、Paper Tradeなど、AI株システムの中心部分を動かすために使っています。
ここだけ注意：PythonそのものがAIではありません。AIにPythonのコードを書いてもらうことはありますが、Pythonはプログラミング言語です。
12. PowerShell（パワーシェル）
ざっくり：コマンドを入力してPCを操作したり、複数の作業を自動化したりできるコマンドラインシェル・スクリプト環境です。
たとえると：マウスでフォルダを開いたりボタンを押したりする代わりに、文字でPCへ命令する操作席のようなものです。
このブログでは：GitHubからコードを取得する、フォルダを移動する、Pythonやテストを実行する、といったPC作業で使いました。
ここだけ注意：Windows以外のPC（Macなど）でも使えますが、このブログではWindows PCで使った場面を中心に書いています。
13. ターミナル
ざっくり：PowerShellやコマンドプロンプトなどの「文字で操作する仕組み」を表示し、コマンドを入力するための画面・アプリを指す言葉です。
たとえると：PowerShellが「話す言葉・操作役」なら、ターミナルはそのやり取りを表示する窓口に近いです。
このブログでは：Codexが「このコマンドを実行してよいですか」と確認してきた画面や、Python・Git・pytestの実行結果を見る場面で登場します。
ここだけ注意：「ターミナル」と「PowerShell」は同じものではありません。ターミナルの中でPowerShellを動かすことがあります。
14. AIエージェント
ざっくり：AIを使い、与えられた目標や指示に沿って、必要な手順を考えながら作業を進めるソフトウェアの仕組みです。
たとえると：質問に1回答えるだけの相談相手よりも、「この仕事をここまで進めて」と作業単位で頼める担当者に近いイメージです。
このブログでは：JulesやOpenHandsなど、コードを読み、修正やテストなど複数の工程を進めるタイプのAIを試した場面で使います。
ここだけ注意：AIエージェントだから完全放置できるとは限りません。権限確認、承認、結果確認など、人間が必要な工程が残ることがあります。
15. 本社・正本
ざっくり：これは一般的なIT用語ではなく、この実験室独自の呼び方です。「本社」はGoogle Drive上の記録場所、「正本」は複数の下書きやAI回答があるときに最新版として基準にする元資料を意味します。
たとえると：会話やメモが何枚あっても、最後に確認する「正式な原本」を1冊決めておくイメージです。
このブログでは：記事草稿、実験結果、運用ルールなどをまず本社Google Driveの正本へ残し、そこから監査・公開へ進めます。
ここだけ注意：「本社」「正本」はこのプロジェクトでの運用上の名称です。Google Driveの正式な機能名ではありません。
16. 独立監査
ざっくり：これもこのブログで使う運用上の呼び方です。何かを作ったAIの自己申告だけで終わらせず、別のAIや一次資料を使って内容をもう一度確認する工程を指します。
たとえると：答案を書いた本人だけで丸付けせず、別の採点者と元の問題文でもう一度確認するイメージです。
このブログでは：コードの変更、実験結果、ブログ記事などについて、GitHubの実行結果や元データと照合しながら別AIでチェックすることがあります。
ここだけ注意：公認会計士などが行う法定監査を意味する言葉ではありません。この実験室内の品質確認プロセスを分かりやすく「独立監査」と呼んでいます。
株の検証でさらに出てくる言葉
17. 5分足
ざっくり：5分間の値動きを、始値・高値・安値・終値・出来高などにまとめたデータです。
たとえると：5分間ずっと価格が1つだったという意味ではなく、その5分間に起きた動きを1枚の「要約カード」にしたようなものです。
このブログでは：AI株システムが5分足を1本ずつ読み、条件がそろったかを判定します。5分足には出来高も含まれます。
ここだけ注意：5分足だけでは、その5分間の中で価格がどの順番で動いたかまでは分からない場合があります。
18. VWAP（出来高加重平均価格）
ざっくり：取引量を考慮して計算する平均価格です。たくさん取引された価格ほど、平均への影響が大きくなります。
たとえると：単純に値段を平均するのではなく、「その値段でどれくらい取引されたか」という重みも付けて平均するイメージです。
このブログでは：現在の検証では、その日の累積VWAPを計算し、5分足の終値がVWAPより上にあることをシグナル条件の1つにしています。
ここだけ注意：VWAPより上にあるから、その後も株価が上がると保証されるわけではありません。あくまで現在の実験で使っている条件の1つです。
19. 出来高
ざっくり：一定時間にどれくらいの数量の売買が成立したかを表すデータです。
たとえると：株価が「いくらで取引されたか」なら、出来高は「どれくらい活発に取引されたか」を見る材料の1つです。
このブログでは：現在のシステムでは、今の5分足の出来高が直前5本の平均出来高の1.5倍以上かを確認しています。
ここだけ注意：出来高が増えたから株価が必ず上がる、という意味ではありません。
20. シグナル
ざっくり：あらかじめ決めた条件が成立したことを示す合図です。
たとえると：「買え」という命令そのものではなく、「確認する条件が全部そろいました」というチェックランプに近いです。
このブログでは：固定した4条件がすべて成立した場面を「シグナル」と呼び、検証対象にします。AIがその場で自由に株価を予測して出しているものではありません。
ここだけ注意：シグナルが出ても、利益が出ることを意味しません。また現在のDaily Replayでは実際の注文は出しません。
21. エントリー
ざっくり：取引を始めること、または取引を始めた価格を指す言葉です。
たとえると：検証上の「ここから取引を始めたことにする」というスタート地点です。
このブログでは：実売買ではなく仮想エントリーです。現行仕様では、シグナルが確定した5分足の終値ではなく、その次の5分足の始値を基準にしています。
ここだけ注意：後からシグナルを確認して、過去の都合のよい価格で買えたことにはしません。
22. 利確・損切り（TP / SL）
ざっくり：TPはTake Profitの略で「利確」、SLはStop Lossの略で「損切り」です。利確は利益を確定する出口、損切りは損失を止める出口です。
たとえると：「ここまで上がったら利益を確定」「ここまで下がったら損失を止める」と、あらかじめ出口を決めておくイメージです。
このブログでは：現在の検証では、TP +1.0%（利確）とSL -0.5%（損切り）を固定条件にしています。
ここだけ注意：この数値は当実験の固定条件であり、一般的な推奨値や最適設定ではありません。利益を保証するものでもありません。
23. スリッページ
ざっくり：想定していた取引価格と、実際に約定する価格との間に生じるずれです。
たとえると：「この価格で買える」と思って注文しても、実際には少し違う価格で成立することがある、というずれです。
このブログでは：現在のDaily Replayでは、実際の市場で価格がずれる可能性を完全に無視しないため、片道0.05%を実験上の仮定として入れています。
ここだけ注意：毎回必ず0.05%ずれるという意味でも、特定の証券会社の実績値でもありません。
24. Daily Replay（デイリー・リプレイ）
ざっくり：これは一般的な金融の標準用語ではなく、このプロジェクトで使っている呼び方です。市場終了後に、その日の確定済み5分足を時系列に沿って再生し、固定した条件を検証する仕組みです。
たとえると：試合中に参加するのではなく、試合が終わったあとに映像を最初から見直して、「このルールならどこで反応したか」を確認する復習に近いです。
このブログでは：RealtimeのPaper Tradeをデータ遅延の問題で凍結したあと、戦略そのものを検証するために使っています。長期間の過去データをまとめて評価するバックテストとも区別しています。
ここだけ注意：市場終了後の確定データを使うため、Realtimeでその時刻に売買できた実績ではありません。実際のお金も動かしていません。
25. ファンダメンタル分析
ざっくり：会社の業績、財務、決算、PER、PBR、配当、成長性など、会社そのものに関する情報を材料に考える分析方法です。
このブログでは：現行20営業日検証では条件を混ぜないため、ファンダメンタル条件は採用せず、テクニカル寄りの固定条件を検証しています。
覚え方：会社を見る分析。
26. テクニカル分析
ざっくり：株価や出来高など、市場で実際に起きた値動きを材料に考える分析方法です。
このブログでは：5分足、高値・安値、VWAP相当値、出来高などを使う固定条件の検証に関係します。
覚え方：値動きを見る分析。
27. 裁量トレード
ざっくり：その場の情報や経験をもとに、人間が売買判断する方法です。
このブログでは：固定ルールで判定する現行システムとの違いを説明するために使います。
覚え方：人がその場で判断する。
28. システムトレード
ざっくり：あらかじめ決めたルールに従って売買判断する方法です。
このブログでは：同じ条件を繰り返し適用し、結果を再現・検証しやすくする考え方として扱います。勝利や利益を保証する意味ではありません。
覚え方：先に決めたルールで判断する。
29. チャートパターン
ざっくり：過去の値動きの形や並び方を一定のパターンとして捉える考え方です。
このブログでは：筆者の過去経験を説明する文脈で登場しますが、似た形だから同じ未来になると保証するものとしては扱いません。
覚え方：値動きの「形」。
30. OHLC（始値・高値・安値・終値）
ざっくり：Open（始値）・High（高値）・Low（安値）・Close（終値）の頭文字を並べた言葉です。
たとえると：5分間の値動きを「最初・いちばん高い・いちばん安い・最後」の4つの価格で要約した記録です。
このブログでは：5分足の4つの価格をまとめて説明するときに使います。同じ5分足の高値と安値のどちらへ先に到達したかは、OHLCだけでは分かりません。
覚え方：OHLC＝「始値・高値・安値・終値」の4価格。
31. ambiguous（アンビギュアス／順序不明）
ざっくり：どちらが先だったかを、手元のデータだけでは決められない状態です。
たとえると：「コンビニにも公園にも行った」ことは分かるけれど、どちらへ先に行ったかの記録がない状態です。
このブログでは：同じ5分足で利確ラインと損切りラインの両方へ届いたとき、OHLCだけでは先後が分からないため、順序不明（ambiguous）として記録します。
ここだけ注意：都合よく勝ち・負けへ変換せず、勝率や平均損益などへ勝敗として混入させません。
※当ブログの検証結果や用語解説は、システム開発の実験記録であり、特定銘柄の推奨や投資利益を保証するものではありません。投資判断はご自身で最新情報を確認したうえで行ってください。