AI投資ルール探索

AIクオンツのリサーチループを回すシステムです。JPX上場銘柄マスタと約20年分の日足データ(1,510万行・3,700銘柄超)の取得・品質検証・特徴量計算のデータ基盤を土台に、LLMが売買ルールの仮説を構造化形式で生成し、コード化してバックテストを実行、その成績が次の仮説改善へ還流します。

このループで試行した仮説は11,600本超(2026-10-13時点)。全仮説が実行前に成功基準とともに事前登録され、全過程は実験管理データベースに記録されて、人がレビューできる形のサマリとレポートを日次で出力します。システムは常駐させずバッチ実行を基本とします。

過去データへの合わせ込み(過学習)で「有望に見えるだけ」のルールを排除するため、学習期間と未知データを厳密に分けるウォークフォワード検証、組合せ的交差検証(10経路)、多数の試行で偶然出る好成績への対処(Deflated Sharpe Ratio・過学習確率の管理)を組み込んでいます。成功基準の後出しは事前登録で禁止しています。

評価は手数料・スリッページ・税といった摩擦コストを控除したうえで行い、日本株の日足データを対象に売買単位(100株)・値幅制限(ストップ高安は約定不可)・呼値まで執行モデルに反映しています。バックテストのシミュレータも、簿記の正確性を理由に自作しています。

2026-10-09からペーパートレードの状況レポートを毎日生成しています。監視対象は1,000本超のルール(2026-10-13時点・1,037本)。その大部分(97%)が撤退基準(最大下落率の上限)に達したとして警告を出しており、排除の基準が形式的でなく実際に作動していることを示しています。

本番運用に進めたルールはまだありません。期待値プラスのルールの発見には至っておらず、ペーパートレードでの検証を継続するのが現状です。発注は人の承認ゲートを経る支援に限り、無人の自動発注は対象外としています。

本プロジェクトは社内の研究開発です。投資判断の参考情報の提供を目的とし、投資勧誘・利益の保証を行うものではありません。過去のバックテスト実績は将来の成果を保証しません。すべてのレポートにこの免責事項とデータ制限(サバイバーバイアスなど)が自動付記されます。