
国内ユーザーにとって、米国株の取引は確かに面倒です。海外の銀行カードを申請し、米国株口座を開設し、為替規制にも直面しなければなりません。しかし、RWAトークン化された米国株の登場により、この状況は一変しました。ユーザーは米国株契約を暗号通貨で直接取引できるようになり、従来の証券会社や国境を越えた資本の必要性がなくなりました。
本日は、FMZ Quantitative Platform 上で、米国株の RWA 取引のための AI を活用した自動ワークフローの構築について考察します。これにより、アルゴリズムが市場を分析し、意思決定を行うことが可能になり、「テクノロジーを活用してウォール街で利益を上げる」という夢を真に実現できるようになります。誤解しないでください。これはどちらかといえば技術的な探求です。自動取引は魅力的ですが、その核となるのはリスク管理です。
RWAの正式名称はReal World Assetsです。簡単に言えば、不動産、債券、株式、金といった現実世界の貴重な資産をブロックチェーントークンの形で表すことです。それぞれのトークンは現実の資産に裏付けられています。
このセクターは2025年に急速な成長を遂げ、オンチェーン資産価値は300億ドルに達し、3年前と比較して400%増加しました。RWA市場全体は2,300億ドルを超え、その大部分をステーブルコインが占め、次いでトークン化された米国債が続いています。

なぜこれほど人気があるのか?業界では一般的にこう理解されています。
トークン化された株式とは、ブロックチェーン上で現実世界の株式を表すデジタルトークンです。各トークンは、テスラやアップルなどの従来の株式の価値を反映しており、通常は規制当局によって保管されている実際の株式と1対1で裏付けられています。
明確に言えば、トークン化された米国株には主に 2 つの形式があります。
1:1裏付けのトークン化された株式例えば、KrakenとBybitが立ち上げたxStocksは、各トークンが実際の株式に裏付けられており、Solanaブロックチェーン上で発行されます。
永久契約書例えば、Aster や Bitget が提供するものは、株式を直接保有するのではなく、株価を追跡し、暗号通貨で決済されるデリバティブ契約です。

米国のトークン化された株式プラットフォームのほとんどは、24時間365日取引を提供しています。つまり、1日24時間、週5日取引が可能です。これは、従来の米国株式市場の1日6.5時間よりもはるかに長いですが、真の24時間365日取引というわけではありません。
このワークフローの目標は、「データ収集 → AI 分析 → 自動取引」という完全なチェーンを構築し、テクニカル指標と市場センチメントに基づいて AI が自動的に取引の決定を下せるようにすることです。

定时触发器(每天21:30)
↓
获取三类数据(并行)
├── 账户持仓信息
├── 市场新闻情绪(Alpha Vantage)
└── K线技术数据(Alpha Vantage)
↓
数据处理与标准化
↓
AI多层分析(Claude Sonnet 4)
├── 情绪分析(短期+长期)
├── 技术分析(生成报告)
└── 交易决策(5个选项)
↓
执行操作
├── 开多/开空/平多/平空/无操作
├── Telegram通知
└── 止盈止损(3%止盈,1%止损)
毎日21時30分(北京時間)に実行するように設定します。この時間は、米国東部標準時ゾーン8の株式市場が開く時間であるためです。

取引所の現在のポジションステータスを取得します。

ここでは変数を使用します$vars.stock外部変数は、Apple 株永久契約の「AAPL」などの株式シンボルを動的に指定するために使用されます。

設定するパラメータ:
端点URL:https://mcp.alphavantage.co/mcp?apikey='YOUR_API_KEY'
认证方式:none
工具:NEWS_SENTIMENT
tickers:{{$vars.stock}}
必要な資格情報:
Alpha Vantage の API キーが必要です。Alpha Vantage公式サイト無料アプリケーション。無料版では 1 日あたりのリクエスト数に制限があります。
センチメントデータを取得した後、AIモデルを用いて市場センチメントを分析します。まず、モデルの認証情報を設定し、希望するモデルを選択します。設定が完了したら、指示を入力するだけで、AIが関連テキストを分析し、取引判断を下すことができます。

プロンプトワード:
你是一个专门分析美股市场的高智能精准情感分析器。针对品种{{$vars.stock}},使用两部分方法分析文本情感:
短期情感:
- 评估即时市场反应、近期新闻影响和技术波动性
- 确定情感类别:"积极"、"中性"或"消极"
- 计算-1(极度消极)到1(极度积极)之间的分数
- 提供简洁的理由
长期情感:
- 评估整体市场前景、基本面以及宏观经济因素
- 确定情感类别和分数
- 提供详细的理由
输出格式(严格JSON,不要任何额外文本):
{
"shortTermSentiment": {
"category": "积极",
"score": 0.7,
"rationale": "..."
},
"longTermSentiment": {
"category": "中性",
"score": 0.0,
"rationale": "..."
}
}
现在,分析以下文本:
{{ $json.text }}

設定するパラメータ:
端点URL:https://mcp.alphavantage.co/mcp?apikey='YOUR_API_KEY'
认证方式:none
工具:TIME_SERIES_DAILY
symbol:{{$vars.stock}}
outputsize:compact
データソースの選択について
重要な設計アイデアは次のとおりです。取引所のオンチェーンデータではなく、米国株式市場の実際の日次データを使用します。。
なぜそうするのでしょうか?考慮すべき主な要因がいくつかあります。
価格回帰原理トークン化された米国株の価格は、最終的には実際の米国株価に戻ります。暗号資産取引所の価格は、流動性や資金調達率などの要因により短期的には変動する可能性がありますが、長期的には必然的に実際の株価を追随することになります。
より信頼性の高いデータ品質:Alpha Vantageは主要取引所の公式データを提供しており、新興の分散型取引所と比較して、より正確で安定したデータを提供しています。
テクニカル指標は参考資料としてより価値があるMACDやRSIといったテクニカル指標は、実際の米国株式データに基づいて算出され、主流市場の真の状態を反映しています。結局のところ、取引量と機関投資家の資金の大部分は依然として伝統的な市場に流れているのです。
データ異常リスクを回避するオンチェーンデータは、スマートコントラクトのバグ、オラクルの障害、その他の要因(例:XPLの価格停止)により異常を示す可能性があります。従来の市場データを使用することで、これらの技術的リスクを軽減できます。
初心者の方は、まず従来の市場の日次データを用いて基本戦略を構築するのが無難です。プロセスに慣れてきたら、オンチェーンデータやより高頻度の時間枠を徐々に取り入れて最適化を進めていきましょう。
データ取得が完了したら、テクニカルデータの参照として特定の指標を計算するプラグインを使用します。このプラグインはJavaScriptコードを使用して4種類のテクニカル指標を計算します。入力パラメータは、前のステップで取得したデータです。Inventorプラットフォームのtalib関数は、入力データに特定の形式要件を持っています。まずデータを変換してから、4つの指標を計算します。

function main(inputData) {
const records = [];
const lines = inputData.trim().split(/\r?\n/);
// Check if there are more than 10 data rows (excluding header)
if (lines.length - 1 <= 10) {
Log("Error: Data must have more than 10 rows (excluding header)");
return null;
}
// Skip header row and process data
for (let i = 1; i < lines.length; i++) {
const values = lines[i].split(',');
// CSV has 6 columns: timestamp, open, high, low, close, volume
if (values.length >= 6) {
const record = {
Time: new Date(values[0]).getTime(),
Open: parseFloat(values[1]),
High: parseFloat(values[2]),
Low: parseFloat(values[3]),
Close: parseFloat(values[4]),
Volume: parseFloat(values[5]),
OpenInterest: 0
};
records.push(record);
}
}
// Double check parsed records
if (records.length <= 10) {
Log("Error: Successfully parsed data has 10 or fewer records");
return null;
}
// Calculate technical indicators (requires talib library)
const macd = talib.MACD(records);
const rsi = talib.RSI(records, 14);
const atr = talib.ATR(records, 14);
const obv = talib.OBV(records);
// Get last 10 values
function getLast10Values(arr) {
if (!arr || arr.length === 0) return [];
return arr.slice(-10);
}
const result = {
MACD: {
macd: getLast10Values(macd[0]),
signal: getLast10Values(macd[1]),
histogram: getLast10Values(macd[2])
},
RSI: getLast10Values(rsi),
ATR: getLast10Values(atr),
OBV: getLast10Values(obv)
};
Log('指标信号计算完成')
return result;
}
なぜこれら 4 つの指標を選択するのでしょうか?
このデモでは、4つの標準的な指標のみを使用しています。実際には、Inventorプラットフォームにはさらに多くの指標計算関数が含まれており、ほぼすべての主流のテクニカル分析手法をカバーしています。これらの関数に満足できない場合は、カスタム指標計算関数を使用して、より多くの指標を構築することもできます。
3 つのデータ ソースを取得したら、Aggregate ノードを使用してデータを結合し、Code ノードを使用して 3 つのソースのデータを統一された形式に統合します。

let posData = null;
let contentData = null;
let technicalIndicators = null;
for (const item of items) {
// 提取持仓数据
if (item.json.operation == 'getPosition' && item.json.result !== undefined) {
posData = item.json.result;
posData.amount = posData.amount == 0 ? "无持仓" :
posData.amount > 0 ? "多仓" : "空仓";
}
// 提取情绪分析结果
if (item.json.output !== undefined) {
contentData = item.json.output;
}
// 提取技术指标
if (item.json.MACD !== undefined) {
technicalIndicators = {
"趋势指标MACD": item.json.MACD,
"振荡指标RSI": item.json.RSI,
"波动性指标ATR": item.json.ATR,
"成交量分析OBV": item.json.OBV
};
}
}
return [{
json: {
"持仓数据": posData,
"情感分析": contentData,
technicalIndicators
}
}];
これはワークフロー全体の中核ノードであり、以前に収集されたすべてのデータ(ポジションステータス、感情分析、テクニカル指標)を統合して、詳細な取引分析レポートを生成する役割を担います。
ノードロジックの説明:
このノードは標準化されたデータを受け取り、Claude Sonnet 4モデルを用いて包括的な分析を行い、フォーマットされたTelegram HTMLレポートを出力します。鍵となるのはプロンプトワードの設計です。AIに以下の点を理解させる必要があります。
ポジション優先原則: アカウントにすでにポジションがある場合、分析は単にポジション開設の提案をするのではなく、リスク管理(ポジションを増やすか減らすか閉じるか)に焦点を当てるべきです。
二重の時間次元: さまざまなポジション配分戦略に対応する短期(1~7日間)と長期(1~4週間)の分析提案を提供します。
テクノロジーと感情の融合: MACDやRSIなどの客観的な指標を分析し、市場センチメントスコアに基づいた判断も必要です。
実行可能性漠然とした提案ではなく、具体的な価格ポイント(エントリー価格、ストップロス価格、目標価格)を提示する必要があります。
プロンプトワードの構造(簡略版):
**数据结构:**
持仓信息 + 情感分析 + 技术指标
**分析框架:**
- 持仓状态判断
- 短期分析(基于最新5-10个周期)
- 长期分析(基于完整趋势)
**输出要求:**
Telegram HTML格式,包含:
- 当前持仓状态
- 短期操作建议(30-50%仓位)
- 长期投资建议(20-30%仓位)
- 关键技术指标解读
- 市场情感分析
- 风险提示
**关键指导原则:**
1. 持仓优先:有持仓时关注风控
2. 技术指标优先:使用数组最新值
3. 情感分析结合:-1到1的分数判断
4. 简洁表达:每个理由50-80字
5. 可操作性:给出具体价格点位
完全なプロンプトは約 2,000 語の長さで、詳細なデータ形式の説明、出力テンプレート、書式設定の要件などが含まれています。詳細については、記事の最後にある戦略のソース コードを参照してください。
分析レポートをTelegramにプッシュします。
設定するパラメータ:
操作类型:sendMessage
Chat ID:xxxxxxx // 你的群组或频道ID
消息文本:{{ $json.output }}
解析模式:HTML
必要な資格情報: Telegram Bot APIトークンが必要です。@BotFather でボットを作成してトークンを取得してください。
チャットIDの取得方法:
https://api.telegram.org/bot<YOUR_BOT_TOKEN>/getUpdates感情分析ノードを使用して最終決定を下します。

設定するパラメータ:
请分析{{ $json.output}}中的技术指标和市场信号,综合以下关键要素做出交易决策:
**决策依据优先级:**
1. **技术指标组合**:MACD信号强度、RSI超买超卖状态、成交量变化趋势
2. **价格位置**:当前价格相对于建仓区间、止损位、目标位的位置关系
3. **市场情感**:短期情感分数和长期展望分数的综合评估
4. **持仓状态**:当前是否有持仓及持仓成本情况
**交易决策选项:**
- **下多单**:当技术指标转强势、价格处于建仓区间下沿、市场情感积极且无持仓时
- **下空单**:当技术指标转弱势、价格突破止损位、市场情感悲观时
- **平多单**:当持有多头仓位且价格达到目标位或跌破止损位时
- **平空单**:当持有空头仓位且技术指标转多或价格反弹至平仓位时
- **无操作**:当信号不明确、处于震荡区间或风险过大时保持观望
**特别注意:**
- 严格遵循报告中的止损价位设置
- 结合短期和长期建议进行仓位管理
- 考虑市场波动率和风险提示进行决策
**最终输出格式:**
基于以上分析,当前交易决策为:[下多单/下空单/平多单/平空单/无操作]
このノードは、分析レポートの内容に基づいて実行する操作を自動的に決定し、それをさまざまなトランザクション実行ノードにルーティングします。
AIの判断に基づいて特定のアクションを実行します。「Open Long」を例に挙げましょう。

その他の操作も同様で、取引所に直接接続し、取引決定に基づいて取引を実行します。その後、メッセージがアプリにプッシュされ、ユーザーは取引操作に関するリアルタイムの通知を受け取ることができます。
これはリスク管理の最終ラインです。AIがポジション操作が不要であると判断した場合には、利益確定と損切りを検知するための新たな防御ラインを追加する必要があります。
function main(contract) {
var contractsymbol = contract + '_USDT.swap';
var positions = exchange.GetPositions(contractsymbol);
if (positions && positions.length > 0) {
var ticker = exchange.GetTicker();
// 判断持仓方向:多头=1,空头=-1
var direction = positions[0].Type == 0 ? 1 : -1;
// 计算盈亏比例
var pnlRatio = (ticker.Last - positions[0].Price) * direction / positions[0].Price;
// 确定平仓订单类型
var closeOrderType = direction == 1 ? 'closebuy' : 'closesell';
// 止盈:盈利达到3%时平仓
if (pnlRatio >= 0.03) {
exchange.CreateOrder(positions[0].Symbol, closeOrderType, -1, positions[0].Amount);
Log('止盈执行,盈利:' + (pnlRatio * 100).toFixed(2) + '%');
}
// 止损:亏损达到1%时平仓
else if (pnlRatio <= -0.01) {
exchange.CreateOrder(positions[0].Symbol, closeOrderType, -1, positions[0].Amount);
Log('止损执行,亏损:' + (pnlRatio * 100).toFixed(2) + '%');
} else {
Log('无操作');
}
return {};
} else {
return {};
}
}
このシステムは現在実験段階次のようなリスクに注意する必要があります。
1. API呼び出しの制限
Alpha Vantageの無料版では、1日に25回しか通話できません。通話時間を合理的に調整するか、有料版にアップグレードする必要があります。
2. 契約流動性
取引所における個別株取引の流動性は依然として不十分であり、スリッページが発生する可能性があり、慎重な検討が必要です。
3. 異常な価格変動
分散型取引所は、トークン化された株式取引において価格の乖離(デカップリング)を経験する可能性があります。DEXはオフチェーンの株価データを取得するためにオラクル(PythonやChainlinkなど)に依存しているため、オラクルの更新遅延やオンチェーンの流動性不足により、マーク価格と実際の米国株価に大きな乖離が生じる可能性があります。これは、暗号資産取引所には利点がある一方で、技術的なリスクが依然として存在することを改めて認識させるものです。
4. 市場リスク
仮想通貨取引所は、高レバレッジ(最大1001倍)を提供するデリバティブ取引プラットフォームとして、世界的な監視の強化の中で規制リスクに直面しています。トークン化された米国株も新興分野であり、政策変更が取引に影響を与える可能性があります。
5. AIによる意思決定のリスク
AIモデルがどれほど高度であっても、(1)市場シグナルを誤判断する、(2)過去のデータに過度に依存する、(3)ブラックスワンイベントに対応できない、(4)極端な市場状況で効果を発揮しなくなるといった事態が発生する可能性があります。したがって、AIモデルの使用には注意が必要です。
6. 高いレバレッジリスク
暗号資産取引所が提供する高いレバレッジは諸刃の剣です。1%の価格変動で証拠金全額を失う可能性があります。たとえ1%の損切りを設定しても、市場の動きが速い場合は、執行が間に合わない可能性があります。
このシステムには、まだ改善できる点が数多くあります。
RWA エコシステムが成熟し、規制が明確になると、次のようになります。
この調査は、RWAとトークン化された米国株についてより深く理解することを目的としています。トークン化された株式を通じてDeFiと従来型金融を結びつける暗号資産プラットフォームは、確かに新たな可能性を切り開きました。しかし、私たちは以下の点を明確に理解する必要があります。
これは成熟した利益システムではなく、技術的な実験です。
現在のトークン化された米国株式市場はまだ非常に若いです。RWAは急速に発展してきましたが、技術的な問題も経験しています。高レバレッジ取引は非常にリスクの高いゲームです。もしあなたが挑戦したいのであれば、
この記事のコードと設定は公開されており、どなたでも議論や改善にご協力いただけます。ただし、以下の点にご注意ください。あらゆる取引にはリスクが伴います。自動化は利益を保証するものではありません。。
RWAの新たな時代において、私たちは皆、探検家です。慎重に前進し、共に学ばなければなりません。
ポリシーアドレス: https://www.fmz.com/strategy/510093
免責事項:この記事は技術的な議論のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではありません。暗号通貨およびデリバティブ取引には大きなリスクが伴います。リスクを理解し、意思決定を行う際には慎重に行ってください。