はじめに：アルファアリーナから自作アリーナへのアイデアの進化

Alpha Arenaの登場は、クオンツ取引コミュニティに大きな波紋を巻き起こしました。AIモデルがリーダーボードで覇権を争う様子を目の当たりにし、DeepSeekがリードしたかと思えば、次の日にはQwenが追い上げ、さらにはGrokが初期段階でリードを奪うなど、興味深い疑問が浮かび上がりました。それぞれのAIには独自の「個性」と強みがあるのだから、同じ取引環境でリアルタイムに競い合い、最もパフォーマンスの高いモデルを動的に選択して実際の取引を実行できるシステムを構築してみてはどうでしょうか？

このアイデアは少し突飛に聞こえるかもしれませんが、よく考えてみると、非常に理にかなっています。従来のクオンツ戦略は単一の論理的枠組みに依存することが多いのに対し、AIモデルの多様性は新たな可能性をもたらします。発明者のクオンツ取引プラットフォームのワークフロー自動化ツールを活用することで、このアイデアを実装し、完全な「AIインファイティング取引システム」を構築しました。

システム設計：AIのための競争の舞台の構築

マルチモデル並列意思決定：4つのAIシステムが同じステージで競い合う

システムは、取引参加者として、異なる個性を持つ 4 つの AI モデルを選択しました。

• DeepSeek Chat V3.1定量競技の卒業生であり、明確な論理と系統的な意思決定ができ​​る合理的なアナリストです。
• Claude 4.5リスク管理と機会の獲得の間の最適解を追求するバランスの取れたプレーヤー。
• Qwen 3 Maxアリババグループの代表者は、複雑な市場環境において安定した業績を実証しました。
• Grok 4世界で最も裕福な人物、イーロン・マスクの製品は、予想外の視点から生まれることが多い。

各AIは同じ市場データを受け取りますが、独自の学習背景と推論手法に基づいて独立した取引判断を生成します。この設計により、戦略の多様性が確保され、単一モデルに存在する可能性のある認知的盲点を回避できます。

競争的なランキングシステム：「虚栄心」によって動かされるパフォーマンス

このシステムの核となる革新性は、リアルタイムランキングメカニズムの導入にあります。各AIは、全てのモデルの中での自身の現在のランキングを把握でき、この「競争圧力」は、綿密に設計されたプロンプトを通じて伝達されます。

• 主導的地位「あなたのパフォーマンスは現在好調です。利益優位性を拡大するために、引き続き積極的に取引を続けてください。」
• 後進状態「あなたは現在遅れをとっています。追いついて利益を上げるために、より質の高い取引機会を積極的に探してください。」
• 初期「競争は始まったばかり！収益基盤を築く絶好のチャンスです！」

この心理的暗示メカニズムにより、AI モデルはさまざまなストレス条件下でさまざまな取引スタイルを示すことができるため、戦略の適応性が向上します。

ライブ取引と同期した仮想保有：セキュリティと効率性のバランス

この設計の巧妙な部分は、2 層のトランザクション アーキテクチャを使用していることです。

仮想トランザクション層すべての AI モデルは紙ベースの環境で取引し、損益実績とランキングの変化をリアルタイムで計算します。 リアルタイム実行層システムは、最もパフォーマンスの高いモデルを自動的に識別し、その仮想ポジションの状態を実際の取引口座に同期します。

この設計により、資金の安全性が確保されるとともに、戦略の動的な最適化が可能になり、検証されていない AI が実際の資金を直接操作するリスクを回避できます。

技術的実装：データから意思決定までの完全なリンク

マルチタイムフレームテクニカル分析：市場の全体像を把握する

システムは各 AI に 3 次元の市場データを提供します。

• 日足チャート: 長期的なトレンドと主要なサポートレベルとレジスタンスレベルを把握する
• 時間足チャート中期的なトレンドの変化と重要な転換点を特定する
• 5分足チャートレベル正確なエントリーポイントとエグジットポイントを見つける

各時間枠には、RSI、MACD、ATR、OBV などの主要なテクニカル指標の最新の 10 個の値が含まれており、AI が現在の市場状態と履歴の進化を完全に理解できるようになります。

標準化された意思決定インターフェース：複雑さを簡素化

意思決定の一貫性と比較可能性を確保するために、システムでは 5 つの標準化されたトランザクション アクションを定義します。

const actions = [
    "OPEN_LONG",    // 开多头持仓
    "OPEN_SHORT",   // 开空头持仓  
    "CLOSE_LONG",   // 平多头持仓
    "CLOSE_SHORT",  // 平空头持仓
    "NO_ACTION"     // 暂不操作
];

それぞれの意思決定には、簡潔な分析的推論が伴わなければなりません。これにより、AIの思考プロセスを追跡できるだけでなく、その後の戦略最適化のためのデータサポートも得られます。

動的モデル選択アルゴリズム：適者生存メカニズム

システムは、すべての AI モデルの仮想取引パフォーマンスを継続的に監視し、シンプルで効果的な適者生存のメカニズムを採用しています。

// 寻找当前表现最优的模型
let bestModel = null;
let bestPnl = currentThreshold;

models.forEach(model => {
    if (model.realizedPnl > bestPnl) {
        bestPnl = model.realizedPnl;
        bestModel = model.name;
    }
});

新しい「チャンピオン」モデルが発見されると、システムは直ちにライブ取引ターゲットに切り替え、ファンドが常に最高のパフォーマンスを発揮する戦略に従うようにします。

実用的な応用

多様な意思決定スタイル

長期にわたる観察を通じて、異なる AI モデルが確かに異なる「個性」を示すことが分かりました。

1. リスク選好の違い不安定な市場では、保守的なモデルは様子見する傾向があり、積極的なモデルは短期的な機会を試す傾向が強いです。
2. 複数の分析視点同じテクニカル指標に直面した場合、異なるモデルはまったく異なる視点からそれを解釈します。この多様性により、戦略の堅牢性が強化されます。
3. 競争効果は明ら​​かです。ランクが低い AI はより攻撃的になる傾向があり、予期しない取引の機会をつかむこともあります。

視覚監視システム

このシステムは、次の 4 次元のリアルタイム監視パネルを提供します。

• モデルの実行ステータス各種 AI のリアルタイムの意思決定とパフォーマンスランキングを表示します。
• パフォーマンス比較分析多次元評価モデルの過去のパフォーマンスとリスク指標
• リアルタイムの取引状況現在アクティブなモデルとファンドの追跡ステータスを表示します。
• システム全体の統計全体的な運用状況とリスク監視指標を提供します。

システムの特徴：イノベーションの価値

感情的インセンティブ設計

AIの意思決定プロセスに競争的なマインドセットを導入することは興味深い実験です。観察結果から、この「心理的暗示」がAIの意思決定スタイルに実際に影響を与えることが示されています。先行するAIはより安定する傾向があり、後進的なAIはより攻撃的な行動を示す傾向があります。プロンプトの設計手法にご興味があれば、「AIにエレガントにプレッシャーをかける方法」に関する私の見解を別途共有できます。

戦略の自己進化能力

従来の静的な戦略と比較して、このシステムは市場環境の変化に応じて最適なパフォーマンスを発揮するAIモデルに自動的に切り替えることができ、戦略の動的な進化を可能にします。この適応性は、急速に変化する金融市場において大きな価値をもたらします。

プロジェクト	ステータスの説明
DeepSeek	日足MACD指標は底値でゴールデンクロスを示しており、明確なトレンドを示しています。当社の戦略は現在、競争力強化を目指し、高収益機会の獲得を目指しています。
Qwen	15分足MACDは引き続き上昇しており、RSIはまだ買われすぎゾーンに入っておらず、OBVは着実に上昇しています。これは、特に既存ポジションを持たない投資家にとって、継続的なロングポジション維持を促す強力な短期テクニカルシグナルを示しています。リスクリワードレシオも良好で、積極的に利益を追求するという目標に合致しています。
Claude	MACDはプラストレンドで推移しており、5分足MACDもプラス、RSIは上昇傾向にあります。現在、ロングポジションを保有し、利益確定を進めています。強気の見通しを維持し、ランキング差を縮めるために、更なる利益獲得を目指して保有を継続します。
Grok	短期MACDトレンドは強い（5.15）ものの、その強さを裏付けるには不十分です。5分足RSIは58.65ですが、MACD比率は27.27と、短期的な反発が弱まっていることを示しています。現在、ロングポジションは約111USDTの浮動利益があります。テクニカル指標が上昇を続ける中、過剰な利益の損失を避けるため、利益確定に努めましょう。価格は現在241USDT下振れしており、底値反発を目指すために注意深く監視する必要があります。

意思決定プロセスの透明性

AIによる各判断の根拠は完全に記録・表示されるため、アルゴリズム取引によく見られる「ブラックボックス」の問題は解消されます。この透明性は、後々の戦略の最適化を容易にするだけでなく、AIの意思決定ロジックを理解するための貴重なデータも提供します。

限界：技術開発における現実世界の制約

モデル選択の考慮事項

システムは現在 4 つの AI モデルを使用しており、選択は主に以下の考慮事項に基づいています。

• 応答速度Gemini や GPT-5 などのモデルは強力なパフォーマンスを提供しますが、応答の遅延が大きいため、リアルタイムの取引シナリオには適していません。
• 安定性要件選択したモデルは、優れた API 安定性とサービス可用性を備えている必要があります。
• 費用対効果効果を確保しながら API 呼び出しコストを制御します。

システム アーキテクチャは柔軟な拡張をサポートしており、実際のニーズに応じて AI モデルを追加または置き換えることができます。

遅延問題の課題

これは現在私たちが直面している最大の技術的課題です。各AIモデルは推論に数秒から数十秒かかるため、動きの速い取引環境では最適なエントリーポイントを見逃してしまう可能性があります。実際の取引では、決定価格と約定価格の間に乖離が生じることがよくあります。この問題の解決には、AI推論の速度を全体的に向上させ、より効率的な並列処理メカニズムを構築する必要があります。

アプリケーションシナリオの位置付け

このシステムは、大規模なライブ取引への直接的な利用よりも、概念実証や研究ツールとしての利用に適しています。戦略テストやAIの行動分析では優れたパフォーマンスを発揮しますが、実用化においては、レイテンシー、コスト、安​​定性といった要素を考慮する必要があります。

結論：AI主導の定量取引の新たな方向性

マルチAIモデル競争型取引システムは、定量取引と人工知能の深層統合における重要な探求を表しています。異なるAIモデルを仮想環境で競争させることで、各モデルの独自の強みを発見できるだけでなく、市場の変化に動的に適応するインテリジェントな取引戦略を構築することも可能です。現在のシステムには依然として技術的な限界がありますが、この探求は、将来のインテリジェント取引システムの開発に向けた貴重な洞察と経験をもたらします。AI技術の継続的な進歩とコンピューティング能力の絶え間ない向上により、このようなシステムは定量取引の分野でますます重要な役割を果たすようになると考えられています。

関心のある開発者や研究者の皆様には、オープンソースコードに基づく更なる改良や実験を歓迎いたします。定量取引の魅力は、常に新たな可能性が探求されるのを待っていることにあります。AIモデル競争は、この探求の旅における魅力的な出発点に過ぎません。

サポートワークフロー戦略: https://www.fmz.com/strategy/515841