はじめに: 経験豊富なトレーダーは移動平均線を見て利益を上げることができるのに、私たちはいつも騙されるのはなぜでしょうか?

まず、辛い事実から始めましょう。10年以上先物取引をしている知り合いがいるのですが、彼の取引インターフェースは信じられないほどシンプルです。たった2本の移動平均線だけで、MACDやRSIといった「高度な」ツールさえ使っていません。それでも、彼はコンスタントに利益を上げています。

ある時、私は彼に尋ねずにはいられませんでした。「あなたはこの2本の線だけを見ているのですが、どのゴールデンクロスが本物のブレイクアウトで、どれが偽のシグナルなのかをどうやって判断するのですか？」

彼はお茶を一口飲んで、何気なく「ニュースを見ているよ」と言った。

私：？？？

彼は続けて、「例えば昨日のビットコインのゴールデンクロスですが、大手取引所が調査を受けているというニュースを見て、市場はパニックに陥っていました。このようなゴールデンクロスは、おそらく強気の罠と言えるでしょう。しかし先週のゴールデンクロスは、ブラックロックがETFの保有を増やしたというニュースと重なり、機関投資家が買いに殺到していました。なぜ市場に参入しないのでしょうか？」と述べた。

私は突然気づき、そしてすぐに絶望しました。これは単に「人間」の能力を試すテストではなかったのでしょうか?

経験豊富なプレイヤーの利点は何ですか?

1. 高速な情報取得速度市場を監視する際、さまざまなニュースソース、Telegram グループ、Twitter を開いたままにしておくことで、重要なニュースが発表されるとすぐに知ることができます。
2. 判断力の高さ数え切れないほどの市場の反応を目の当たりにしてきた私は、どのニュースが本当にポジティブなもので、どれが単なる誇大宣伝なのかをすぐに見分けることができます。
3. 決定的な決断技術的なシグナルとニュースのセンチメントが二重の確認を提供したら、適切なときに市場に参入し、必要に応じてためらわずに損失を抑えます。

では、私たち個人投資家はどうでしょうか?

• ニュースを見る頃には、価格がすでに5%上昇しているかもしれません。
• 「大きな明るいニュース」を見て手が震えるほど興奮していたのですが、それは3か月前の古いニュースを再利用したものだったのです。
• ゴールデンクロスが現れましたが、エントリーをためらっています。偽のブレイクアウトが発生したので、高値を追います。
• 携帯電話でニュースをずっとスクロールしていますが、まだ何をすればいいのかわかりません。

率直に言えば、テクニカル指標は誰でも見ることができますが、技術的なシグナルと市場の感情を組み合わせて判断を下します。それが真のスキルです。問題は、こうしたスキルには時間、経験、そして24時間365日市場を監視するエネルギーが必要だということです。

この仕事を AI に任せられるでしょうか?

私が考えているのは、次のようなプログラムを書くことができれば、ということです。

• 9つの主要ニュースソースのRSSフィードを24時間365日監視
• 最新ニュースの感情の強さと関連性を自動的に分析します。
• テクニカルシグナル（ゴールデンクロス/デッドクロス）と現在のポジションステータスを組み合わせる
• 事前に設定されたリスク管理ルールに基づいて、具体的な取引提案が提供されます。

これは、ある程度、私たちの情報と経験の不足を補うことができるでしょうか?

もちろん、この戦略が人間の判断に取って代わることができるとは断言できませんし、ましてや安定した利益を保証できるとも言えません（結局のところ、まだテスト段階であり、多くの落とし穴があるのは間違いありません）。しかし、少なくとも以下のことを達成するのに役立つでしょう。

1. 重要な情報を見逃さないでくださいニューススクレイピングは自動化されており、24時間稼働しています。
2. 意思決定の一貫性を維持する感情の起伏に基づいて軽率な決断を下すことはありません。
3. リスク管理の実施必要に応じて損失を切り、適切な場合には観察してください。

繰り返し行う情報収集と基本的な判断を助けてくれる「基本的な取引アシスタント」と考えてください。真の意思決定権は、依然として私たち自身の手の中にあるべきです。

さて、不満をぶちまけたところで、この実験的な戦略がどのように設計されたかを見てみましょう。

https://www.fmz.com/strategy/519838

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I. 基本戦略のアイデア

全体の戦略は 3 つのレベルに分かれています。

1. テクニカルシグナル層：二重移動平均システム

これは最も基本的なレイヤーで、EMA（指数移動平均線）を使用します。コードのデフォルト設定では、短期期間は7、長期期間は25ですが、取引スタイルに合わせて調整できます。

// 短期均线
EMA(7)

// 长期均线  
EMA(25)

// 信号判断
金叉：短期EMA上穿长期EMA → 看涨
死叉：短期EMA下穿长期EMA → 看跌

この部分は特に特別なものではなく、典型的なトレンドフォローです。しかし、重要な点は、ゴールデンクロスやデッドクロスに基づいて盲目的にポジションを開くことはないということです。その代わりに、これらのシグナルを「参考意見」として活用し、AIに渡します。

2. 感情分析レイヤー：RSSニューススクレイピング

この戦略では、9 つ​​の主要な暗号通貨ニュースソースから RSS フィードをリアルタイムで収集します。

• Cointelegraph
• Bitcoin Magazine
• CoinDesk
• Crypto Briefing
• Bitcoinist
• Crypto.news
• NewsBTC
• CryptoPotato
• 99Bitcoins

ちょっとしたコツがあります。過去24時間のニュースだけを保存し、時系列の逆順（新しい順）で並べています。なぜでしょうか？ニュースが新しいほど市場の反応が速く、その重み付けも高くなるからです。

// 筛选24小时内的新闻
const oneDayAgo = Date.now() - (24 * 60 * 60 * 1000);

// 按时间戳排序，新的在前
result.sort((a, b) => b.timestamp - a.timestamp);

3. 意思決定レベル：AIによる総合的な判断

これが全体の戦略の核となる部分です。テクニカルシグナル、ニュースデータ、現在の保有銘柄をJSONファイルにまとめ、Claude Sonnet 4.5に入力して、事前に設定されたルールに従って判断をさせます。

AI は主に次の 3 つのことを行います。

ステップ1：ニュースの感情的な強さを評価する（0～1点）

ここでの採点ルールの設計には、多くの検討を重ねました。ニュースがポジティブかネガティブかという単純な判断ではなく、以下の点を考慮しています。

• 関連性の重み対象の仮想通貨を直接言及するニュースの重みは 1.0、市場環境全体は 0.8、その他の仮想通貨は 0.5 です。
• 適時性の重み最新の 30% のニュースの重みは 1.0、中間部分の重みは 0.8、古いニュースの重みは 0.6 です。
• 市場連携暗号通貨市場は高度に相互接続されており、BTC/ETH の主要ニュースはすべての暗号通貨に影響を及ぼします。

たとえば、SOL を取引しているときに、「SEC がビットコイン ETF を承認」というニュースが報じられた場合、市場全体が影響を受けるため、AI もこれを大きな前向きな展開と見なします。

ステップ2：保有資産と損益状況を組み合わせる

これは多くのクオンツ戦略が見落としている点です。同じデッドクロスシグナルであっても、次のような場合、

• 1500U の利益のあるロングポジションを保有 → AI は利益を守るためにポジションを断固としてクローズすることを提案します。
• ロングポジションを保有しているが、300 USDT の損失が発生している → AI はより慎重になり、観察のために一部だけをクローズする可能性があります。
• オープンポジションなし → AI がショートポジションを開くのが適切かどうかを評価します。

ステップ3: 具体的な運用上の提案を提供する

AI は単に「強気」または「弱気」と言うのではなく、次のような出力をします。

• 具体的なアクション: ロングポジションオープン/ショートポジションオープン/ポジション追加/ポジションクローズ/観察
• 数量: X ユニット (最大ポジション制限を考慮)
• 決定の理由: なぜこれを行うのか?
• リスク警告: 留意すべき点は何ですか?

たとえば、次のように出力します。

{
  "decision": {
    "action": "OPEN_LONG",
    "multiplier": 2.0,
    "reasoning": "金叉信号 + sentiment 0.90（4级极强） + 最新新闻显示BTC突破10万、ETF获批、机构入场 → 建议开多仓2倍基础仓位",
    "riskWarning": "BTC突破整数关口后常有回调，建议设置止损"
  }
}

II. 意思決定ルールの設計：AIを専門家のように考えさせる

この部分は戦略全体の核となる部分です。私は比較的完成度の高い意思決定マトリックスを設計しました。その中核となる考え方は次のとおりです。技術的なシグナルは方向性を示し、ニュースのセンチメントは確認を提供し、ポジションの状態は動きの強さを決定します。。

感情レベルの分類

私はニュースに対する感情を4つのレベルに分類しています。

学年	分数範囲	特徴	対応する操作
レベル4（非常に強い）	0.8-1.0	大きなプラス/マイナスのニュース、明確な方向性	大胆な動き、ポジションサイズを2倍にする
レベル3（強）	0.65-0.8	肯定的/否定的が明確に示され、合意が形成された	通常操作、1倍位置
レベル2（中立）	0.5-0.65	方向性が不明瞭、または肯定と否定が混在	何もせず、ただ観察するだけです。
レベル1（弱い）	0-0.5	信号方向と反対、または関連ニュースなし	何もしないことは誤った信号を示す可能性があります。

典型的なシナリオの例

シナリオ1: オープンポジションなし + ゴールデンクロス + レベル4の非常に強いポジティブなニュース

技术信号：短期EMA上穿长期EMA
新闻情绪：0.92分（BTC突破10万、ETF获批、机构FOMO）
当前持仓：0单位

→ AI决策：开多仓2倍基础仓位
→ 理由：技术面和基本面高度一致，是难得的高确定性机会
→ 风险提示：整数关口常有回调，设好止损

シナリオ2: 3ユニットのロングポジション（800Uの利益）+デッドクロス+レベル3の強い弱気ニュース

技术信号：短期EMA下穿长期EMA
新闻情绪：0.72分（BTC跌破支撑、清算激增）
当前持仓：3单位，浮盈800U

→ AI决策：平仓2单位，保留1单位观察
→ 理由：趋势反转风险上升，先保护大部分利润
→ 计算逻辑：持仓较大(3单位) + 盈利状态 + 3级强信号 = 平仓2/3

シナリオ3: 2ユニットのロングポジション（利益1500U）+ゴールデンクロス+レベル4の非常に強いポジティブなニュース

技术信号：短期EMA再次金叉
新闻情绪：0.92分（抛物线行情、机构入场、降息预期）
当前持仓：2单位，浮盈1500U
最大持仓：3单位

→ AI决策：加仓1单位至上限
→ 理由：当前盈利 + 趋势极强 + 还有加仓空间
→ 风险提示：已达最大持仓，无法再加仓，设置移动止损

損益状況の影響

この戦略の興味深い点は、同じテクニカルシグナルを与えても、AIが損益状況に応じて異なる提案をしてくれることです。

利益確定時に反転シグナルに遭遇→利益確保を優先し、より決断力を持ってポジションをクローズする
損失が発生したときに反転シグナルに遭遇する→ さらなる損失を避けるために、損失を断固としてカットしてください。
同じ方向への利益シグナル→ 利益を増やすためにポジションの追加を検討してください。
損失が発生すると、同じ方向の信号に遭遇します。→ ポジションの追加には注意し、損益がゼロになるまで待つことを優先してください。

これは実際に経験豊富なトレーダーのマインドセット管理をシミュレートします。

III. 技術的実装：ワークフローの魅力

全体的な戦略はワークフローに実装されており、このツールはこのような複雑な自動ワークフローを実行するのに非常に適しています。

コアノードの説明

1. タイマートリガー3分ごとに実行（調整可能）

2. 初期ノード設定：

   • 交換APIの設定
   • 資金記録を初期化する
   • 視覚的なステータステーブルを生成する

3. ローソク足チャート取得→テクニカル指標計算：

   • 最新のN本のローソク足を取得する
   • 短期/長期EMAを計算する
   • ゴールデンクロス/デッドクロスの判定

4. 条件付き判断：

   • 信号が無い場合→ログを出力して終了。
   • 信号が検出された場合→ニュースの取得をトリガー

5. 9 つの RSS リーダー ノードが並列に実行されます。：

   • 各ノードは 1 つのニュース ソースを取得します。
   • エラー処理が構成されています (1 つのソースがダウンしても、システム全体には影響しません)。

6. RSSフィードノード：

   • すべてのニュースを統合
   • 24時間以内にフィルタリング
   • 逆年代順に並べる
   • クリーンなHTMLタグ

7. 情報処理ノード：

   • テクニカルシグナル、ニュース、位置データをパッケージ化する
   • AI に必要な JSON 構造にフォーマットします。

8. AIエージェント：

   • パッケージ化されたデータを受信する
   • 事前に設定されたルールに従って分析する
   • 構造化された意思決定を出力する

9. トランザクション実行ノード：

   • AIの意思決定の分析
   • 特定の取引操作を実行する
   • 将来の意思決定の参考のために結果を保存します。

ステータスの可視化

この戦略は、実行時に FMZ プラットフォーム上に 4 つのテーブルを生成します。

1. アカウントの概要初期資本、現在の自己資本、累積損益、収益率
2. 位置監視ポジションの方向、数量、平均価格、未実現利益、残存容量。
3. AIによる意思決定分析技術的なシグナル、ニュースの感情、意思決定、信頼度。
4. 実行結果操作の種類、実行状況、損益計算、意思決定の理由

こうすることで、戦略が何を実行しているかを一目で確認できます。

IV. リスク管理設計：無謀な行動を避けることによってのみ、より長く生き残ることができる

クオンツ取引における最大の恐怖は、これまでの利益を一度にすべて失ってしまうことです。そのため、私は複数のリスク管理層を設計しました。

1. 最大ポジション制限

合格maxPosパラメータ制御、例えば3に設定すると、AIがどれだけ強気であっても、最大3つの基本ユニットしか保持できなくなります。これにより、判断が間違っていても、損失は制御可能な範囲内に収まります。

2. 段階的な意思決定、段階的なテスト

• レベル4 非常に強いシグナル: ポジションを2倍に増やす
• レベル3の強いシグナル：ポジションを1倍に増やす
• レベル2以下: 操作なし。

彼らは一度に弾丸を全て使い切ることはないでしょう。

3. 感情的なシグナルと技術的なシグナルは一貫している必要があります。

テクニカルチャート上でゴールデンクロスが発生しているにもかかわらず、ニュースが圧倒的にネガティブ（センチメント<0.5）である場合、AIはそれをダマシブレイクアウトと判断し、ポジションを建てません。逆もまた同様です。

4. ダイナミッククロージング戦略

これは単に「完全に平ら」か「不均一」かという問題ではなく、むしろ以下の点に基づいています。

• 信号強度（レベル 4: フラット、レベル 3: フラットから 2/3、レベル 2: 観察）
• ポジションのサイズ（ポジションが大きいほど多く清算される可能性があり、ポジションが小さいほど完全に清算される可能性があります）。
• 損益状況（利益が出ている時は利益を守り、損失が出ている時は断固として損失を抑える）。

清算比率の総合的な評価が必要です。

V. 現在の問題点と改善点

正直に言うと、この戦略にはまだかなりの問題があります。

既知のピット

1. ニュースの質は様々

• 一部のニュースソースはクリックベイトの見出しを好みます。
• 同じニュースが繰り返し報道された。
• 古いニュースを再パッケージ化するのは良いことだ

改善のアイデアニュースの重複排除、適時性チェック、ソースの信頼性スコアリングなどの機能を含めることができます。

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2. AIの感情評価は十分に正確ではありません。

• 時には中立的なニュースが肯定的に解釈されることもあります。
• 市場センチメントの遅れに対する理解不足
• 「良いニュースが完全に織り込まれている」という微妙な状況を認識できない。

改善のアイデア専門的な感情分類モデルをトレーニングするために履歴データを収集します。

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3. スリッページとレートは考慮されません。

• 現在のコードでは、成行注文が使用されています。
• 実際の取引におけるスリッページは計算されません。
• 取引手数料が収益に与える影響は定量化されていません。

改善のアイデア実際の取引コストをシミュレートするために指値注文ロジックを追加します。

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4. タイムリーな利益確定と損切りの仕組みの欠如

• ポジションを開いた後にいつクローズするかを決定する際にインジケーターシグナルとニュースだけに頼ると、最適な終了ポイントを見逃してしまう可能性があります。
• 突然の市場暴落（ハッカー攻撃、規制に関する否定的なニュースなど）に対処できない
• 利益が完全に消え、損失が際限なく拡大する可能性があります。

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次のステップ

1. ニュースソースを最適化するより高品質な情報ソースを除外し、ノイズを削減します。
2. マルチモデル競争の導入: 複数の AI (Claude、GPT、Gemini など) に同時に分析させて投票結果を収集します。
3. オンチェーンデータを追加する為替資金の流入と大口投資家の保有資産の変化を組み合わせる
4. 損切りと利益確定のワークフローモジュールを追加するニュース主導の受動的な清算によって生じる大きな損失を回避するために、固定のストップロス レベル (例: -5% の強制清算)、利益確定レベル (例: +15% の利益確定)、およびトレーリング ストップロス (利益を保護するために最高点から 8% の引き戻し) を設定します。

VI. 使用上の推奨事項

この戦略を試してみたいという方には、いくつか誠実な提案があります。

1. まずデモディスクを使用するすぐに実際のお金を投資せず、少なくとも 1 ～ 2 週間はパフォーマンスを観察してください。

2. 小さなポジションから始める実際のお金で取引する場合でも、最小単位から始め、機会を逃すことを恐れないでください。

3. 定期的なレビューAI の決定を毎週確認します。どれが正しく、どれが間違っていたか、その理由は何ですか。

4. 過度に依存しないでください。AIは単なる補助ツールであり、最終的な意思決定権は依然としてあなたにあります。

5. 最悪の事態に備えるアカウントの最大総損失限度を設定し、その限度に達したら損失を停止します。

6. 学習意欲を維持する市場は変化しており、戦略もそれに応じて進化する必要があります。

結論

この実験を通して、「テクニカル分析＋ファンダメンタル分析」の組み合わせについてより深く理解することができました。経験豊富なトレーダーが優れているのは、何か不思議な指標を知っているからではなく、多次元の情報を素早く統合し、合理的な判断を下せるからです。

私たち一般個人投資家は、ベテラン投資家のような経験や直感に欠けているかもしれませんが、テクノロジーによってそれを補うことができます。情報収集やファンダメンタル分析といった面倒な作業を機械に任せれば、私たちはリスク管理と戦略の最適化に集中できるのです。

最後に、心の底から一言言わせていただきます。定量取引は金を印刷する機械ではなく、AIは万能薬ではありません。この戦略はまだ非常に初歩的なものであり、様々な予期せぬ問題に遭遇することは間違いありません。この戦略を使用する場合は、潜在的な損失を覚悟し、金儲けの道具ではなく学習ツールとして捉えてください。

さて、今日はこれで終わりです。ご意見やご提案がありましたら、ぜひお気軽にお聞かせください。私たちは皆、クオンツ取引を探求するという同じ道を歩んでいるのですから。

皆様の取引が成功し、落とし穴が少なくなることを祈っています！🚀

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P.S. 記事の冒頭に完全なコードを掲載しましたので、ご興味があればぜひご覧ください。より良いバージョンを開発された方は、ぜひ共有してください！