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最近、ClawdBot（OpenClaw）と呼ばれるものがAIコミュニティで爆発的な人気を博しています。これはよくあるチャットボットではなく、コンピューターを直接操作できる「パーソナルアシスタント」です。クオンツ取引愛好家である私にとって、まず頭に浮かんだのは「このツールはクオンツ取引に役立つだろうか？」でした。

今日は、ClawdBot と Inventors Quantitative Platform (FMZ) を組み合わせて実践的なテストを行い、この「AI パーソナル アシスタント」が戦略開発でどのようなタスクを処理できるかを確認してみましょう。

ステップ1：インストールと第一印象

インストールは予想以上に簡単でした。macOSで試してみましたが、基本的にコマンド1つだけで、公式の指示に従うだけで済みました。

起動すると、シンプルでクリーンなダッシュボードインターフェースが表示されます。ここがAIとのコミュニケーションの主戦場です。Lark、Slack、WhatsAppなど複数のチャネルに対応し、テキストと音声の両方で操作できるため、非常に柔軟性があります。AIからの最初の返信を見て、私の定量的パーソナルアシスタントは正式に任務を開始しました。

挑戦が始まります: AI に戦略を書いてもらい、状況をテストします。

早速、チャレンジに進みましょう。ClawdBotに最初のタスクを与えました。「デュアル移動平均線を使ったクオンツ戦略を書く」です。この戦略を選んだのは、その明確なロジックのおかげです。短期移動平均線が長期移動平均線を上抜けたら買い（ゴールデンクロス）、下抜けたら売り（デッドクロス）というものです。古典的で明快なこの戦略は、AIのコーディング能力をテストするのに最適です。

コマンドが発行されると、この「デジタル同僚」はすぐに動き出した。自動的にブラウザを開き、発明者の定量分析プラットフォームに直接アクセスし、戦略エディタを見つけ、そしてコードを書き始めたのだ。

全体のプロセスは驚くほどスムーズでした。FMZのAPIを明確に理解しており、コード構造も明確です。まずパラメータ（短期は5日、長期は20日、毎回0.01単位購入）を設定し、次に移動平均線を取得するユーティリティ関数を記述し、メイン関数でチャートを初期化し、ループを使用してローソク足を継続的にキャプチャし、指標を計算し、取引を実行し、視覚化も追加します。ロジックの詳細な説明も付いており、初心者にも非常に分かりやすいです。

バックテストの練習と最初のデバッグ

書き出すだけでは不十分です。実際にテストする必要があります。「Binance取引所、BTC/USDT取引ペア、日次データを使ってバックテストを実行してください」と指示しました。

AIがバックテストページに切り替わり、パラメータを設定して実行をクリックしたのですが、なんとエラーが発生してしまいました！「自分でやらないといけないみたい」と思っていたのですが、自動的にエラー箇所を特定し、構文の問題を修正して再送信してくれました。

今回のテストは成功しましたが、結果は…かなり散々なものでした。しかし、それだけではありません。すぐにバックテストレポートが生成され、リターン率、最大ドローダウン、勝率、そして典型的な負けトレードの分析など、非常に明確なデータが得られました。レポートには、最適化が必要な領域がいくつか指摘されていました。

戦略最適化：多段階協調操作

バックテストの結果が満足のいくものでなければ、AIに最適化させましょう。私は複雑な要件を提案しました。取引所と取引商品を変更すると同時に、移動平均期間のパラメータを調整・最適化し、パフォーマンスの向上が見込めるかどうかを確認するというものです。このタスクには、相互に関連する複数のステップが含まれます。

AIが実行を開始すると、まず前回のバックテストの結果に基づいて具体的な最適化案が提示されました。その後、戦略編集ページに戻り、取引所をOKX、取引ペアをETH/USDTに変更し、移動平均期間を5と20から10と50に調整しました。さらに驚いたのは、私が明示的にリクエストしていなかったATRボラティリティフィルタリングとダイナミックストップロスロジックも、AIが積極的に追加してくれたことです。

その後、エディターに戻り、変更を段階的に実装しました。変更が完了すると、自動的にバックテストが行​​われ、今回はリターンカーブがより滑らかになり、プラスのリターンを達成しました。最後に、新旧バージョンの比較分析を生成し、ポジションサイズの拡大、パラメータとロジックの最適化、ポートフォリオの分散など、さらなる最適化のための提案を提供しました。これらの提案はすべて非常に的確であり、AIが定量取引の基本ロジックを真に理解していることを示しています。

まとめ: AIに開発ノートを整理させる

最後に、実践的な課題です。「戦略の作成から最適化、デバッグまでの今日のプロセスを、再利用可能な開発ドキュメントに整理する」。これにより、戦略バージョンの反復記録、各変更の理由、バックテストデータの比較、次のステップに向けた最適化の方向性など、構造化された一連のメモが迅速に作成されました。これは、本質的に質の高い技術ログです。

ユーザーエクスペリエンス

全体として、ClawdBot は定量的なプロセスにおいて有能な役割を果たしました。定量取引アシスタント経験や判断に取って代わることはできませんが、多くの標準化された操作を効率的に実行できます。

その利点は次のとおりです。

• アイデアを素早く実現戦略の説明から実行可能なコードの作成まで、わずか数分しかかかりません。
• 高いデバッグ効率エラーを自動的に検出し、バージョンの違いを比較し、データ レポートを生成します。
• ナレッジベースサポート一般的な戦略パターン、リスク管理方法、プラットフォーム API に精通している。
• 疲れを知らない複数のパラメータの組み合わせを同時にバックテストしたり、複数の戦略のステータスを監視したりすることができます。

ただし、明確な境界も存在します。

• 明確な指示に従う要件が曖昧だと、出力に偏差が生じる可能性があります。
• 市場理解の表面コードロジックは理解しますが、市場の感情やマクロ経済の変化は理解しません。
• 手動レビューが必要です大きな変更を加えるたびに、論理的な合理性を手動で検証する必要があります。

実際の使用では、最もスムーズなモードは次のとおりです。あなたは方向付けとリスク管理を担当し、それが実行と調整を担当します。たとえば、「ボラティリティフィルタリングを追加した方が良いのではないか？」と考えた場合、このアイデアをすぐに実現して効果を検証できます。また、横ばいの取引期間中に戦略が損失を出していることがわかった場合、さまざまなパラメータの組み合わせをすばやくテストして、より堅牢な構成を見つけることができます。

この共同モデルは、戦略のプロトタイピング、迅速なバックテスト、パラメータ調整といった反復性の高い段階に特に適しています。これにより、クオンツ開発者はコードのデバッグやデータの整理に時間を費やすことなく、コアロジックと市場分析に集中できるようになります。

要約するとClawdBotは、戦略開発とテストの最適化をより迅速かつ効率的に進めることができます。定量金融を学んでいる方にとってはプログラミングのハードルを下げることができ、既に経験豊富な開発者であれば、反復的なタスクにかかる時間を大幅に節約できます。初心者でも熟練者でも、重要なのは人間とAIの連携における適切なリズムを見つけることです。つまり、指示を出し、AIが効率的に実行し、AI同士が相互検証を行い、継続的に反復していくのです。これが、現在AIと定量金融を活用する最も実用的な方法です。

定量分析にAIツールを活用されている方は、ぜひ実践的な経験をお聞かせください。今後、より複雑なテストにも活用していきたいと考えていますので、ご興味があればぜひご投稿ください。