最近Xで注目を集めている人物

最近X（Twitter）をチェックしているなら、このアカウントを見たことがあるかもしれない：@aleabitoreddit、ハンドルネーム Serenity。

TAのプロフィールはたった一行：元Reddit WallStreetBetsの有名トレーダー、AI/半導体サプライチェーンアナリスト、元RISC-V財団メンバー、元AI研究科学者、現在は「見過ごされたボトルネック企業」を専門にトレードしている。

標準的なXの誇大広告のプロフィールのように聞こえる？しかしデータが物語る：TAは2025年7月にXに登録したばかりで、今年5月までにフォロワーは35万人以上に増加し、購読者数はマスクに迫っている。

さらに注目すべきはTAの戦績だ。TAは自己申告で年間リターンのピークが+501%に達し、現在は約+122%で安定しており、公開で38以上の株式銘柄を挙げている。誰かが「Serenity Tracker」というサイトを作り、TAの保有銘柄を追跡したところ、TAが主張する3840%の年間リターンは主にAIと半導体サプライチェーンにおける無名の中小企業への事前投資によるものだという。

誰か検証したのか？はい。TAはReddit時代に$AXTI（12ドルから70ドルに上昇）を早期に推奨したことでWallStreetBetsのモデレーターにBANされた。理由は「個人投資家が儲けすぎてモデレーターが不快になった」からだという。この細かい部分はなかなか興味深い。

もちろん、SNS上の収益スクリーンショットは常に割り引いて見るべきだ。しかし銘柄選択能力だけを見れば、TAの推奨銘柄に関する独立した検証結果は基本的に——確かに正確だ。そこで私は考えた：TAのツイートシグナルをリアルタイムで取引システムに組み込めないだろうか？

この種の情報の価値はどこにあるのか

まずは背景を説明する。

A株では、リサーチレポートを見たり、主力資金を追ったり、ニュースを待つことに慣れている。しかし米国株や暗号資産市場では、X上のKOLの影響力は時に機関のリサーチレポートに劣らない——特に特定分野で実際に蓄積のある人物の場合。

Serenityの核心的な手法は**「Chokepoint理論」**と呼ばれる：確実性の高い最終需要（AI計算能力の爆発的増加）から出発し、サプライチェーンを逆方向に層ごとに分解し、技術的参入障壁が非常に高く、需給が著しくミスマッチしている上流の中小企業を特定する。これらの企業は時価総額が小さく、機関のカバレッジがないことが多いが、需要が爆発すると弾力性が非常に大きくなる。

このロジックは明確であり、TAは実名（匿名ではあるが）で継続的に追跡しており、推奨後にすぐに逃げる短期トレーダーではない。

同様のロジックは多くの場面に拡張できる：

-- マスクがXに投稿した1つのツイートでDogecoinが数分で急騰する
-- 仮想通貨界隈の大物がアルトコインを推奨すると、それが個人投資家の買い支えの始まりになることが多い（この逆も使える）
-- 従来の金融界のアナリストがXで保有銘柄を開示すると、それは公開レポートよりも先行することが多い

SNS情報自体がアルファである。しかしほとんどの人は体系的にそれを取り入れていない。

しかし現実的な問題：米国株現物を買えない

Serenityが推奨する銘柄のほとんどは米国株、例えばNVDA、MRVL、AVGO、SIVEなどだ。一般ユーザーは米国株口座を持っていないか、あるいはその道を選びたくない場合、どうすればいいか？

ここに一つのアイデアがある：BinanceのTradFi株式永久先物。

Binanceは米国株を原資産とする永久先物を上場しており、USDTで決済され、ロング・ショート両方が可能で、米国株口座は不要、年中無休で24時間取引できる。現在、NVDA、MRVL、AMD、AVGO、META、MSFT、AMZN、GOOGLなど数十の主要米国株をカバーしており、さらに拡大中である。

つまり：SerenityがMRVLを推奨した場合、米国株口座を開く必要なく、Binanceで直接MRVL_USDT永久先物のロングポジションを取れる。

もちろん、この種の先物は株式を直接保有するのとは異なる——配当はなく、価格追従のみであり、資金調達コストがある。しかし短期から中期の方向性取引には十分だ。

システム全体の考え方

このことを考えた上で、私はこのシステムを設計し始めた。

全体はたった3ステップ：

            
            
            
① Serenityのツイートをリアルタイムで取得
        ↓
② LLMでツイートシグナルを解析（どの銘柄に強気か？確信度は？）
        ↓
③ BinanceのTradFi先物にマッチングし、取引を実行 + リスク管理

最初のステップが最も重要——どうやってリアルタイムでツイートを取得するか？

Twitterの公式APIは現在有料で、しかも安くない。無料の方法はあるか？

ある：RSSHub。これはオープンソースのツールで、様々なウェブサイトをRSSフィードに変換できる。Twitterのツイートも含まれる。自分のアカウントのCookieと組み合わせれば、任意のユーザーのツイートをリアルタイムでRSSに変換できる——本質的には自分のアカウントでページをスクレイピングする方法で、完全に無料だ。

RSSHubのデプロイ

私はRSSHubを海外サーバーにデプロイした。そうすればネットワークの問題を追加で処理する必要がなく、サーバーにはPodman（CentOSシステムで一般的なコンテナランタイム）がインストールされており、1つのコマンドで完了する：

            bash
            
            
podman run -d \
  --name rsshub \
  -p 1200:1200 \
  -e NODE_ENV=production \
  -e CACHE_TYPE=memory \
  -e TWITTER_AUTH_TOKEN="あなたのauth_token" \
  -e TWITTER_COOKIE="auth_token=あなたのauth_token; ct0=あなたのct0" \
  diygod/rsshub:latest

ここで auth_token と ct0 はTwitterアカウントのCookieで、ブラウザの開発者ツールで見つけられる（F12 → Application → Cookies → x.com の下）。

これらの2つの値はアカウントのログイン資格情報に相当するため、サブアカウントのみで使用し、決して漏洩させないこと。

確認する：

            bash
            
            
curl "http://localhost:1200/twitter/user/aleabitoreddit" | head -3

<?xml で始まるRSSコンテンツが表示されれば成功だ。その後、戦略でこのURLに直接HTTPリクエストを送れば、最新のツイートリストが取得できる。

先物テーブルの動的取得

BinanceのTradFi先物は継続的に新規上場されているため、先物テーブルをハードコードしてはいけない。起動時と定期的にリフレッシュする：

            python
            
            
def refresh_equity_contracts():
    ms = exchange.GetMarkets()
    new_map = {}
    for key, market in ms.items():
        info = market.get("Info", {}) or {}
        sub_type = info.get("underlyingSubType", [])
        # TradFi EQUITY 永久先物をフィルタリング
        if (
            ".swap" in key
            and "TradFi" in sub_type
            and info.get("underlyingType") == "EQUITY"
        ):
            ticker = key.replace("_USDT.swap", "")
            new_map[ticker] = key   # {"NVDA": "NVDA_USDT.swap", ...}
    return new_map

これにより、新しく上場された先物が自動的に組み込まれ、LLMがツイートを解析する際にも、最新の先物リストが参照範囲として渡される。

LLMにSerenityの言語を理解させる

このステップがシステム全体で最も面白い部分であり、最も磨きをかける必要がある部分でもある。

単純に「このツイートは強気か弱気か」をLLMに判断させるのは粗すぎる——Serenityの表現方法には特徴があり、TAを理解していないと多くの誤判断をすることになる。

例えば、TAはよくこんなツイートを投稿する：

"Wow… new extremely transformative news got released today. Making a certain photonics company the effective upstream laser chokepoint for $NVDA NVLink fusion CPO ecosystem. Can anyone guess the name?"

このツイートは本質的に興味を引くための伏線であり、次が本当に指名する強気のツイートだ。もしLLMがこの習慣を知らなければ、これをNVDAに対する強い強気シグナルと判断してしまう可能性がある——完全に的外れだ。

したがって、system promptにはTAの表現習慣を明確に記述する必要がある：

            python
            
            
system_prompt = (
    "あなたはTwitterユーザー「Serenity」のツイートを解読し、取引シグナルを抽出する専門家です。"
    "このユーザーはAI・半導体サプライチェーンアナリストであり、以下の特有の表現を理解する必要があります：\n"
    "1. 「買い」と直接言うことはほとんどなく、企業のサプライチェーンでの地位や参入障壁を述べることで強気を示唆する\n"
    "2. 強い強気のキーワード：「I personally think」「undervalued」「going much higher」"
    "「chokepoint」「structural」「thesis validated」「go brrr」「bullish」\n"
    "3. 弱気のキーワード：「avoid」「overvalued」「nuking」「ban」「bearish」\n"
    "4. 質問形式のツイート（「Can anyone guess?」「Does anyone know?」）"
    "は興味を引くためのもので、それ自体は取引シグナルにならず、directionはneutral\n"
    "5. マクロトレンドの記述で特定の銘柄について言及がない場合はシグナルとしない\n"
    "有効なJSONのみを出力し、他の一切の内容を出力しない。"
)

統一されたJSON形式を返します：

            python
            
            
{
    "tickers": ["MRVL", "LITE"],  # 著者が明確に言及した銘柄のみ、取扱銘柄リストに含まれている必要あり
    "direction": "long",           # long / short / neutral
    "confidence": 85,              # 0-100、シグナルの総合強度
    "reason": "著者がAIネットワーク相互接続需要に対して明確に強気の見解を示している"
}

確信度の判断基準：

• 明確な意見表明＋具体的な論理の裏付け：80-95
• ポジティブな事実を述べているが明確な意見表明なし：55-75
• 質問／興味引き／インタラクション系：10-40（この場合directionは強制的にneutral）
• マクロ記述で特定の銘柄なし：30-50（tickersは空配列）

実際に運用してみて、「興味引きツイート」の識別精度はかなり高く、こうしたツイートはほぼ正確にフィルタリングできています。

リスク管理設計

シグナルが取れれば、発注ロジックはそれほど複雑ではありません。重要なのはリスク管理を安定させることです。

ポジション管理：
-- 1回の取引あたりのポジションサイズ：口座純資産の5%
-- 最大同時保有銘柄数：5銘柄
-- レバレッジ：1倍、レバレッジなし

損切り：
-- ハードストップロス：エントリー価格から5％の損失で即座にポジション決済、例外なし

利確：固定利確なし、トレーリングストップのみ

この設計はSerenityの保有スタイルに基づいています。同氏は需給ミスマッチが顕在化するのを待つスタイルで、保有期間が比較的長いため、固定利確では利益が大きく削られてしまいます。そこで移動トレーリングストップに変更しました。

            python
            
            
# 含み益が8％に達したら → トレーリングストップを起動
# 実際のリトレースメント閾値 = max(30%, ピーク値 × 35%)
# ピーク値が大きいほど、許容リトレースメントも大きくなる

giveback_pct = max(30, peak * 0.35)
drawdown = peak - pnl_pct
if drawdown >= giveback_pct:
    # 決済を実行

例でイメージしてみてください：
-- ピーク +20%、閾値 = max(30%, 7%) = 7%、+13%までリトレースして離脱
-- ピーク +80%、閾値 = max(30%, 28%) = 28%、+52%までリトレースして初めて離脱

大きな勝ちは十分に伸ばし、小さな損失は素早く切る——この構造はSerenity自身の保有スタイルと合致しています。

セーフティバルブ：先に通知、その後取引

戦略のデフォルトは 「通知のみ」モード です。シグナルがあってもログを出力するだけで、実際の発注は行いません。しばらく観察して、LLMの判断が自分の期待通りであることを確認したら、手動で「実際の取引」モードに切り替えます。

ダッシュボードには4つのテーブルがあります。

ツイート履歴には「シグナルタイプ」列があり、各ツイートに「💎 強いシグナル」または「🎭 興味引き/質問」と自動でラベル付けされ、LLMの判断品質を後で検証しやすくなっています。

少し発展的な考察

このフレームワークは本質的に 特定の情報ソースをリアルタイムで構造化し、取引システムに接続する ものであり、Serenityはその一例に過ぎません。RSSフィードやスクレイピング可能なデータソースがあれば、理論上はどんなものも接続できます。RSSHubがサポートする情報ソースはすでに数千を超えており、Twitterだけではありません。

もちろん、シグナルソースの品質がシステム全体の天井を決めます。いい加減な情報を発信する人を選べば、どんなに精巧なシステムでも無意味です。Serenityが使えるのは、同氏が完全な分析フレームワークを持っており、単に短期的に煽るだけのインフルエンサーではないからです。

最後に一言

システム全体を構築して、実際に時間を費やしたのは2つの部分です。1つはRSSHubのデプロイ（海外サーバー＋Cookie設定）、もう1つはLLMプロンプトのチューニング（特定のKOLの表現を正確に理解させること）です。

コード部分はそれほど複雑ではなく、FMZのフレームワークが多くの基礎部分をカプセル化してくれているので、重点はビジネスロジックを明確にすることです。

新しく始める方は、まず通知モードをしばらく動かして、ログを見ながらLLMの判断に明らかなズレがないか確認し、安定したことを確認してからリアル口座に切り替えることをお勧めします。結局、SNSのシグナルに従って取引すること自体が、KOLの判断力を信用する賭けです。ポジションサイズは大きくせず、分散し、損切りを守ってください。

戦略コードと完全な実装はコメント欄にあります。ご質問があればお気軽に。

戦略コード： ソーシャルメディアKOLシグナル追跡_バイナンスTradFi株式銘柄