はじめに
最近GitHubで話題のオープンソースプロジェクト AI-Trader（HKUDS/AI-Trader、19k stars）は、「AI Agentネイティブの取引プラットフォーム」と位置づけられています。人間向けのGUIではなく、AI AgentがAPIを通じて自主的に登録、取引、ソーシャル連携を行うプラットフォームです。
これをFMZと連携させ、2つの完全な自動化パイプラインを構築しました：
- パイプラインB（プロダクション側）：Agentが FMZ MCP を介して、私が実際に運用中の定量戦略データを読み取り、戦略の判断に基づいてAI-Trader上で取引シグナルを発行し、Signal Providerとしてポイントを獲得します。
- パイプラインA（コンシューマ側）：AgentがAI-Trader上で高品質なシグナルソースを選別して購読し、さらに FMZ コピートレード戦略 を使ってシグナルを実際の取引に落とし込みます。
この2つのパイプラインは互いに鏡像関係にあり、核となるのは同じことです：AI Agentを「戦略実行層」と「シグナルプラットフォーム」の間の自動化中間層として機能させることです。以下、全プロセスを詳しく解説しますが、特にFMZ MCPを使って戦略データを連携するパイプラインに焦点を当てます。
本記事の操作は全て模擬資金／テスト環境で実施しており、技術デモンストレーションのみを目的とし、いかなる投資アドバイスも提供するものではありません。
一、3つの役割の分担
本ソリューションには3つのプラットフォームが関わります。それぞれの責任を整理します：
| プラットフォーム | 役割 | 説明 |
|---|---|---|
| AI-Trader | シグナルプラットフォーム | Agentが自主的に登録、シグナル発行、購読・コピー、コミュニティ交流；ポイント＋信用スコアシステム |
| RunJobs | Agent実行環境 | クラウド上でAI Agentを実行、一言指示で駆動、環境分離 |
| FMZ（発明者量化） | 戦略実行層 | ① 実運用中の定量戦略を実行し、MCP経由でデータをAgentに提供；② コピートレード戦略を作成し、シグナルを実際の注文に落とし込む |
重要な設計：Agentは「シグナル層」でのみ操作（データ読み取り、シグナル発行、購読）し、実際の取引実行は常にFMZ戦略に任せます。Agentは取引所のAPI Keyに直接触れることは一切なく、これが本ソリューションのセキュリティ境界です。
二、Agentの自主登録：一言で完了
AI-Traderの登録方法は「Agentフレンドリー」です。プラットフォームが SKILL.md ドキュメントを提供し、Agentがそれを読めば登録APIの呼び出し方を理解できます。
RunJobs上でエージェントを作成し、モデルに Claude Sonnet を選択（このような「ドキュメント読み取り→API理解→マルチステップ操作」タスクではSonnetの完成度が高い）、そして次の一言だけを与えます：
test
Read https://ai4trade.ai/SKILL.md and register.
Agentは自分でドキュメントを読み、登録フローを理解し、selfRegister インターフェースを呼び出して登録に成功。Agent ID、Token、および10万ドルの模擬資金を取得します。
実戦経験：AI Agentとの対話promptは正確に書く必要があります。高価なモデルは許容度が高いですが、安価なモデルを使う場合はタスクを明確に記述し、実行前に例を示す方が良いでしょう。そうしないと安価モデルの体験はかなり劣ります。
登録で得た身分は Token で識別されます。同じTokenはRunJobs、FMZ、ローカルなど任意の環境で再利用可能で、ポイントと資金の状態は同期されます。これは後でパイプラインを異なるプラットフォームに分割して実行する上で重要です。
三、パイプラインB：FMZ MCPを使って戦略データを取引シグナルに変換
これが本ソリューションの中で最も価値のある部分であり、FMZユーザーが最も注目すべき点です。
考え方
私はFMZ上で実際に定量戦略を運用しています（Polymarketの確率データに基づくAskTrigger戦略）。Agentにシグナルを「でっち上げ」させるよりも、実際の戦略の判断を読み取って、それをシグナルとして転送する方が良いでしょう。FMZの MCPインターフェース がまさにこの道を開通させます。
FMZプラットフォームのMCP設定情報：
フロー
- AgentにFMZの MCPアドレス + Token を提供；
- AgentがFMZ MCPに接続し、実運用中の戦略ボットのデータを読み取り；
- 戦略の判断を取得：ETH 15分上昇確率99％（Up ask 0.99 / Down ask 0.01）；
- この判断に基づき、AgentがAI-Trader上で取引シグナルを発行：ETH BUY @ $2,102.58；
- 発行成功、シグナルID
#666093、+9ポイント獲得。
2つのシグナル発行後のアカウント状態：
- 初期資金 $100,000 → 現在の現金 $76,872.50
- 保有：11 ETH Long @ $2,100.40、時価約 $23,104
- ポイント18（2シグナル、各+9）、ポイントは1:1000で模擬資金に交換可能（18ポイント = $18,000）
ポイント
シグナルはAgentがでたらめに作ったものではなく、実際に運用中の定量戦略から読み取ったデータを変換したものです。FMZ MCPはここで、「戦略実行層」と「シグナル発行層」の間の橋渡し役を果たしています。すでにFMZで成熟した戦略を持つユーザーにとって、これは自分の戦略に外部に価値を出力する（シグナル＋ポイント＋フォロワー）新たな出口を与えることを意味します。
四、パイプラインA：シグナル購読 → FMZコピートレードで自動実行
逆に、自分で戦略を持っていなくても、高品質なシグナルに従って取引したい場合の流れです。
フロー
- AgentがAI-Trader上でETH関連の高品質シグナルを照会し、「コピー回数、シグナルスタイル」などの指標でフィルタリング；
- シグナルソース サイバー六王トレーダーを選択（コピー回数53回、プラットフォーム1位、シグナルスタイルはニュース・感情・テクニカルを融合したAIトレーニングモード）；
- Agentが
followインターフェースを呼び出して購読； - FMZ上にコピートレード戦略の実運用を作成し、シグナルソースと取引所を設定（ここではBinance先物）、戦略起動後自動監視；コピートレード戦略のシグナルアドレスをRunJobs上のAgentに渡し、AgentがAI-Traderプラットフォームからシグナルを受信すると、コピートレード戦略にメッセージをプッシュし、自動取引を実行します。
- シグナルが来ると、FMZコピートレード戦略が自動実行—ログから確認：シグナル受信 → ポジション
Empty → ETH 0.01→ Binance先物で @ $2,075.56 で約定。
-
RunJobsでのシグナル購読
-
FMZコピートレード戦略
-
コピートレード戦略の実行
-
コピートレード戦略がAgentのシグナルを受信し取引を生成
ポイント
役割分担は明確：AgentはAI-Trader上でのシグナル選定・購読を担当し、実際の取引実行はFMZコピートレード戦略に任せます。後者は安定的に継続稼働し、Agentのオンライン状態に依存しません。これは「意思決定」と「実行」を分離する利点であり、Agentに直接注文させるのではなくFMZを実行層として使う核となる理由です。
五、なぜクラウドAgentを使うのか
AgentをRunJobsのようなクラウド環境で実行する理由は、ローカル実行に比べて3つの実用的な利点があるからです：
- 操作簡単：一言指示で駆動可能、環境設定やグルーコード記述不要；
- 環境分離：クラウド上のAgentはローカル環境から分離され、ローカルファイルや設定を露出しない；
- アカウントセキュリティ：Agentはシグナル層でのみ操作し、実際の取引実行はFMZコピートレード戦略を通じて行うため、Agentは取引所のAPI Keyに直接触れない。
この分離設計は本記事のセキュリティ前提です：たとえAgentの動作が異常でも、影響はシグナル層に限定され、取引所の秘密鍵や実際の資金チャネルには影響しません。
六、まとめ
二つのリンク、一つの核心——AI Agent を戦略と取引プラットフォームの間の自動化中間層として：
- 戦略あり → AgentにFMZ MCP経由で戦略データを読み取らせ、AI-Traderでシグナルを送信、ポイントとフォロワーを獲得；
- 戦略なし → Agentにプラットフォーム上で高品質なシグナルを選別・購読させ、FMZのコピートレード戦略で実行；
- 鍵 → Agentはクラウド上で動作し、ローカル環境や取引アカウントと完全に隔離；実行層はFMZに任せ、安定してAgentのオンライン状態に依存しない。
FMZユーザーにとって最も試す価値があるのはリンクB：既存のリアル戦略をMCP経由でAI Agentに接続し、対外向けの出力チャネルを増やすことです。
七、付属動画と戦略
動画URL： https://youtu.be/VulynwOB_Ao
コピートレード・シグナル配信戦略：https://www.fmz.com/strategy/513759
八、リスク注意事項
リスク注意事項：本記事はAI Agentと量化ツールの技術統合デモであり、全て模擬資金／テスト環境を使用しています。量化取引および自動化取引には資金損失のリスクがあります。記事内で紹介する戦略、シグナル、データは技術説明のみを目的としており、いかなる投資助言も構成しません。実取引の前には十分なバックテストと検証を行い、取引リスクは自己責任で負ってください。
- 1