根本原理から考える：なぜ #AI Trading は価格上昇・下落を予測すべきでないのか

一、まずAIを解剖：大規模モデルは一体何をしているのか？
多くの人は大規模モデルを「思考するブラックボックス」とみなしているが、その計算の本質から見ると、やっていることはたった一つ：
高次元ベクトル空間での類似度計算。
すべての入力（#token 、画像、時系列）はベクトルにマッピングされる；
すべての「理解」「推論」は本質的に ベクトルの内積 + 非線形変換。
Transformerの核心は「知能」ではなく：
入力をベクトルに圧縮
ベクトル間の類似度を計算
類似度に基づいて情報を集約
確率分布を出力
これが意味する重要な事実：
LLMの能力はパターン認識であって、予測ではない。
言語のシナリオでは、パターンは十分に安定しているため、「予測のように見える」；
しかし金融市場では、この点が根本的に崩れる。
二、「AIを使った価格上昇・下落予測」がほぼ確実に失敗する理由
金融市場と言語には三つの根本的な違いがある。
1️⃣ 信号対雑音比が極めて低い
自然言語には強い統計的規則性がある；
市場の短期価格は ≈ ランダムウォーク、上昇・下落はほぼ50:50。
モデルが学習するのはしばしば：
平均回帰
ノイズの平滑化
であり、あなたが本当に関心のある極端な変動やリスクイベントではない。
2️⃣ 非定常性
言語の意味は数十年変わらない；
市場構造は絶えず進化し、2021年に有効だった規則も、2024年には通用しなくなる可能性が高い。
3️⃣ 強い対抗性
言語には対抗相手がいない；
市場はゼロサムゲームであり、認識されたパターンは迅速にアービトラージされて消える。
結論は非常に明快：
AIは「次のK線が上昇か下落か」を予測するのには向いていない。
しかし、これがAIの取引に役立たないというわけではない——問題の問い方が間違っているだけだ。
三、別の問い：予測ではなくレジームを識別する
本当に信号対雑音比が高いのは：
現在の市場は何状態にあるのか？
市場は連続的なランダムではなく、異なるレジーム間を切り替えている：
低ボラティリティの振動
高ボラティリティの振動
一方向のトレンド
流動性危機
レジームには持続性があり、時間スケールは単一のK線よりもはるかに長い。
これにより、「価格上昇・下落予測」よりもはるかに安定している。
多くの研究が示すところによると、レジーム戦略のαは主に悪い状態を避けることから得られ、良い状態を掴むことからは得られない。
四、AIの正しい使い方：マーケットステートエンベディング
LLMの計算パラダイムを移行させるが、目的を変える。
やることは：
市場データ → AI → 上昇 or 下落
ではなく：
市場データ → ベクトル表現 → 類似度 → レジーム判断
核心思想：
エンコーダを使って多次元の市場状態を圧縮し、エンベディングに。
ベクトル距離は「市場状態の類似度」を表す。
現在の市場は過去のどのフェーズに近いのか？
このステップ：
分布仮定をしない
閾値を人為的に設定しない
高次元、多因子、非線形を自然にサポート
出力は「買い・売りシグナル」ではなく、市場状態の認知。
五、レジームの真の価値：戦略ルーティングとリスク管理
レジームは直接利益を生まないが、大きな損失を避ける決定を左右する。
典型的なマッピング：
振動 → グリッド
トレンド → トレンドフォロー
高ボラティリティ → ポジション縮小
流動性危機 → 空売り
重要なのは、少しでも多く稼ぐことではなく：
誤った市場状態で誤ったことをしないこと。
六、NoFx：AIトレーディングの基盤層、「AI予測器」ではなく
NoFxの明確な位置付け：
市場を予測させるのではなく、「安全に意思決定できる取引システム」をAIに提供する。
なぜAIトレーディングのボトルネックはモデルにないのか？
動作可能なシステムには必要だから：
安定した、統一されたデータ
低遅延、制御可能な実行環境
厳格で設定可能なリスク管理
完全で監査可能なログ
これらは99%の「AI取引製品」には備わっていない。
七、NoFxがやっていること（極簡版）
1️⃣ データ層
すべてのコアデータを暗号化して統一：
価格、取引量、OI、資金費率、清算、資金流、注文簿、ボラティリティ、テクニカル指標。
異種データ → 統一インターフェース。
2️⃣ 実行層
取引所の差異を吸収し、注文、ポジション、レバレッジ、ストップロスのロジックを統一。
戦略は「どの取引所か」を気にしなくて良い。
3️⃣ 意思決定層
AIは価格上昇・下落を予測しない、むしろ：
構造化された市場分析
対象銘柄の選定と並べ替え
ポジションとリスク評価
エントリー / エグジット条件の判断
出力は監査可能な構造化意思決定であり、「買い」一言ではない。
4️⃣ レジーム統合
レジーム識別をシステムモジュールとして：
まず市場状態を判断
次に戦略タイプとリスクレベルを決定
AIの攻撃性はレジームに応じて自動調整
八、なぜ透明性とオープンソースを堅持するのか？
金融分野では、ブラックボックスには信頼がない。
NoFxの原則：
すべてのAI意思決定に完全なコンテキストを持たせる
すべての取引の「なぜ」を追跡可能に
リスク管理、ポジション、レバレッジはすべて設定可能
コードは監査・自己展開可能
これがインフラ層に求められる姿だ。
九、平等化：AIトレーディングは機関だけのものではない
現実は：
クオンツ取引のハードルは非常に高い
一般トレーダーはシステム的に排除されている
NoFxの目標はシンプル：
全くコードを知らない人でも、5分以内に自分のAI取引戦略を構築し、その内容を理解できるようにすること。
これは専門性を下げることではなく、専門能力をツールに封じ込めることだ。
例えると：
Excelはデータ分析のために
Figmaはデザインのために
NoFxはAIトレーディングの標準層になりたい。
十、一言でまとめると
AIの本質はベクトルの類似度であり、「予測能力」ではない。
市場で価値の高い問題は、価格の上昇・下落予測ではなく、レジームの識別だ。
真の壁はモデルではなく、エンジニアリング、リスク管理、説明性にある。
AIトレーディングの未来は、インフラ層にあり、噂や見せかけではない。
もしよろしければ、次回は特に次のテーマについて書きたい：
👉 なぜ「AIが買いと言ったら買う」ことが最も危険な取引システム設計なのか