AI 取引システムがライブ市場でどのように機能するか:WEEX AIハッカソンベータテストの内側

By: WEEX|2026/01/20 14:35:15

AI 取引システムがライブ市場でどのように機能するか:WEEX AIハッカソンベータテストの内側

WEEX Labs が立ち上げた Alpha Awakens: WEEX AI ハッカソンは、AI を実際の市場状況に直接導入する、総額 188 万ドルの賞金総額を誇る、真にグローバルなトレーディングハッカソンです。これまでに、世界中から 788 人の参加者が集まり、AI 戦略を実際の市場アクションで直接競わせています。「ペーパートレーディング」はなく、実際の取引と市場で証明された結果のみです。予選ラウンドは現在絶好調です。こちらからライブでご覧ください:https://www.weex.com/events/ai-trading

WEEX は、正式な戦いが始まる前に、参加者に実際の取引条件を厳密に反映した実験の場を提供するベータテストを開始しました。これにより、戦略の安定性、実行能力、リスク管理を事前に市場でテストできると同時に、実際の市場で実際に展開できる AI 取引インフラストラクチャを改良できます。このベータテスト中に、傑出した参加者のグループが登場しました。彼らは単に「コードを書く人」ではなく、市場で積極的に競争している AI アーキテクトです。次に、先駆的な参加者である Kivi の現実的な思考と戦略の概要を紹介します。

シングルファクター・クオンツ戦略からニューロシンボリックAIまで：WEEX APIに基づく、フォールバック対応、制約認識、マルチファクター・インテリジェント取引システムの構築

WEEX の流動性デリバティブのインターンであり、経験豊富なクオンツ取引愛好家でもある Kivi は、シングルファクタークオンツ戦略から始めて、徐々にリスク管理と資本管理を導入し、大規模な言語モデル機能を統合して、「制約を認識し、フォールバック対応」のニューロシンボリック AI ハイブリッド取引システムを構築しました。基盤は安定した実行のために Python に依存しており、AI はアルファ検出とパラメータの最適化を処理するためにより高いレベルで動作します。WEEX ベータテスト中、彼は API を通じて高同時実行の安定性を改良し、WAD とボラティリティに基づく多次元スコアリングメカニズムを適用して誤ったブレイクアウトをフィルターし、AI が取引を開始するかどうかを動的に決定できるようにしました。このシステムの中核的な価値は、攻撃性の向上ではなく、堅牢性の向上にあります。つまり、AI が市場の状況に基づいてリスク管理モードを自動的に切り替えられるようにすることで、トレーダーを市場の直接参加者から AI 主導の取引軍団の設計者に変えるのです。

質問1:あなたの経歴と、現在注力している取引や技術的な方向性について簡単に紹介していただけますか?

A1:私は熱心なクオンツトレーディング愛好家であり、現在はシンガポールのカーティン大学で金融を学んでいる傍ら、流動性デリバティブ部門でインターンとして働いています。私は現在、ニューロシンボリック AI に焦点を当てています。今日の AI モデルは強力な推論機能を備えていますが、定量システム全体を直接制御できるようにすると大きなリスクを伴い、事実上ブラックボックス化します。これに対処するために、私はハイブリッドシステムを構築しました。下位層では Python を使用して非常に堅牢な実行フレームワークを確保し、アルファ検出、パラメーターの最適化、リスク制御の決定などのコアコンポーネントは、DeepSeek や GPT などの大規模な言語モデルによって完全にリアルタイムで処理されます。

質問2:WEEX ベータテスト / ハッカソンに参加し始めたのはいつですか? また、参加することにした理由は何ですか?

A2:私は2025年12月31日からWEEXベータテストコンテストへの参加を始めました。私が参加することに決めた主な理由は、私の型破りなシステムアーキテクチャを実際の取引環境でテストするためでした。

質問3:この戦略やシステムの設計は当初どのように開始したのですか? また、全体的なアプローチは何でしたか?

A3:システムを正常に実装する前、私の最初の設計では、従来の単一要素モデルのアップグレードに重点が置かれていました。その後数か月にわたって、新しいアイデアが次々と生まれ続けました。最初のステップは、単一要素モデルをサポートするための資本管理およびリスク管理モジュールを追加することでした。その後、AI アシスタンスを導入することで、システムを市場の不確実性にさらに適応させることができるかどうかを検討し始めました。既存のコアモジュールに基づいて、AI を徐々に統合し、各取引サイクルの前に、AI が現在の市場状況に応じてさまざまな取引ペアのパラメータを調整できるようにしました。最終的に、エグゼキューターエージェントやアルファファクトリーなどの追加の AI コンポーネントを導入し、システムを単一要素モデルから複数要素の定量取引システムへと進化させることができました。

質問4:このプロジェクトでは WEEX API をどのように統合して使用しましたか? また、どのような主な問題の解決に役立ちましたか?

A4:私は、主に高同時実行条件下での安定性に対処し、システムがスムーズかつ継続的に動作できるようにするために、Python ソフトウェア開発キット (SDK) を使用して WEEX API に接続しました。

質問5:チューニングプロセス中に重点を置いた具体的なデバッグ作業は何ですか?

A5:最も印象に残った調整は、TWAP（時間加重平均価格）アルゴリズムの修正でした。TWAP は大量注文には有効ですが、小規模なポジションに適用すると、分割注文が小さすぎてポジションを正常に開くことができない場合があります。これを解決するために、TWAP エントリが失敗した場合、システムが自動的に成行注文に切り替わるようにロジックを変更し、失敗したエントリによる機会損失を回避しました。

質問6:あなたの戦略は、トレンド、ボラティリティ、センチメントなど、どのコアシグナルを主に依存していますか? また、なぜそれらを選んだのですか?

A6:システム全体は、取引を行うかどうかを決定するための多次元スコアリングフレームワークを中心に構築されています。私が最も重視する 2 つのシグナルは、ウィリアムズ累積分布 (WAD) とボラティリティです。大規模言語モデルは非線形関係の処理に優れているため、これらを選択しました。単一の指標に頼ると、誤ったブレイクアウトによって損失が発生しやすくなりますが、RANK-WAD とボラティリティを組み合わせることで、AI は本物のブレイクアウトと誤ったブレイクアウトをより正確に区別できるようになります。多次元スコアリング基準が満たされた場合にのみ、AI は多要素モデルが取引を開始するための「ゲート」を開きます。

質問7:戦略設計プロセスにおいて、WEEX のどのルールまたはメカニズムがアプローチに直接影響を与えましたか?

A7:ベータテスト段階では、システムの設計に直接影響を与える特定のルールやメカニズムはありませんでした。

質問8:AIの安定性や一貫性を初めて明確に感じた一連の決定はありましたか?

A8:AIの導入により、システムは市場の状況に応じてリスク管理モードを動的に切り替えることができ、連続した損失を受動的に耐えるのではなく、不利な環境でのエクスポージャーを積極的に削減できるようになりました。

質問9:競技中にあなたの考え方は変わりましたか？また、AIの存在は意思決定における感情的な関与に影響を与えましたか？

A9:競技中、私の考え方は大きく変わりませんでした。AIの存在により、ある程度、取引プロセスに対する私の感情的な関与が減少しました。主要な戦略調整とリスク管理モードの切り替えは、明確に定義されたルールと状態に基づく決定によって行われるため、短期的な利益や損失のために頻繁に介入することはなくなり、代わりにシステムが事前に定義されたリスク境界内で動作することを確保することに重点を置いています。

質問10:このハッカソン/ベータテストを振り返って、最も大きな収穫や理解の変化は何でしたか?

A10:この経験により、AI 取引システムを実際の市場で実際に展開できるようにするには、戦略モデル自体ではなく、フォールバック対応で制約を考慮したフレームワーク内に AI を配置し、リスクを増幅するのではなくシステムの安定性を強化することが重要であるという私の信念が強化されました。

質問11:プロセス全体を通して、WEEX は具体的にどのような点であなたを心からサポートしましたか?

A11:WEEX は、試行錯誤の余地を残しつつ、実際の市場条件に十分近い環境を提供してくれたので、実際の取引ルールに基づいてシステム設計の多くの仮定を検証することができました。

Kivi 氏の見解では、ベータテストは事前に利益を競うことではなく、AI と取引システムを実際の市場条件に置いて、システムが安定して実行できるかどうか、AI が適切に制約されているかどうかを確認することが目的でした。実際には、この一連のテストにより、システムレベルと実行レベルの両方で多くの問題が明らかになったほか、API の安定性、ルールの調整、全体的なワークフローに関する障害が解消され、競技のスムーズな進行の基盤が築かれました。

WEEX AI トレーディングハッカソンベータ版では、ライブ暗号通貨トレーディング、AI トレーディング戦略、実際の競技結果を通じて、AI トレーディングが実際の市場でどのように機能するかを確認できます。

このコンテスト前のベータテストの目的は、参加者を「アイデア段階」から実際の取引環境に直接移行させ、システム、戦略、AI を実際の市場条件でテストし、メインイベントの強固な基盤を築くことです。コンテストの核となるルールは明確です。意思決定、リスク管理、実行、補助的な分析など、あらゆる場面で AI が関与する必要があります。焦点は、収益の高さではなく、AI が取引システムに実際にどのように統合されるかにあります。競争は正式に始まり、イベントは完全にライブマーケットバトルフェーズに突入しました。これは、AI 戦争全体にわたる戦略が積極的に展開され、明らかにされる重要な機会を示しています。AI トレーディングのアイデアが実際の市場でどのように機能するかを体系的に知りたい場合は、今が視聴するのに最適な時期です。

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