【AI×為替】外貨取引大会10週目報告〜AIと人間のタッグで挑んだ結果〜

始めに

大学生が為替取引でお金を増やす大会、全日本外貨取引選手権に参加しています、KawaseNinjasです！

私たちはAIが自動で現在の為替市場と世界情勢を読み、どの通貨を買い、売るべきかを自動で定期的に教えてくれる仕組みを作成中です。

私たちのnoteではその進捗と内容を随時投稿していくので是非「いいね」「フォロー」お願いします🙇
（いいねが多くなったらソースコード等も公開予定です）

さて、最終週の結果ですが、僕たちの最終結果はこのようになりました。

先週に比べ少し増加はしましたが、先週までの損失を取り返すことはできず、大幅なマイナスでフィニッシュです…
今週は、今まで行っていた完全自動ではなく、
これまでAIが出した分析結果を参考に

• 最終的な判断は自分たちの裁量で行う

• より慎重に、リスク管理を徹底してトレードを行う

ことを行い、AIと人の両方で取引を行いました。その結果、このように先週と比べて増加させることができました。

全体の結果としては、完全自動化してからおおきなマイナスが生まれたので、自分たちのシステムの不十分性が露出した結果だと思います。

システムの取り組み

1. AI為替予測システムの開発初期（データ収集とLLM評価）

まず、私たちはLLM（大規模言語モデル）を活用した為替予測システムの構築に着手しました。システムの核となるのは、為替市場の予測に役立つデータを収集し、それをAIに渡すための「インターネットクローリングエンジン」です。このエンジンは、yfinanceライブラリを用いてRSI、SMA(20)、MACDといったテクニカル指標を1時間足で細かく取得し、さらにRSSを利用して金融関連のニュース記事を自動で収集・要約し、データベースに格納する機能を実装しました。
初期の目標は、LLMに特定の通貨ペア（例：USD/JPY）の48時間以内の価格変動（上昇、下落、横ばい）を予測させることでした。しかし、この段階でのAIの予測性能は十分とは言えず、特に「Buy」や「Sell」といった積極的な取引の予測において低い精度を示し、LLMの出力形式のブレによる判断抽出の難しさも課題として浮上しました。 

📖 参照記事: 

２．AI為替取引シミュレータの構築（複数通貨・取引量決定）

初期の課題を踏まえ、私たちはシステムをさらに進化させました。単一通貨ペアの予測だけでなく、より複雑なJPY-USD-EURの3通貨間での三角取引を可能にし、AIが取引量も考慮に入れることでリスクヘッジも行うようプロンプトを更新しました。
この改善されたプロンプトには、3通貨ごとの為替レート情報、現在の保有通貨量、総資産、そしてこれまでの取引履歴が盛り込まれ、AIがより総合的な判断を下せるようになりました。ニュース記事の通貨ごとの分類といった未完成な部分もありましたが、シミュレーションを通じてAIがどれだけ資産を増やせるかを比較検証する準備を整えました。 

📖 参照記事: 「三角裁定を取り入れたAI取引システムの構築」

3. トランプ大統領SNS監視システム

為替市場が政治的発言に強く反応する現実を踏まえ、私たちは TRUTH SOCIAL監視エンジン を構築しました。
トランプ大統領が投稿を行うと、わずか1〜2分以内にAIが内容を解析し、USD・JPY・EURに対して「保持・購入・売却」といったアクションを推奨。その理由をSlackに自動通知する仕組みです。
市場の突発的な変動に即応できるこのシステムは、大会期間中の実践に大きく貢献しました。

📖 参照記事: 「SNS発言を為替に直結させるリアルタイムAI監視」

4. 外貨入出金履歴の自動取得ツール

さらに、資産履歴のCSVを自動で取得・Slack通知 する仕組みを実装しました。
これにより、取引履歴を常にチーム全員で共有でき、画面に張り付く必要なく資産状況を確認できました。

📖 参照記事: 

5. 完全自動取引とハイブリッド戦略

最終盤では「完全放置取引」を試み、AIが全てを判断・実行するモードを導入しました。しかし、これは予想外の大損失を招きました。原因は、

• ニュース分類の不完全性

• テクニカル指標の鮮度不足（1時間間隔）

• プロンプトが「損失回避」に偏り、利益最大化を阻害

といったものでした。
この失敗を踏まえ、最終週は AIの分析＋人間の裁量判断 を組み合わせる「ハイブリッド戦略」へと切り替えました。結果的に、慎重なリスク管理により資産を増加させることに成功しました。

各週の取引戦略とAI活用の変遷

大会が始まってからの私たちは、AIシステムと実際の取引を並行して進めてきました。
• 初期（第1週～第2週）: 大会から支給された10万円を元手に、まずは米ドルが安くなったタイミングでUSDに替えることを検討しましたが、USDが高値で推移したため買い時を逃しました。この時期はまだAI予測システムがリアルタイム取引には間に合わず、シミュレーション段階でした。

• 稼働開始（第3週～第4週）: 「為替アシスタントAI」が本格稼働し、私たちはAIのアドバイスをもとに積極的に取引を行いました。第3週には米ドルの大暴落で一時損失が出ましたが、AIの助言に従った多数の取引（第3週に18回、第4週に36回）により、第4週には先週までの損失を取り戻し、ほぼスタート地点に回復することができました。特にユーロの下落リスクを回避するAIの判断は素晴らしいものでした。 

• 改良と手動取引（第5週～第6週）: AIが超短期間の視点での取引推奨に偏り、長期目線がない、過去の取引履歴を考慮せず損失時にも売却を推奨する、重要な経済指標発表の予測ができないなどの課題が明らかになったため、AIのアップデートと再実装を行いました。この期間はAIを一時停止し、自分たちで予測して手動で取引を行いました。また、ソニー銀行のCSVデータから資産状況を10分ごとにSlackに送信する「外貨入出金履歴CSV一括ダウンロード」連携ツールを開発し、画面に張り付かずとも為替の流れを把握できるようにしました。

• 完全自動取引への挑戦と課題（第7週～第9週）: 「完全放置取引」モードを開発し、精神的な負担を軽減するためにAIに取引を完全に任せることに挑戦しました。しかし、これは大きく裏目に出てしまい、第8週には80回近い取引で大きな損失を出し、第9週も損失が拡大するという結果になりました。この原因として、ニュース記事に無関係な情報が含まれる、テクニカル指標の鮮度が低い（1時間間隔）、プロンプトの指示が「損失を最小限にする」ことに偏り、利益最大化を阻害したなどの点が挙げられました。この結果は、私たちが作成したシステムの不十分性を浮き彫りにするものでした。 

• 最終週（第10週）のハイブリッド戦略: 完全自動取引での大きな損失を受け、最終週は戦略を転換しました。AIの分析結果は参考にしつつ、最終的な取引判断は私たちの裁量で行い、より慎重なリスク管理を徹底しました。このハイブリッドなアプローチにより、最終週は先週よりも資産を増加させることができました。

まとめ

この大会を通じて、私たちは「AI為替システムの可能性」と「人間の判断の重要性」の両方を実感しました。AIによる自動化は効率的でありながら、まだ多くの改善が必要です。一方で、AIの分析を人間が補完する形が、現状では最も現実的なアプローチであることもわかりました。

今回は残念ながら利益を上げることができず、悔しい結果に終わってしまいましたが、今後は今回の経験を活かし、より精度の高いAI取引システムへと進化させて、本当に利益を上げ続けることができるようなシステムを作成していきたいと思います。

最後に、この大会を主催してくださった小山様をはじめとする関係者の皆様・他の参加者の方々に心より感謝申し上げます。
大会という舞台があったからこそ、私たちはここまで挑戦し、学び、積み上げることができました。この経験を今後の研究や活動に活かし、さらに前進していきたいと思います。