自分のパソコンで、あなたの AI にクオンツを任せる
Blave デスクトップは無料・オープンソースで、登録も不要。Claude Code や Codex をつなげば、戦略を書き、バックテストし、自動売買まで動かします。
ダウンロード中。アプリケーションフォルダに入れて開き、使う AI を選んでください。初回起動時は実行環境の準備に数分かかります。気に入ったら GitHub でスターを。
問題の「執行」側を解く仕組み——そして、もう自分でコードを書く必要はありません。
何を買いたいか、いつ降りるかは、もう分かっています。問題は、その条件が午前 3 時に成立したり、会議の最中に成立したり、たまたま画面を離れた日に成立したりすることです。アルゴリズム取引——自動売買、システムトレードとも呼ばれます——が解決するのはこの部分、そしてこの部分だけです。
アルゴリズム取引とは、事前に定義したルールに従って、プログラムに注文の発注とポジション管理をさせることです。条件が満たされれば注文が出るので、誰かが画面を見張っている必要はありません。ここで答えているのは執行の問い——このルールを正確かつ安定して実行できるか——であって、そのルールが良いかどうかではありません。
| クオンツ取引 | アルゴリズム取引 | |
|---|---|---|
| 重点 | どう判断するか——データと統計からルールを見つける | どう執行するか——ルールを注文に変える |
| 中心の問い | このルールに優位性はあるか？ | このルールを正確かつ確実に執行できるか？ |
| 壊れるとき | 優位性が最初からなかった、または消えた | 接続が切れる、注文が一部しか約定しない、データ配信が誤る |
実務上、両者はほぼ完全に重なります。クオンツ戦略も最後にはそれを走らせる何かが必要ですし、アルゴリズムが執行するルールは通常、定量分析によって見つけられたものです。使いやすい捉え方は、アルゴリズム取引とはクオンツ取引のうち執行される部分だ、というものです。クオンツ取引とは何かをまだ読んでいなければ、そちらから始めてください——判断の側が先に来ます。
用語についてひとこと。避けられるはずの混乱のもとになるからです。「アルゴリズム取引」「アルゴ取引」「自動売買」「システムトレード」、そして中国語圏の「程式交易」「程序化交易」は、どれも同じものを指しています。別々に学ぶべき異なる手法ではありません。
実際に分けて考えるべきなのは、上の表のあの行です。ルールに優位性があるかと、そのルールを確実に執行できるかは、独立した問題です。片方だけ正しく、もう片方を誤れば、どちらも損失に終わりますが、直すべき場所はまったく違います。
MultiCharts、TradeStation、TradingView といったプラットフォームでは、グラフィカルなビルダーや簡易スクリプト言語——PowerLanguage、EasyLanguage、Pine——で自動化戦略を組めます。借りるサーバーも、デプロイするものもありません。（執行の仕方には違いがあります。MultiCharts と TradeStation は自分で注文を出しますが、TradingView の戦略が実際に売買するには、接続した証券会社か webhook の中継が必要です。）いずれにせよ、個人投資家のレベルでは「自分でコードを書かなければならない」という前提はもう成り立ちません。
ただ、もっと興味深いのは、あなたが実際にコードを書ける場合です。自前の執行基盤を組むということは、データのライセンスと取り込み、取引所ごとの注文ライブラリ、バックテストエンジン、デプロイ、そして午前 4 時に websocket が切れても生き残る監視を、すべて自分で抱えるということです。数か月のエンジニアリングと、その後も終わらない保守が続きます。
具体的に言うと、ブローカー帰属——注文が自分の連携から出たものだと示す仕組み——だけを取っても、取引所ごとにやり方が違います。Blave が保守している取引所では、リクエストヘッダーに入れるところ、ボディのフィールドに入れるところ、Binance のようにクライアント注文 ID の接頭辞にするところ、KuCoin のようにリクエストごとのパートナー署名が要るところがあります。これは数あるサブシステムのうちの小さなひとつにすぎず、しかも手をかけ続ける必要が消えることはありません。
本当に優位性を持っているなら、API の切断を直すより、次の優位性を探すことに時間を使うほうが有益です。
戦略は会話で説明します。エージェントがそれを調査し、コードを書き、バックテストし、本番稼働させ、その後は自動で実行と監視を続けます。動かし方は 2 つ。デスクトップ版は自分の Claude Code や Codex をつないで自分のパソコン上で動かします。PC を閉じても動かし続けたいなら専用のクラウドサーバーに移し、Web、Telegram、SSH から操作します。
リサーチ側を使うためにプラットフォームを移る必要はありません。Blave Agent は、いま使っているプラットフォーム向けに戦略を書き出せます。
| プラットフォーム | 書き出し形式 |
|---|---|
| XQ（嘉實 全球贏家） | XS トレーディングスクリプト |
| MultiCharts | PowerLanguage |
| TradingView | Pine Script v6 |
このワークフローは意図的に狭くしてあります。まず Python 版に最新のバックテスト結果が必要です——検証されていないロジックを、エージェントは翻訳しません。書き出しは、対象言語をゼロから書くのではなく、動作確認済みのテンプレートを適用する形で行い、ファイルを渡す前に静的なリントを一度通します。
バックテストに手数料とスリッページは入っていますか？ 自動化は通常、取引頻度を上げます。そして頻度こそ、コストが積み上がるところです。Blave Agent の実際のバックテストのひとつは、4 年間で元本の 22% を手数料として払っていました。
シグナルは、その時点で実際に手に入るデータを使っていますか？ あるバーの終値を読んで同じバーで約定しているなら、そのバックテストは本番の環境では手に入らない情報を使っています。結果が静かに水増しされる、最もよくある原因です。
データの不連続は処理しましたか？ 先物の限月交代、配当、株式分割は、値動きではないジャンプを生みます。それを値動きとして扱う戦略は、それを取引してしまいます。
注文が失敗したらどうなりますか？ 注文の拒否、部分約定、ポジションを持っている最中の接続断。これらへの答えを持たない自動化戦略は、いずれ自分が把握していないポジションを抱えることになります。
レポートにある最悪のドローダウンに耐えられますか？ 欲しいリターンではなく、耐えられるドローダウンに合わせてサイズを決めてください。耐えられないほうのドローダウンは、あなたが底で止めてしまうドローダウンです。
Blave Agent の公式戦略はすべて無料で、実際のバックテストが付いています。まずひとつデプロイして、どう執行されるかを見て、その挙動が腑に落ちたら自分のバージョンに作り替えてください。
