これまでの僕のAI投資は、AIを「超優秀な副操縦士」として、僕（人間）が最終判断を下す「AI支援型」でした。しかし、ポートフォリオの分散効果をさらに高めるため、僕たちは新たな領域に足を踏み入れることにしました。

人間の感情や裁量を完全に排除し、AIが主役となって市場のパターンを捉える**「AI投資 システムトレード」**の世界です。今回は、この新戦略、コードネーム「C」が、決して平坦ではなかったその構築の道のりと、僕のポートフォリオに与える新たな意味についてお話しします。

始まりは地道なデータ収集。AIとの二人三脚

AIシステムトレードの構築は、華やかなイメージとは裏腹に、非常に地道な作業から始まりました。

まず僕がやったのは、**Google Colab**というプログラミング環境を開き、**Yahoo FinanceのAPI**を叩いて、分析対象であるS&P 500の構成銘柄、過去15年分の膨大な株価データを一行ずつダウンロードすること。AIに「こういうデータが必要だ」と指示され、僕はそのためにコードを書き、実行する。まさに二人三脚です。

この作業だけで数時間。無数のデータが画面を流れていくのを見ながら、個人投資家が太刀打ちできなかった領域に、今まさに足を踏み入れているのだという実感と興奮が湧き上がってきました。

本格的なAI戦略を支える「インフラ」の重要性

今回の挑戦で痛感したのは、本格的な**AI投資 システムトレード**を個人で実行するには、それを24時間365日、安定して動かし続ける「インフラ」が不可欠だということです。

特にFX市場のように24時間動き続ける市場を対象にするなら、自宅のPCをつけっぱなしにするのは現実的ではありません。「シンクラウドデスクトップ for FX」のような高性能な専用サーバー（VPS）は、自作のAIモデルを本格稼働させたいと考えるなら、検討すべき強力な選択肢になります。

「なぜ？」を問うAI。失敗から始まる再構築

諦めかけた僕に、AIは問いかけてきました。「このモデルが失敗した要因を分析しましょう」と。

そこから、再びAIとの対話が始まりました。失敗したモデルの取引記録をAIに読み込ませ、「なぜこの局面で損失が拡大したのか？」「どの指標がノイズとして機能してしまったのか？」を徹底的に分析したのです。

この試行錯誤のプロセスこそ、AIと協業する最大の価値だと僕は確信しました。人間一人の思い込みや知識の限界を、AIとの対話が乗り越えさせてくれるのです。僕たちは今、この分析結果を基に、モデルの再構築という、さらなる挑戦の真っ只中にいます。

AIを「信頼」する。でも「丸投げ」はしない。

この戦略Cは、S&P500の中から、その時々でより優位性があると判断された30銘柄に投資するという、定めたロジックで動きます。「戦略G」のように30もの銘柄を一つひとつ詳細に企業情報を確認することは、現実的ではありません。

しかし、これはAIに全てを丸投げするのとは全く違います。僕の役割は、AIが従う「ロジック」そのものを設計し、そのバックテスト結果を厳しく検証し、そして市場の変化に応じてロジック自体を改善し続けることです。

作ったロジックの検証を都度行うことによって、僕は**僕自身の責任で、僕自身の意思で、自信を持って**この戦略を実行できるようになるのです。これこそが、僕が目指すAIとの新しい関係性です。

「規律ある実行」を支える証券口座

システムトレードの成否は、最終的に「決めたルールを、感情を挟まずに実行し続けられるか」にかかっています。そのためには、多様な銘柄（S&P500など）にスムーズにアクセスでき、信頼性の高い取引ツールを提供してくれる証券口座が不可欠です。

僕がメインで利用しているDMM.com証券は、PC・スマホアプリ共に操作性が高く、こうした機械的な売買を実行する上でのストレスが少ないため、システムトレードの「実行部隊」として非常に頼りになります。

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次回の「知識編」では、この**AI投資 システムトレード**の背景にある「クオンツ投資」や「ファクター」といった、少し専門的ながらも非常に面白い世界について、詳しく解説したいと思います。