AIクオンツ取引：ゼロから一へ
マルチエージェントアーキテクチャで本番環境対応のクオンツ取引システムを構築する
著者: Wayland Zhang · プロジェクトホームページ: dnalyaw.com · GitHub: ai-quant-book
この本は何について書かれているか？
戦略の聖杯ではなく、本番環境対応のクオンツ取引システムを構築する方法を教えます。多くのクオンツチュートリアルは API の翻訳、テクニカル指標、または「魔法の戦略」で止まっています。真のクオンツ取引システムは以下の問いに答えます：
- データはどこから来るのか？ レート制限、欠損値、調整、タイムゾーン
- バックテストで自分を騙さない方法は？ 未来予知バイアス、過学習、取引コスト
- なぜ 1 つのモデルでは不十分なのか？ レジーム変化、シグナルの競合、リスク分散
- リスクをどう制御するか？ ストップロス、ポジションサイジング、ファクターエクスポージャー、サーキットブレーカー
- どう本番環境に移行するか？ 執行スリッページ、モニタリング、災害復旧
本書はマルチエージェントアーキテクチャを使用します：異なるエージェントが異なる責任（シグナル、リスク、執行）を処理し、協調して取引判断を行います。
コンテンツ概要
本書は 5 パート、22 レッスンで構成されています：
| パート | トピック | レッスン数 | 主な内容 |
|---|---|---|---|
| 1 | クイックスタート | 1 | クオンツの全体像、マルチエージェントの直感的理解 |
| 2 | 基礎知識 | 7 | 市場、統計、戦略、データ、バックテスト |
| 3 | 機械学習 | 2 | 教師あり学習、モデルからエージェントへ |
| 4 | マルチエージェント | 7 | アーキテクチャ、レジーム検出、LLM、リスク制御 |
| 5 | 本番環境 | 5 | コスト、執行、運用、プロジェクト実践 |
さらに 30 編の背景記事と 4 つの付録
対象読者
- 開発者 → クオンツ: 取引システムを構築するための完全なパス
- クオンツリサーチャー: マルチエージェントアーキテクチャ、本番環境のリスク制御
- 投資家/PM: クオンツ取引システムの能力とリスクを理解する
前提条件: 基本的なプログラミング（Python）が必要；統計/金融の知識があると良い；ML/DL は不要
⚠️ リスク免責事項
クオンツ取引にはリスクが伴います。慎重に投資してください。
本書は教育目的であり、投資助言を構成するものではありません：
- 戦略は学習用のみであり、利益を保証するものではありません
- ライブトレード前にリスクを完全に理解してください
- 失っても困らない金額でのみ取引してください
- 過去の実績 ≠ 将来の結果
目次
パート 1：クイックスタート
グローバルな視点を確立し、クオンツ取引の世界とマルチエージェントアーキテクチャを理解する
| レッスン | タイトル |
|---|---|
| レッスン 01 | クオンツ取引の全体像 |
背景知識: アルファとベータ · 米中クオンツ市場の違い · トップクオンツヘッジファンド · 有名なクオンツ取引の失敗 · 推奨読書リスト
パート 2：クオンツ基礎
市場、データ、戦略、バックテストの堅固な基礎を構築する
| レッスン | タイトル |
|---|---|
| レッスン 02 | 金融市場と取引の基礎 |
| レッスン 03 | 数学と統計の基礎 |
| レッスン 04 | テクニカル指標の本当の役割 |
| レッスン 05 | 古典的な戦略パラダイム |
| レッスン 06 | データエンジニアリングの厳しい現実 |
| レッスン 07 | バックテストシステムの落とし穴 |
| レッスン 08 | ベータ、ヘッジ、マーケットニュートラル |
背景知識: 取引所とオーダーブックのメカニズム · HF マーケットマイクロストラクチャー · ティックレベルバックテストフレームワーク · シャープレシオの統計的な罠 · ローソク足パターンと出来高分析 · 仮想通貨取引の特徴 · データソースと API の比較
パート 3：機械学習
従来のモデルから意思決定エージェントへ
| レッスン | タイトル |
|---|---|
| レッスン 09 | クオンツ金融における教師あり学習 |
| レッスン 10 | モデルからエージェントへ |
背景知識: クオンツリサーチにおける LLM · トリプルバリアラベリング法 · 時系列クロスバリデーション（Purged CV） · 取引における強化学習 · オルタナティブデータ（NLP と衛星） · メタラベリング法 · 特徴量エンジニアリングの落とし穴 · 金融における ML の限界 · モデルアーキテクチャ選択ガイド · モデルドリフトと再トレーニング · MLOps インフラストラクチャ · 最先端 ML と RL 手法（2025）
パート 4：マルチエージェントシステム
専門化とリスク制御のための協調エージェントアーキテクチャを構築する
| レッスン | タイトル |
|---|---|
| レッスン 11 | なぜマルチエージェントアーキテクチャなのか |
| レッスン 12 | マーケットレジーム検出 |
| レッスン 13 | レジーム誤分類とシステム障害パターン |
| レッスン 14 | クオンツ取引における LLM アプリケーション |
| レッスン 15 | リスク制御と資金管理 |
| レッスン 16 | ポートフォリオ構築とリスクエクスポージャー管理 |
| レッスン 17 | オンライン学習と戦略進化 |
背景知識: マルチエージェントフレームワークの比較 · クオンツオープンソースフレームワークの比較 · 平均分散ポートフォリオ最適化
パート 5：本番環境と実践
バックテストからライブトレードへ、稼働する取引システムを展開する
| レッスン | タイトル |
|---|---|
| レッスン 18 | 取引コストモデリングと取引可能性 |
| レッスン 19 | 執行システム - シグナルから実際の約定まで |
| レッスン 20 | 本番運用 |
| レッスン 21 | プロジェクト実践 |
| レッスン 22 | まとめと高度な方向性 |
背景知識: 執行シミュレーター実装 · 戦略の同質化とキャパシティのボトルネック · アルゴリズム取引規制（2024-2025）
付録
| 付録 | タイトル |
|---|---|
| 付録 A | ライブトレード記録標準ガイド |
| 付録 B | クオンツ取引システムが死ぬ 12 の一般的な方法 |
| 付録 C | 人間の判断と自動化の境界 |
| 付録 D | クオンツ取引 FAQ |
参考資料
→ リソースとリンク
統計
| 項目 | 数 |
|---|---|
| メインレッスン | 22 |
| 背景知識 | 30 |
| 付録 | 4 |
| 合計 | 56 |
読書推奨
| 読者タイプ | 推奨パス |
|---|---|
| 完全な初心者 | パート 1 → パート 2 全部 → パート 3 → パート 4（レッスン 13 をスキップ）→ パート 5 |
| プログラミング経験あり | レッスン 01 → パート 2 クイックレビュー → パート 3-5 全部 |
| クオンツ取引経験あり | レッスン 01 → レッスン 08 → パート 3-5 全部 |
| アーキテクチャのみ重視 | レッスン 01 → レッスン 10-17 → 付録 B |