デモ
ai-stock-agent が今できること / できないこと
Mag7 + AI 関連の米国株を対象にした、 複数エージェント LLM によるリサーチ ツールです。 このページは現在出荷されている機能の要約と、 詳細ページへの導線をまとめます。
やっていること
- Mag7 + AI 関連の米国株について、 取引日ごとに複数 LLM エージェント(Bull / Bear / Technical / Fundamental / Risk Manager / Trader)で議論を回します。
- 無料の市場データ(yfinance の OHLCV)、 基本ファンダメンタル、 ニュース(yfinance + Yahoo Finance RSS + 必要に応じてローカル fixture)を pluggable な composite から取得します。
- テクニカル指標(RSI / MACD / Bollinger / ATR、 オプションで Ichimoku / ADX / OBV / Stochastic)を計算し、 数値スナップショットをエージェントに渡します。
- エージェントの判断を Kelly でサイズ縮小し、 銘柄上限・セクター上限・グロスエクスポージャ上限・最低現金バッファで再クリップします。
- 1 日の損失上限(キルスイッチ)とドローダウン停止が、 ブローカーへ発注が出る前にその日のオーダーを止めます。
- あらゆる意思決定と発注をペーパー トレードとして記録し、 バックテストごとに Markdown + JSON のティアシートを書き出します。
やっていないこと
- デフォルトでは実際のオーダーを発注しません。 ライブ取引への切替には明示的な env フラグと実取引用ブローカー認証情報の両方が必要で、 どちらも初期状態では未設定です。
- 特定銘柄の買い / 売りを推奨することはありません。 エージェントの判断はリサーチの成果物であり、 個別アドバイスではありません。
- 将来のリターンを約束することはありません。 過去のバックテスト成績はあくまで歴史的なもので、 戦略やユニバースの編集で変わり得ます。
- オプションの購読フォームが受け取る以上の個人情報は収集・共有しません。 そのフォームも本番では disabled です(/subscribe 参照)。
デモ フロー
1. データ + ニュース取り込み
銘柄ごとに、 パイプラインは yfinance から OHLCV を取得し、 有効化された全ニュース ソース(yfinance、 Yahoo Finance RSS、 任意のローカル JSONL fixture)へ並列に問い合わせます。 単一ソースの失敗で議論は止まりません。
src/ai_stock_agent/data/news →
2. マルチ エージェント議論
Bull / Bear / Technical / Fundamental アナリストがスナップショットに基づくブリーフを出し、 Risk Manager がリスク観点で批評します。 Trader が結果を strict な JSON(action, conviction, target weight, rationale)に統合します。
src/ai_stock_agent/agents →
3. リスク ガードレール
Kelly サイズで Trader のターゲットを縮小し、 ポジション上限・セクター上限・グロスエクスポージャ上限・最低現金バッファで再クリップします。 キルスイッチとドローダウン停止は、 オーダー送信前に必ず判定します。
src/ai_stock_agent/risk/guardrails.py →
4. ペーパー実行 + ラン レポート
オーダーは Broker 抽象を通ります。 デフォルトは paper(in-process または Alpaca paper)。 ラン ごとに JSON レポートが書かれ、 このダッシュボードがビルド時に取り込みます。
5. バックテスト ティアシート
ai-stock-agent backtest --report が Markdown サマリーと JSON サイドカー(vol / VaR / 月次ヒートマップ / 年次リターン / 取引統計 / 銘柄別)を書き出します。 アーカイブされたティアシートは /backtest/<id> で個別に表示されます。
6. 更新を追う
プル型の配信チャネルが 4 つあります: GitHub Releases、 GitHub Discussions Announcements、 /feed.xml RSS(本サイトで稼働中)、 オプションのメール購読フォーム(本番では disabled、 コード変更なしで Buttondown に切替可能)。
最新のリサーチ ラン
生成日時 2026/6/26 19:00:26 · 停止なし · 議論ログ全文 →
ノートークン ペーパー デモ ステータス
下記の値は、 Python パイプラインが ラン ごとに JSON に書き出す runtime ブロックから直接読み込んでいます。 最新の ラン が決定論的な デモ プロバイダ経由(有料 LLM API 不使用、 実取引なし)で走ったことを確認できます。
- 最新の ラン ID
- 20260626-190026
- 生成日時
- 2026/6/26 19:00:26
- LLM プロバイダ
- demo
- ブローカー
- in-process-paper
- ライブ取引
- false (ペーパーのみ)
- モード
- ペーパー
- 意思決定
- 15
- ペーパー発注
- 0
- 最新のペーパー発注銘柄
- この ラン では発注なし
更新サイクル
ローカルで 1 時間ごとに デモ ラン を実行 (有料 LLM API は呼ばず、 実取引も出しません)。 Vercel への自動デプロイは 1 日 1 回。 上に表示される 最新の ラン は、 直近に完了した時報ジョブの結果です。
ここの値はすべて ラン JSON の runtime ブロックから読み取ったものです — 環境変数からの推測でも、 ヘッダからの推定でもありません。 ブロックが存在しない場合は posture を捏造せず「未記録」と表示します。
ラン リズム
デモ レーンは no-token の paper run を時間ごとに記録します。
ローカルでは 1 時間ごと、 本番反映は 1 日 1 回です。
凡例
- デモ + ペーパー + 発注あり
- デモ + ペーパー + 現金保持
- 停止
- ライブ取引
- 未記録 (旧 ラン)
直近 24 時間
1 セルが 1 時間で、 左ほど古い時刻です。 セルの色はその時間に走った ラン の優勢 posture を表し、 ラン がない時間帯は薄く表示されます。 上の strip と同じく demo + paper + 有料 LLM 不使用 の前提を共有します。
最近のバックテスト
各カードはリポジトリにコミット済のティアシートから読み込まれています。 メソドロジーは ラン 間で変わり得るため、 2 つの期間を比較できるのは同じ戦略であるときだけです。
もっと詳しく
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