ryanfrigo/kalshi-ai-trading-bot

解決する課題

このプロジェクトは、Kalshi 予測市場で取引するための厳密なツールキットを提供します。保証された利益を主張する代わりに、取引戦略が市場ブックに対して統計的に「エッジ」を持つかどうかを正直に測定するツールを提供し、厳格なサンプル外検証を通じて、ユーザーが運をスキルと誤認することを防ぎます。

仕組み

このツールキットは、署名付き Kalshi API クライアントを意思決定ジャーナルとテレメトリシステムと統合します。「自己改善ループ」を使用し、取引が実行・決済された後、ブライアスコアや対数損失などの指標で測定します。このデータは自動的に「エッジポリシー」を導出し、損失カテゴリをブロックしたり、過信した確率推定に「ヘアカット」を適用して将来の取引を調整したりできます。

CLI と MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーを介してエージェントネイティブなサーフェスを提供し、LLM（Claude など）が取引プロセスを駆動できるようにします（触媒の調査から保護付き注文の実行まで）。API キーはローカルに保持されます。

対象読者

予測市場に興味があり、規律あるデータ駆動型の自動取引アプローチと、実際の決済データを使用して戦略のパフォーマンスを証明するフレームワークを求めるトレーダーと開発者向けです。

ハイライト

• 正直なエッジ測定：ブライアスコアと対数損失を使用し、サンプルサイズが小さすぎる場合（前方決済取引が 10 件未満）はエッジを主張しません。
• 自己改善ループ：決済済み損益とキャリブレーションエラーに基づいて取引ポリシーを自動更新します。
• エージェントネイティブ設計：先駆的な MCP サーバーと、LLM 駆動のアカウント管理のための専用 Claude スキルを含みます。
• リスクガバナンス：日次損失サーキットブレーカー、ドローダウンホールト、分数ケリーサイジングを内蔵。
• プラガブルな LLM 統合：OpenRouter を介して任意のモデルに接続し、設定可能なフォールバックチェーンを備えます。
• コーディング済みのサンプル戦略：AI 駆動の方向性取引と数学ベースの「安全な複利」戦略を同梱。