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解決する課題

AIをどのように取引の意思決定に使用できるかを探求するための概念実証フレームワークを提供します。ユーザーは、実際の資本をリスクにさらすことなく、シミュレーションされたヘッジファンドの構築、バックテスト、およびペーパートレードを行うことができます。

仕組み

このシステムは、LLMを活用した「アルファモデル」を使用して、Financial Datasets APIから取得した金融データ（価格、ファンダメンタルズ、収益）を分析します。ユーザーは「マンデート（運用指針）」を定義し（戦略、リスクパラメータ、リバランスの頻度を指定）、それを特定の銘柄に適用して取引サイクルをシミュレーションします。

対象者

AIと計量ファイナンスの交差点に関心があり、シミュレーション環境でAI主導の投資戦略を実験したい研究者や学習者向けに設計されています。

ハイライト

• マルチLLMサポート: Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Google、xAI、Kimiなどのプロバイダーに対応しています。
• バックテスト: 過去のデータに対してマンデートを実行し、ベンチマークに対する資産曲線（equity curves）を可視化できます。
• マンデートベースの設定: ファンドの戦略とリスク設定を、取引対象となる特定の資産から分離しています。
• インタラクティブなターミナルアプリ: ファンドの構築と管理のためのCLIが含まれています。