ウォール街のエリートたちがAIを使って何百万ドルも稼いでいる方法を知りたいと思ったことはありませんか？AIヘッジファンドプロジェクトを使えば、一銭もリスクを負わずに自動取引の世界に飛び込むことができます。GitHubのこのオープンソースの逸品は、ウォーレン・バフェットやキャシー・ウッドのような伝説的人物にインスパイアされたAIエージェントを搭載したヘッジファンドをシミュレーションすることを可能にします。私はその取引戦略を探求することに夢中になり、このチュートリアルでは、独自のAIヘッジファンドをセットアップし、AppleやMicrosoftのような銘柄で取引シミュレーションを実行し、その賢いエージェントの仕組みを覗き見る方法を紹介します。金融の博士号は不要—必要なのは好奇心とノートパソコンだけ！ヘッジファンドマネージャーになりきる準備はいいですか？さあ、始めましょう！
AIヘッジファンドとは？あなたの仮想トレーディングチーム
AIヘッジファンドは、AIエージェントを使って取引判断を行うヘッジファンドをシミュレーションする、GitHub上のオープンソースプロジェクトです。これは、各エージェントが現実世界の投資の達人を模倣した専門分野を持つ、デジタルのドリームチームと考えることができます。教育目的で構築されており、GPT-4oやLlama 3のような大規模言語モデル（LLM）を使用して金融データを分析し、取引をシミュレーションします—実際のお金は一切関与しません。主な機能は以下の通りです：
- 特化型エージェント：ファンダメンタルズ、テクニカル、センチメント、リスクマネージャー、ポートフォリオマネージャーがデータを分析し、判断を行います。
- データソース：Financial Datasets API経由で、AAPL、MSFT、NVDA、GOOGL、TSLAなどの銘柄の無料金融データを取得します。
- カスタマイズ可能：クラウドベースのLLM（OpenAI、Groq）またはOllama経由のローカルモデルで実行できます。
- シミュレーション：取引がどのように行われたかをバックテストで確認できます。
2K以上のスターを獲得しており、AIがヘッジファンドをどのように変革しているかを学ぶのに最適です。ウォール街の連中よりも賢く取引できるように設定しましょう！
AIヘッジファンド環境のセットアップ
AIヘッジファンドを解き放つ前に、システムを準備しましょう。これは初心者向けで、各ステップを案内します。
1. システム要件の確認：
- OS：Windows（WSL2を使用）、macOS、またはLinux（Ubuntu 20.04+推奨）。
- ソフトウェア：
- Python 3.10（
python3 --versionで確認）。 - Git（
git --versionで確認）。 - Ollama用のDocker CLIまたはDocker Desktop（オプション、ローカルLLM用）。
- Windowsをご利用の場合は、PowerShell（管理者権限）で
wsl --installを実行してWSL2をインストールし、再起動してください。不足しているものは、python.orgまたはgit-scm.comから今すぐインストールしてください。
2. Poetryのインストール：PoetryはPythonの依存関係を管理します。インストール方法は以下の通りです：
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
poetry --versionで確認します（例：1.8.0）。必要に応じてPoetryをPATHに追加します：export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"。
3. APIキーの取得：キーを保存するための.envファイルを作成します：
cp .env.example .env
テキストエディタ（例：nano .env）で.envを編集し、以下を追加します：
# For running LLMs hosted by openai (gpt-4o, gpt-4o-mini, etc.)
# Get your OpenAI API key from https://platform.openai.com/
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
# For running LLMs hosted by groq (deepseek, llama3, etc.)
# Get your Groq API key from https://groq.com/
GROQ_API_KEY=your-groq-api-key
# For getting financial data to power the hedge fund
# Get your Financial Datasets API key from https://financialdatasets.ai/
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key保存して終了します。ローカルLLMの場合は、OpenAIをスキップしてOllamaを使用します（下記参照）。
4. オプション：ローカルLLM向けOllamaのセットアップ：Llama 3のようなモデルをローカルで実行したいですか？Ollamaをインストールします：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3
Ollamaを起動します：ollama serve。これはLlama 3に約5GBを使用します。Docker経由で実行する場合は、Dockerがインストールされていることを確認してください（docker.com）。
AIヘッジファンドのインストール
次に、AIヘッジファンドプロジェクトをクローンしてセットアップしましょう。これは迅速に完了し、トレーディングシミュレーションの準備が整います。
1. リポジトリのクローン：GitHubからコードを取得します：
git clone https://github.com/virattt/ai-hedge-fund.git
cd ai-hedge-fund
これにより、エージェントスクリプトやツールを含むプロジェクト（約50MB）が取得されます。
2. 依存関係のインストール：Poetryを使用して必要なライブラリをインストールします：
poetry install
これにより、pandas、requests、LLM SDKなどのPythonパッケージがセットアップされます。1〜2分かかります。
3. APIキーの設定：キーを保存するための.envファイルを作成します：
cp .env.example .env
テキストエディタ（例：nano .env）で.envを編集し、以下を追加します：
# For running LLMs hosted by openai (gpt-4o, gpt-4o-mini, etc.)
# Get your OpenAI API key from https://platform.openai.com/
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
# For running LLMs hosted by groq (deepseek, llama3, etc.)
# Get your Groq API key from https://groq.com/
GROQ_API_KEY=your-groq-api-key
# For getting financial data to power the hedge fund
# Get your Financial Datasets API key from https://financialdatasets.ai/
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key保存して終了します。ローカルLLMの場合は、OpenAIをスキップしてOllamaを使用します（下記参照）。
4. オプション：ローカルLLM向けOllamaのセットアップ：Llama 3のようなモデルをローカルで実行したいですか？Ollamaをインストールします：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3
Ollamaを起動します：ollama serve。これはLlama 3に約5GBを使用します。Docker経由で実行する場合は、Dockerがインストールされていることを確認してください（docker.com）。
AIヘッジファンドの実行：トレーディングシミュレーション
AIヘッジファンドを起動し、Apple（AAPL）やMicrosoft（MSFT）のような銘柄で取引をシミュレーションしましょう。AIエージェントがどのように連携するかを確認できます。
1. シミュレーションの実行：ai-hedge-fundフォルダ内で、以下を実行します：
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT
または、ローカルLLMの場合は：
poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT --ollama
このコマンドは以下を行います：
- AAPLとMSFTを対象とします（Financial Datasetsからの無料データ）。
- AIエージェントを使用して、ファンダメンタルズ（例：PER）、テクニカル（例：移動平均）、センチメント（例：ニュース）、リスクを分析します。
- 取引をシミュレーションし、判断を出力します。
2. 何が起こるか？：エージェントが連携します：
- ファンダメンタルズエージェント：AAPLの収益成長率とMSFTのキャッシュフローを確認します。
- テクニカルエージェント：売買シグナルのために50日移動平均を分析します。
- センチメントエージェント：「Appleが新しいiPhoneを発表」のようなニュースをスキャンして、ポジティブ/ネガティブな雰囲気を検出します。
- リスクマネージャー：大きな損失を避けるためにポジション制限を設定します。
- ポートフォリオマネージャー：シグナルに基づいてAAPL株を100株購入し、MSFTを保有することを決定します。
結果の確認：取引判断、確率、バックテスト結果はターミナルで確認できます。ログはsrc/logs/に保存されます。
3. バックテスターの実行：以下のコマンドを使用します：
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDAサンプル出力：
特定の期間でバックテストを行うために、開始日と終了日を指定するオプションもあります。
# With Poetry:
poetry run python src/backtester.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01
# With Docker (on Linux/Mac):
./run.sh --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01 backtest
# With Docker (on Windows):
run.bat --ticker AAPL,MSFT,NVDA --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-03-01 backtestAIヘッジファンド機能の探索
あなたのAIヘッジファンドは単なるスクリプトではなく、学習のための遊び場です。さらに深く掘り下げる方法は以下の通りです：
- エージェントのカスタマイズ：
src/agents/内のエージェントスクリプト（例：アクティビスト投資のためのbill_ackman.py）を編集します。割安株の購入などの戦略を調整します。 - 銘柄の追加：
--tickerフラグでNVDAやTSLAを試します（無料以外の銘柄にはFinancial Datasets APIキーが必要です）。 - バックテスト：
backtester.pyツールは過去のパフォーマンスをシミュレーションします。poetry run python src/backtester.py --ticker AAPLを実行して過去のリターンを確認します。 - センチメント分析：センチメントエージェントはNLPを使用してニュースやソーシャルメディアを解析し、判断の精度を高めます。「NVDAニュースセンチメントを分析」で試してみてください。
- ローカルでの実行：Ollamaを
llama3と共に使用してオフラインでトレーディングシミュレーションを実行し、APIコストを節約します。
テクニカルエージェントをRSI（相対力指数）に焦点を当てるように調整したところ、より鋭い買いシグナルが見られました—実験するのはとても楽しいです！
APIdogを使ったAPIドキュメント作成
AIヘッジファンドを基盤に構築し、他の人のためにそのAPIを文書化したいですか？APIdogは、インタラクティブなAPIドキュメントを作成するための優れたツールです。洗練されたデザインとセルフホスティングオプションは、トレーディングシステムのAPIエンドポイントを共有するのに最適です—ぜひ試してみてください！
トラブルシューティングとヒント
- APIキーエラー：
.envのキーがOpenAI/Financial Datasetsアカウントと一致していることを確認してください。cat .envで確認できます。 - 依存関係の問題：
poetry installが失敗する場合は、Poetryをアップデートしてください：poetry self update。 - Ollamaが接続できない：
ollama serveが実行されており、ポート11434が開いていることを確認してください（Linuxではnetstat -tulpn | grep 11434）。 - パフォーマンス：より高速な実行のためには、OllamaでGPUを使用するか、GPT-4oのようなクラウドLLMを使用してください。
- コミュニティ：プロジェクトのGitHub Discussionsに参加して、助けを求めたり、独自のカスタムエージェントを共有したりしてください。
なぜAIヘッジファンドを使うのか？
このAIヘッジファンドプロジェクトは、学習のための宝庫です：
- 教育的：Two Sigmaのような企業でAIがどのように取引を推進しているかを理解できます。
- リスクなし：お金を失うことなく取引をシミュレーションできます。
- カスタマイズ可能：投資スタイルに合わせてエージェントを調整できます。
- 最先端：LLMとNLPを使用しており、実際のヘッジファンドの技術を反映しています。
まるであなたがマッドサイエンティストになる金融ラボのようです。センチメントエージェントがMSFTに関する強気ニュースを捉え、取引を調整するのを見るのは楽しかったです！
最後に：AIトレーディングのプロになろう
おめでとうございます—あなたは独自のAIヘッジファンドを立ち上げ、ウォール街の魔法使いのように取引をシミュレーションしました！AIエージェントのセットアップからAAPLやMSFTでの取引実行まで、あなたは今やAI投資革命の一部です。新しい銘柄で実験したり、エージェントを調整したり、APIdogでAPIを文書化したりしてみてください。あなたのAIヘッジファンドの調整をXやGitHubで共有してください—あなたのトレーディング帝国が成長するのを見るのが楽しみです！シミュレーションを楽しんでください！