毎日経済ニュース記者：陳晨

当該画像は、AIが生成したものの疑いがある

AIの「ロブスター」（OpenClaw、オーストリアのプログラマー、ピーター・スタインバーグが開発したオープンソースのAIエージェント）と株式取引を組み合わせると、新しい種類のAI支援トレーディング・モデルが登場した。

『毎日経済ニュース』の記者（以下、毎日経済ニュース記者）は、投資家の許可を得て「ロブスター」が徐々に、ウォッチ、復習、銘柄選定といった中核プロセスに入り込んできたことを確認したが、実戦の収益は極端に分かれる結果となっている。取材した人の中には、「20万元の全面委託で“ロブスター”に任せたら、8万元の損失になった」という声がある。また、「自動取引で連続して市場（大盤）を上回った」との意見もあり、さらに「月収益90%」をうたう人もいる……

なぜ「ロブスター」で株を売買すると、氷と火のように両極端な結末になるのか。法令順守とリスクの数々の重い制限の下で、「ロブスター」による株取引は既存の制約を突破できるのか。さらに普通の株式投資家に、真に利益につながる新しい道を開けるのか？

OpenClaw公式サイトのスクリーンショット

1

「ロブスター」が代行して現物取引の株を売買

大盤を上回る人もいる

しかしTokenの資金すら取り返せない

OpenClawが勢いを持つ理由は、単なる「質問すれば答える」チャットツールであるだけでなく、「PCを“引き受け”、データを自動的に呼び出して複雑なタスクを完了する」ことのできる「実行者」でもあるからだ。ユーザーが指示を出せば、それが自分でソフトを開き、文書を整理し、さらにはメールに返信することまで行う。

毎日経済ニュース記者の取材によると、現在は多くのユーザーが「ロブスター」をウォッチ、復習、銘柄選定に用い、投資リサーチ、意思決定、取引執行の各段階に深く関与させているという。

しかし、実戦の結果は大きく異なる。月間利益90%という驚くべき実績もあれば、8万元の直接的な損失という実例もある。

著名なデジタル経済学者で、DCCIインターネット研究院の院長である劉興亮（りゅう・こうりょう）は、自身の周りにあった実際のケースを共有した。劉興亮によれば、彼の友人は約20万元の資金を投入し、「ロブスター」に全面的に委託して株を売買させた。最終的にも取引は「ロブスター」が操作して行われた。しかしその後、大盤が下落したことで、当該口座は一時8万元の損失を抱えた。

同時に、投資家の中には、現物取引でAIツールのロジック上の欠陥を見つけた人もいる。あるユーザーがSNS上で共有した現物記録によると、「ロブスター」で自動取引を行った2日目は、当日の保有ポジションが0.9%の損失だったが、全体では大盤を上回った。3日目は保有ポジションが1.57%の損失で、当日は上証指数が3.63%下落したにもかかわらず、それでも2ポイントあまり上回った。4日目には保有が0.8%の利益を実現した。データ上は指数を上回っているように見えるものの、そのユーザーは現物で露呈した問題も指摘している。

1つ目は、「ロブスター」に追いかけ買いをしないと確認したのに、最後は追いかけ買いをしたこと。2つ目は、「ロブスター」がT+0の考え方で操作しているように見えること。

別の実際に利用しているユーザーも、毎日経済ニュース記者に対し、A株はT+1取引であるため、OpenClawでのクオンツ取引にはあまり意味がない。米株や香港株はT+0取引が可能で、そちらのほうがより意味があるかもしれない、と率直に語った。当該ユーザーは、現在は小額資金で試して調整修正している段階で、少額の利益は実現したものの、そもそもToken（トークン。AIモデルが自然言語を処理する際の最小の情報単位）の購入コストすら回収できていないと述べた。

2

「月に稼いだ90%」は実際にはシミュレーション取引の収益

「ロブスター」≠AIの頭脳

単なる取引の執行用媒体にすぎない

SNS上で出回る「月に稼いだ90%」は、いったいどのように実現されたのか。これについて、SaaF投資ファンドの運用パートナーである金鳳春（きんほうしゅん）が、毎日経済ニュース記者に対し、高収益の背後にある実際の技術ルートを再現して説明した。実はこれは、AIによる米株のシミュレーション取引の大会で、取引対象は米株だったのだ。

金鳳春は強調する。「注意すべき点は、90%というのは“1か月の間に最高到達したリターン率”であり、その後の調整（回調）の影響で、最終的に決着時の収益率は36%になる」という。これらの期間中、NASDAQ指数とS&P500指数はいずれも大きく下落し、市場全体の地合いも良くなかったが、このシミュレーション取引の収益は株価指数を大きく上回った。

データ出所：Wind

超過リターンを実現した核心的な理由について、金鳳春は一言で明確に指摘した。それは「ロブスター」自体に知恵があるからではなく、参加者が基本フレームを人工的に設定した後、KimiやDeepSeek、MiniMaxなどのAIが具体的な取引戦略を書き、さらに銘柄を選び、最後に「ロブスター」が実行したからだ。加えて、短期で90%の収益に到達できた大きな要因は、米株のシミュレーション取引でAIがレバレッジを使っていたことにある。

「ロブスターは、この高収益においてAIの技術フレームと実行媒体としてのみ機能し、直接に銘柄を選別して売買シグナルを出したり、バックテスト検証を行ったりするわけではない」と金鳳春は毎日経済ニュース記者に語った。銘柄の選別や取引戦略の策定といった核心作業は他のAIが担い、人間はAIに方向性と基本フレームを与えるだけで、以降のすべての戦略実行の工程は「ロブスター」の中で自律的に完了される。

取引執行のレイヤーについて、金鳳春は、このシミュレーション取引では国内のある人工知能モデルの戦略を使用し、その後AIが自動で発注したと説明した。現在国内では多くの証券会社がQMT取引システム（QMTとPTradeは国内の主流な第三者クオンツ取引端末）をサポートしている。API接続（アプリケーション・プログラミング・インターフェースを通じて、異なるソフトウェアシステム間の通信とデータ交換を行うプロセス）を行えば、自動取引での発注が実現でき、国内のクオンツ取引も一般にこの方式が採られている。

3

「ロブスター」は証券会社の機能を奪いにいくのか？

同花順などの端末は「受け取りを拒否」

広発証券が安全サンドボックスの自社開発をこっそり始動

「ロブスター」がC端末に普及するにつれ、投資家たちはそれを証券会社の取引ソフトと完全に統合しようとした。

業界関係者は毎日経済ニュース記者に対し、OpenClawは戦略の「頭脳」としてデータ分析とシグナル生成を担当し、QMTは「実行装置（エグゼキューター）」として高速発注と取引執行を担当できる、と分析している。毎日経済ニュース記者が把握したところでは、クオンツを行うにはまず証券会社に連絡してQMTまたはPTradeの取引権限を開通してもらう必要がある。証券会社は通常、資金のハードルを50万～100万元に設定しており、一部の証券会社では必要額がより低い場合もある。

「このプロセスでOpenClawが果たしている役割は、実際にはコードを書くことだ。しかも使っているのは公式APIだ」と、現物取引を行うユーザーが毎日経済ニュース記者に述べた。OpenClawの本質は、Pythonコードの作成にかかるハードルを下げることにすぎない、という。

しかし、この種の第三者AIツールを直接接続することについて、証券会社の機関側は極めて慎重な姿勢を保っている。ある証券会社IT関係者は、毎日経済ニュース記者に対し、現行の規制要求および業界慣行の観点から、取引インターフェースは通常、許可の枠組みの中で厳格に制御されなければならず、無許可のプログラムによる接続や、潜在的な市場操作のリスクを防ぐ必要があると、はっきり述べた。この人物によれば、現時点で同花順や証券会社が自社で開発した取引端末は、APIを「ロブスター」に提供していない。証券会社は、複数の技術的・制度的手段によって第三者の不正接続を防ぎ、取引の“外部アプリ（トレード・スクリプト）”に類するものも監視しているという。

方正証券が2026年2月21日に発表したレポートによると、以前OpenClawを使って同花順のAPIインターフェースを成功裏にテストした

さらにユーザーから記者に、「ロブスター」の株取引機能は、証券会社固有の「グリッド取引」などの条件注文機能とかなり似ているという声もあった。では両者の違いは何なのか？

これについて当該IT関係者は、毎日経済ニュース記者に対し、機能の面では「ロブスター」に代表される一部のAIエージェント・ツールは、情報の取得、世論の分析、単純な戦略生成などにおいて一定の補助能力を持つ。一方、証券会社のアプリが長年蓄積してきた条件注文やグリッド取引などの機能は、コンプライアンスの枠組みの下で、取引執行の安定性と管理可能性をより重視している、と説明した。両者の本質的な違いは次のとおりだ。前者は「補助的な意思決定と戦略生成」に寄り、柔軟性や個別最適化を重視する。後者は「取引執行とリスク管理」に寄り、コンプライアンスと信頼性を重視する。現段階では、両者の能力は単純な置き換えではなく、主に補完関係にある。

コンプライアンスを前提として、トップクラスの証券会社はすでに社内で安全で管理可能な探索を開始している。

広発証券の関連責任者は、毎日経済ニュース記者に対し、同社はOpenClawのAIエージェント・アプリと技術探索を開始し、技術調査の小チームを設置した。知能オフィス、パーソナルアシスタント、投資顧問・投資リサーチ系のツールといったビジネスシーンに焦点を当てていると明かした。だが広発証券は同時に、「安全を最優先し、コンプライアンスを満たすための受け入れ（参入）基準を先に確立する」という原則も強調した。事前の届出、独立ネットワークの安全サンドボックス、最小権限の制御などの方法で検証を行っている。

AIツールの能力の境界について、劉興亮は明確な認識を持っている。彼は毎日経済ニュース記者に対し、自分は4匹の「ロブスター」をデジタル従業員として飼っており、それぞれ情報収集、問い合わせ対応、財務のリマインダー、秘書業務を担当させている。効果は予想を上回るほどだった。だが株取引については、なお慎重だという。「現段階では、ロブスターに送金や支払いといった資金関連の操作を任せることには不安があり、情報相談や見ての補助といった作業にだけは任せたい。実際の取引操作は自分で行う必要がある」と劉興亮は述べた。

劉興亮は、「ロブスターによる株取引は現時点ではまだ形になっておらず、独立して株取引関連の操作を任せるのには適していない」と考えている。

4

高いハードルが大多数の個人投資家を阻む

技術の恩恵が普通の人にまで広がりにくい

「ロブスター」は熱いが、誰もが気軽に使いこなせるわけではない。大規模言語モデル主導の技術応用ブームの中で、一般の投資家は非常に高い“隠れた技術ハードル”に直面している。

毎日経済ニュース記者によると、ある証券会社IT関係者は、最近市場で出ているAIエージェント系ツールの本質は、大規模モデルの能力とマーケットデータ、戦略ルール、自動化執行を組み合わせることによって、単純な戦略構築のハードルを下げることだ、と述べた。しかし同時に、こうしたツールは全体としてまだ探索段階にあり、戦略の安定性、データ出所の信頼性、リスク管理能力については、今後さらに検証が必要だと警告している。

金鳳春もこれに強く同意している。彼は毎日経済ニュース記者に対し、一般の人が「ロブスター」で株を売買するには、AI関連の知識とプログラミング開発能力を身につける必要がある。この技能ハードルは極めて高い。したがって、AIやプログラミングが分からない一般投資家が盲目的に追随することは勧めない、と伝えた。そうすれば投資リスクが高まるからだ。

金鳳春は投資家に対し、次の点も同時に注意を促している。「ロブスター関連の高収益は再現できると保証できない。また短期の高収益だけを根拠に、戦略が有効かどうかを判断してはならない。投資家は長期の総合パフォーマンスや下落（回撤）の状況にも注目する必要がある。投資は長期で、安定したリターンを追求すべきであり、短期の高収益に誘惑されて投機的な気持ちを抱かないようにするべきだ。」

市場での「AIツールがアナリストや証券会社の投資顧問を置き換えるのではないか」という懸念について、金鳳春は否定の答えを出した。彼は毎日経済ニュース記者に対し、AIツールの本質は投研（投資リサーチ）と取引の補助ツールにすぎず、業界の中核的な需要は依然として存在する、と分析している。さらに、一般の個人投資家は専門的な投資知識が不足しており、「ロブスター」のようなAIツールを独立して使って有効な戦略を作ることができない。また、市場の有効な情報と無効なノイズを見分けることもできない。

金鳳春は、「AIツールの使用には高いハードルがあり、大半の投資家には操作能力が備わっていない。これが、プロの投資顧問やアナリストの価値が代替されない理由を決めている。業界は、単に別のツールと別の方式でビジネスを行うだけだ」と考えていると述べた。さらに彼によれば、「ロブスター」の登場はまだ間もなく、現時点で正規の機関がそれを直接現物取引に使っているのは多くないだろう。ただし、機関がAIで戦略を作るという現象は昨年からすでに存在し、チームもA株のシミュレーション取引の競技会の後、いくつか現物での試行を行う計画を立てているという。

やってみたいと思う一般投資家に対し、複数の専門家が忠告を出している。劉興亮は、「ロブスター」で株を売買するには、まず“しばらく“飼う”必要がある。能力を組み合わせながら徐々に調整し、急いで全面的に現物取引に参加させてはならない」と助言した。彼は、投資家には小額資金で試し、リスク管理をしっかり行い、大きな資金を投入しないよう呼びかける。そして「ロブスター」の中核的な役割は投資判断の参考としての補助であり、人間の最終意思決定を代替できないことを改めて強調した。

前述の証券会社IT関係者も、毎日経済ニュース記者に対し、最終的なリスク防止の下限（最低ライン）を強調した。「個人投資家にとって、関連ツールは情報の補助や研究の参考として使うことはできるが、過度に依存してはならない。さらに、基本的なリスクの識別や投資判断の代替にしてはいけない。使用の際は、特にデータの真実性、戦略の有効性、そして潜在的な過度取引のリスクに注意しなければならない。技術能力を過信することで投資のボラティリティ（変動）を拡大してしまわないようにする必要がある。」

企画｜肖勇　杜蔚

記者｜陳晨

編集｜易启江

ビジュアル｜帅灵茜

レイアウト｜易启江

**    **

**｜毎日経済ニュース nb dnews オリジナル記事｜    **

**許可なく転載、抜粋、複製、ミラーなどの利用を禁止する    **

毎日経済ニュース