Deutscher

AIで数十ものトレーディング戦略をテストし、構築し、自動化してきました。
ややこしそうに聞こえますが、想像よりずっと簡単です。
構築には以前は技術的な専門知識が必要でした。今はただClaudeがあればいいだけです。
初めてのAIトレーディングボットを作りたいなら、次の9つの手順に従ってください。
1. 戦略を1つ選ぶ（RSI、EMAクロス、平均回帰）—自分の戦略でもいいです。
2. Claudeに、それを完全に客観的なルールセットに変えるよう指示します。裁量はなし。すべてのルールは計算可能である必要があります。
エントリー/エグジットのルール、ポジションサイズなど。
すべてを.mdファイルにします。
3. Claudeに、それらのルールをTradingView Pine Script v6に変換するよう指示し、Pine Editorにそのまま貼り付けられる状態にします。
4. TradingViewを開き、コードを貼り付けて、Add to Chartをクリックします。
5. バックテスト済みのすべての取引のCSVをダウンロードし、それをClaudeに渡して、戦略をどう改善すべきかを正確に聞きます。
6. 戦略が複数の時間軸と資産クラスにまたがって本当に通用するまで、手順4〜5を繰り返します。
7. 良い戦略ができたら、取引所またはブロ

誰でもAIで稼げます。
最も現実的な道筋は、自分の人生でREALなつらさ（課題）を解決し、それから数歩遅れている他の人にその解決策を提供することです。
プロセスはこんな感じです：
1. 自分の生活／仕事／ビジネスの中で、うっとうしい、遅い、または手作業だと感じるものを見つける（理想は、毎日やっていること）
2. AIを使って時間を取り戻す自動化を作る（AIならそれを手助けできます）
3. 作ったものを、魅力的なオファーとしてパッケージ化する（自分自身でも本当に買いたくなるようなもの）
4. オファーを売り込む（対面での地域のローカルビジネスには、今のところ競合がほぼありません）
平均的な人にこれができない理由は、私は見当たりません。

GARCHモデルは、実戦で日々使われている実在のクオンツ分析者たちにとって、最も強力なトレーディングの枠組みの1つです。
私の最近の記事では、Claude Codeを使ってこのGARCHクオンツ取引戦略をどのように自動化したかを、まさにその通りに説明しています。
以下に、実数を含む全体のアーキテクチャと、Claudeにそれを私のために組み立てさせた方法を紹介します：
GARCHが実際に測っているもの
これはノーベル賞を受賞した計算で、もともとは2003年にRobert F. Engleによって「ARCH」として開発され、その後彼の教え子Tim BollerslevがGARCHモデルへと拡張し、現在でもクオンツのデスクが運用しています。
肝はこれです：市場のボラティリティはランダムではありません。予測可能です。GARCHは、それを測定し、予測する方法です。
計算（入力は3つだけ）
GARCHは、明日のボラティリティを次の合計として予測します：
→ 基準レベルの変動：すべての資産には、実質的に変わらない基準のボラティリティ量があります。Bitcoinの基準はS&Pより高く、常にそうです。
→ 昨日のショック：直近のセッションで、市場は実際にどれほど大きく動いたか？
→ 昨日のボラティリティ水準：その動きが起きる前から、ボラティリティはどこに位置していたのか？
この3つを足し合わせると、

グラフって何？
ループエンジニアリングはもう「死んでいて」、私たちはグラフエンジニアリングの時代に入っています。
Claude Code に送ると、グラフエンジニアリングの基礎を教えてくれるプロンプトのフレームワークを作りました。
@IntuitMachine の素晴らしい深掘り記事に基づいています。

2026年にAIでいちばん簡単に稼ぐ方法：
1. 毎日やっているすべての作業を監査する
2. ズバ抜けて大きい悩み（上位1〜2つ）を特定する
3. その周りにAI自動化を組み立てる
4. そのプロセスを記録するオーガニックなコンテンツを作る
5. 実証された需要に基づいてオファーを作る
ややこしくしすぎないでください。

この Hermes のワークフローは、完全にゲームチェンジャーでした。
文字通り、誰もがこれを設定すべきです：
Granola を Hermes Agent に接続すること。
それによって Hermes エージェントは、あなた専用のナレッジベースになります――あなたのすべての会議、メモ、さらには思いついたままの脳内メモまで、学習してくれます。
もし知らないなら、Granola はあらゆる通話の裏で動作し、自動で文字起こしして要約する AI ツールです。
それを Hermes に接続すれば、そのデータが手作業の整理なしで、すぐにあなたのエージェントの記憶に流れ込みます。
チームの会議に参加していなくても使えます。
文字通り、Granola を動かしたままソロの Google Meet を始めて、30 分間、頭に浮かぶことをそのまま話します。
その脳内メモはすべて、永遠に検索可能な文脈として Hermes が引き出せるようになります（さらに、スキルを作ることさえできます）。
始め方：Granola をインストールして、通話中に動かしたままにします。次に、Hermes に「Granola アカウントをスキャンして、すべての会議をそのメモリに取り込む」と伝えるだけです。
接続できたら、たとえばこんな質問を始められます：
→ 「先週、[client] と通話したとき、実際に何を決めたの？」

Robinhoodの新しいエージェント型トレーディングMCPが今すぐ利用可能になりました。
<60秒>でセットアップして、AIエージェントに自律的にあなたの代わりに取引させることができます。
これは、誰でもAI取引を始めるための間違いなく最も簡単な方法です。
始め方はこちら（保存しておくのがおすすめです）：
ステップ1. AIプラットフォームを選ぶ
RobinhoodのTrading MCPは、Claude Code、Claude Desktop、ChatGPT、Codex、Cursor、Grokなどに対応しています。
取引に使うための自分の好みのハーネスを選んでください（私はClaudeが好きです）。
ステップ2. 接続する
Claude Codeの場合：ターミナルでこれを実行してください：
" claude mcp add robinhood-trading --transport http "
次に/mcpと入力し、robinhood-tradingを選択して認証します。
Claude Desktopの場合：設定 → コネクタ → カスタムコネクタを追加 → MCPリンクを貼り付け。
ChatGPTの場合：開発者モードを有効にし、設定 → アプリ → アプリを作成 → リンクを貼り付けます。
ステップ3. エージェント型アカウントを開く
認証が完了すると、Robinhood

ループエンジニアリングをマスターするために必要なのは、これだけです。
まだ /loop で圧倒されているなら、これは保存しておきたいはずです。
正直に言うと、プロンプトエンジニアリングは終わりです。あなたの唯一の焦点は、ループエンジニアリングの習得にすべきです。
以下が、全体のフレームワークの内訳です：
プロンプトの「従来のやり方」vs「新しいやり方」
従来：あなたが指示する → AIが返答する → あなたが確認する → 指示し直す → 繰り返す。
新しい：目標を1回だけ定義します。AIは何かを試し、自分の作業を確認し、エラーを修正し、もう一度試し、そして自分で「完了」とマークします。
これが今うまくいくのは、Fable 5 と GPT-5.6 Sol が実際に自己修正できるほど賢いからです。
ループエンジニアリングで重要な2つのコマンド
→ /goal：ミッション。達成したい内容と、「完了」とするための正確な条件。
→ /loop：インターバル。そのミッションをどれくらいの頻度で繰り返したいか（毎分、毎時、毎日）。
インナーループとアウターループ（ほとんどの人が見落とす）
インナーループ：1つのミッションを、内部で実行します。
例：「$5K コンサルタントとして、私のWebサイトを監査してください。重大度、場所、修正案を含む10

2026年にAIで実収入を生み出す最善の方法は、プロダクトやSaaSを作ることではありません。
正直に言うと、そうした市場は平均的な人が参入するには競争が激しすぎます。
でも、ほとんど誰でも始められるAIの収入ルートが1つあります。私はそれに非常に強気です。
私が話をしている起業家は、全員が人員を削減したいと思っています。けれど、ほとんどの人がそのやり方を分かっていません。
15年以上事業を回している私の父ですら、まだすべてを手作業でやっています。
実店舗のローカルな事業者に対して、基本的なAIシステムを導入・セットアップできる人は、文字通りお金の印刷機を手にしているのです。
このコンサル型の対面役割には競争がほとんどなく、しかもAIはまだ黎明期なので、ほぼ誰でも専門家になれます。
やり方はこちら：
1. 1種類のビジネスに対する「AI担当者」になる
特定の業界における、ある1つの業務フローに絞って取り組みます。
例：フォローアップのアウトリーチに特化したAIエージェント、医療機関の受付エージェントなどで専門家になる。
ポイントはここです。あなたの堀（参入障壁）は、1つのことの専門性を極めることです。
2. 適切なビジネスを狙う
AmazonやGoogleのような大企業はスキップしてください。彼らには自社のAIシステムがあります。
代わりに、地元の法律事務所、不動産会社、マーケティ

2026年以降：ソフトスキル＞ハードスキル。
AIによって、ほとんどのハードスキルはコモディティ化しています。
35人以上のビジネスを運営している身として、これらはかつてないほど求めているソフトスキルです：
• リーダーシップ
• 説得力
• 人材マネジメント
• プレッシャー下での意思決定
• ネットワーキング
• ストーリーテリング
• パーソナルブランド／評判
• 規律と継続性
• 感情知性
• クリエイティブな審美眼
• ビジョン
• 適応力
• 戦略的思考
• リスク許容度と確信
• 採用とタレント評価

人々は、理由もなくAIを学ぶプロセスを過度に複雑に考えています。
AIを習得したいなら、これを1つやるだけでいいです：
普段の1日を過ごしましょう（オンラインショッピング、スプレッドシート、メール—とにかく、あなたがすでにやっていること）。そして一日中、Claude Code か Codex のタブを別モニターで開きっぱなしにします。
次に、それを「あなたのコンピューター全体にアクセスできる」パーソナルアシスタントだと思って扱ってください。
どんなPC作業をする前でも、Claude／Codexに委任します。
オンラインショッピング？ 買おうとしているものについて、クーポンコードを探して、より安い代替案を見つけるよう頼んでください。
リサーチ中？ Codexに、どう手伝えるか聞いてください。
ファイルをなくした？（これは本当にこの前、私に起きました）。Claudeに探してもらうだけです。
以上です。これがシステムの全てです。
文字どおり、日常生活でAIを使うだけで、プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、エージェントの管理などを学べます。
AIの学び方に関する動画を100本も見る必要はありません。
実際に使えばいいだけで、しかもツールがとても優秀なので、プロセス全体を案内してくれます。
私が知っているほとんど全員の「A

成長は大変だ。
ほとんどの人はそれから逃げる。
代わりに真正面から向き合え。