Deutscher

AIで稼ぐことは、特定のタイプの顧客にとっての「本当の問題」を解決することから始まります。
結局のところ、誰もあなたがAIを使っているかどうかは気にしていません。
企業が気にするのは、その問題が解決されるか、または時間やお金を確実に節約できているかだけです。
基礎的なスキルを身につける → そのスキルで本当の問題を解決する → すでに十分にできるようになったら、その上にAIの層を追加して効率化する。

ぜひ全話を最後までご覧ください：

私たちの小さな𝕏のバブルの外では、平均的な人はAIで何が起きているのかまったく分かっていません。
人々は今でも「AI」とはChatGPTのことだと思っています。
エージェントを使ったり、MCPを接続したり、さらに言えばループを回したりしているなら、あなたは文字通りAIユーザーの上位0.1%です。
無限の機会。

ほとんどの人は知らないのですが、Anthropicは定期的にサイバーセキュリティのエージェント型スキルのGitHubリポジトリに貢献しています。
700+のスキル、25+のセキュリティ領域、5+のフレームワーク対応。
私はすべて目を通して、あなたのコードベースを保護するプロンプトを作りました。
これはあらゆるAIエージェントに、シニアアナリストのセキュリティスキルを与えます。

なるほど、要点を整理すると。
サム・アルトマン：「私たちはシンギュラリティのただ中にいる――AIは、どんな願いでも叶えることができる“魔神（ジーニー）”を作り出せるほど近づいている。」
ダリオ：「これは、私たちがこれまでに直面した中で最も深刻なセキュリティ上の脅威です。」
これが人類史上の最良の時代なのか、それとも今から取り返しのつかないことが起きようとしているのか……。

これは私がこれまでに出した中で、最も個人的な動画です。
裕福になるために若いうちにやることについて、多くの人があなたに教えないこと。
ほとんどのインフルエンサーが決して話さない“闇の側面”です。
今すぐ視聴👇

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。