Deutscher

一般的な見方では、Opus 5はAnthropic史上最悪のモデルリリースです。
わずか数週間で、Fable 5への陶酔から完全な絶望へと転落しました。
AIのような分野は他にありません。

私のDMに毎日必ず届く質問第1位：
「Miles、あなたのコンテンツを見ていますが、AIで実際にどうやってお金を稼ぎ始めればいいですか？」
私の答えはいつも同じで、毎回みんなを驚かせます。
AIでお金を稼ぎ始めることは、ツールやニッチ、ましてやビジネスアイデアとは何の関係もありません。
すべては記憶にかかっています。説明しましょう。
AIとは、効率を高めるため、あるいは今回のケースでは収益化するために、既存のデータの上に重ねるレイヤーにすぎません。
AIがあなたやあなたのスキルについて何も知らないなら、その上に何を構築しようとしても意味がありません。
私見では、しっかりしたメモリーシステムの構築は任意ではありません。上に積み重なるすべての基盤だからです。
始めたい人に、私が個人的におすすめしているのは次のことです。
Claudeにあなたについて知っておいてほしいことをすべて保存した、ローカルのメモリーフォルダを作りましょう。
そこには、現在持っているスキル、一般的なビジネスアイデア、そしていつ、どのように更新するかをClaudeに正確に指示するファイルなどを入れます。
これで、新しいセッションを開くたびに、Claudeはあなた個人の背景情報をすべて把握した状態になります。
この基盤ができれば、他のことはすべて劇的に簡単になります。
今あるスキルに本当に合ったビジネスモデルのブレイン

金融市場で取引しているのに、AIを定期的に使っていないなら、自分に対してとんでもない不利益を被っています。
これは軽い気持ちで言っているわけではありません。私は8年間投資してきましたが、AIは投資キャリア全体の中で得た最大の優位性の変化です。
ほとんどのトレーダーは、10年前と同じやり方でリサーチをしています。
ニュースを手作業で精査し、財務諸表を手作業で取り出し、戦略を手作業でバックテストするなど。
一方で、実際にAIを正しく使っている人たちは、戦略を数分でバックテストし、自分自身の見解を通して即座に収益の内訳を確認し、眠っている間も機能するリサーチのループを回しています。
AIはあなたよりも株をうまく選ぶことはありませんが、確実に面倒な作業をすべて取り除いてくれます。
AIを使う必要があります。

トークンコストを文字通り80%削減するAIのヒント：
（Claude, Codexで動作 - 文字通りどんなハーネス/モデルでも）
バーベル戦略＋サブエージェント。
発想はこうです：
多くの人は、タスクのあらゆる工程を同じモデルで処理します。
たとえば計画・実行・レビューにFable 5を使っているとします。これは、おそらく現時点でこれらの最先端モデルを使ううえで最も無駄の多い方法です。
私は知能ニーズによって作業を分割するバーベル型のアプローチを使っています。
両端は重く、真ん中は軽く
→ 計画（10%）：最も賢く、最も高価なモデルを使ってタスクの設計を行い、仕様を定義し、成功基準を定めます。ここで本当に重要なのは「知能」です――Fableのようなトップクラスのモデルを使いましょう。
→ 実行（80%）：最先端モデルに、計画としてすでに用意した内容に基づいて、実際の地道な作業（文章作成、コーディング、調査）をするための、より安価なサブエージェントを起動させます。
→ 検証（10%）：最後に高価なモデルを呼び戻し、出力が元の計画に照らしているかをチェックしてエラーを見つけ、きちんと正しく完了していることを確認します。
このヒントは以前も共有しましたが、Sol + Luna Maxで特にうまく機能するので、もう一度おさらいしたかったです。

およそ10年ごとに、大規模な富の移転イベントがあります。
1995年はインターネットでした。無名の人たちが、当時みんなが一過性のものだと思っていた企業に早期から入り込み、インターネットの億万長者第一世代になりました。
2008年は不動産と、不良債権でした。クラッシュで何が起きているのかを理解していた人たちは、世代をまたぐ参入を果たしました。
2013年から2022年は仮想通貨。$BTC 、NFT、そして2024年にはミームまで。
次の世代をつかむチャンスはAIです。
「AIの人」になって現金を刷るまでの時間は、ありえないほどです……
コンサル、AI情報、エージェンシー――いくつもモデルを挙げられます。
大きなチャンスを待っていたのなら、これがそれです。しかるべき行動をしてください。

週末に働くのはフリーヒットみたいなものだ。
他の全員はふざけて飲んだくれてる。
追い風に乗って先行するチャンスだ。
AIサマー。

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。