前回は、AIに渡す候補データをどう整理したかについて書きました。
今回は、その候補データを使って、複数のAIに検証上の判断をさせてみる流れについてです。
ここでやりたかったのは、「AIが買いと言ったから買う」ということではありません。
同じ候補データを見たときに、AIごとにどんな判断の違いが出るのかを記録して、あとから比較できるようにすることです。
最初は、AIに候補データを渡して判断を保存するだけでも十分かなと思っていました。
ただ、実際に検証するなら、1つの判断だけを見るよりも、複数の見方を並べた方が面白そうです。
同じ銘柄、同じ価格、同じシグナルを見ても、慎重に見るAIと、勢いを重視するAIでは判断が変わるかもしれません。
そこで、複数のAIに同じ候補データを見せて、それぞれの判断を記録する形にしました。
目的は、どのAIが正しいかをすぐ決めることではありません。
まずは判断の傾向を残し、あとから結果と照らし合わせるための材料を作ることです。
AIの判断は、できるだけシンプルな形で残すようにしました。
基本は、買い候補として見るか、見送るか、避けるかです。
- buy: 検証上の買い候補として見る
- skip: 今回は見送る
- avoid: リスクが高いので避ける
ここでも大事なのは、実際の売買指示として扱わないことです。
あくまで検証ログとして、AIがその時点でどう判断したかを残していきます。
判断そのものだけでなく、理由や信頼度のような情報も残すことで、あとから見返しやすくなります。
単に buy が多かった、skip が多かった、というだけではなく、なぜそう判断したのかを確認できるようにしておきたいからです。
複数のAIに判断させるなら、全員がまったく同じ見方をしてもあまり意味がありません。
そこで、それぞれ少しずつ判断スタイルを変えることにしました。
- 標準的に見るAI
- 勢いを重視するAI
- リスクを慎重に見るAI
- 見送りや回避を重視するAI
こうしておくと、同じ候補に対しても判断の違いが出やすくなります。
たとえば、勢い重視のAIは buy と見るけれど、慎重なAIは avoid と見る。
そういうズレが出たときに、あとから実際の値動きと比べると検証材料になります。
どちらが正解だったのかというより、どんな場面で判断が分かれやすいのかを見るための仕組みです。
AIの判断は、その場で表示するだけではなく、ログとして保存するようにしました。
保存しておきたいのは、判断結果だけではありません。
- どの日時の判断か
- どの銘柄に対する判断か
- どのAIの判断か
- 判断が buy / skip / avoid のどれか
- その理由や注意点
- 判断時点でAIに渡していた情報
これを残しておくことで、後から「この判断は何を見て出たものなのか」を確認できます。
デイトレードの検証では、時間がかなり大事です。
同じ銘柄でも、朝の判断と少し時間が経ったあとの判断では意味が変わります。
だから、判断時刻やその時点の候補データも一緒に残すようにしました。
AI判断というと、どうしても buy の結果に目が行きます。
でも検証では、skip や avoid もかなり大事です。
見送った銘柄がその後どう動いたのか。
避けた銘柄が本当に危なかったのか。
逆に、避けた銘柄が大きく上がっていたなら、AIが慎重になりすぎていた可能性もあります。
buy だけを追っていると、こういう部分が見えません。
そこで、買い候補だけではなく、見送りや回避の判断も後から確認できるようにしました。
AIが何を選んだかだけでなく、何を選ばなかったかも検証対象にする、という考え方です。
今回は、整理した候補データを使って、複数のAIに検証上の判断をさせる流れについて書きました。
1つのAIだけを見るのではなく、判断スタイルの違うAIを並べて記録することで、あとから比較しやすくなります。
また、buy だけでなく skip や avoid も残すことで、見送った判断や避けた判断も検証できるようになります。
AIの答えをそのまま信じるのではなく、判断ログとして残し、あとから値動きや仮想売買の結果と照らし合わせる。
この形にすることで、AIデイトレ検証システムらしい土台が少し見えてきました。
次回は、AIの判断をもとに仮想ポジションを作り、後から検証する流れについて書きます。
※この記事は、個人開発している株価・デイトレード検証システムの作業記録です。
特定の銘柄の売買を推奨・勧誘するものではありません。
掲載内容は投資助言ではなく、実際の投資判断はご自身の責任でお願いします。
また、実注文機能について触れる場合も、検証・安全設計の考察として記載しています。