経営・分析 AI利用 匿名事例
AI 日本株スイング分析・仮想売買記録システム（研究用）
4,400銘柄・10年分のデータを毎日取り込み、AIの判断と結果をすべて記録して検証する
概要
- 導入先
- 運営会社（研究・検証目的）
- 利用者
- 1名
- 運用状況
- 2026年8月構築・検証運用中
- 開発期間
- Phase 1〜6 を約2週間で実装（2026年8月）
- 技術構成
- PHP 8.3 / Python 3.9 / MariaDB / cron 19本 / OpenAI API
- 規模
- 4,493銘柄・株価 約984万行・テーブル 60
- 費用目安
- 大規模・複合システム（100万円〜）相当（料金目安の区分。同等規模のご依頼の目安であり、この事例の契約金額ではありません）
この事例のポイント
- 株価・財務・開示の日次取得と指標計算（Python）
- 二段階AI判定と判断理由の保存
- 仮想売買・成績・前向き検証・Shadow分析
- 10年分のバックテスト基盤（AI不使用）
本システムは研究・記録用であり、投資助言を行うものではありません。この事例は「大量データの自動取込とAI判断の記録・検証」の技術事例として紹介しています。
課題
導入前に困っていたこと
「なぜ買ったか／見送ったか／結果はどうか」を後から追える形で残し、戦略の有効性を継続検証したい。AIに株価を当てさせるのではなく、判断の記録と検証が目的。
BEFORE
- 判断の記録が残らない
- 検証が感覚頼み
→
AFTER
- 全判断がDBに残る
- 戦略ごとの成績を比較できる
開発内容
何を作ったか
株価・財務・適時開示を毎日自動取得し、スクリーニング後にAIが二段構成で候補を判定。仮想ファンドで売買を記録し、成績・AI予測精度・機械ルール／無作為抽出／TOPIXとの比較まで一元管理。自動発注は行わない。
主な機能
- 株価・財務・開示の日次取得と指標計算（Python）
- 二段階AI判定と判断理由の保存
- 仮想売買・成績・前向き検証・Shadow分析
- 10年分のバックテスト基盤（AI不使用）
- ジョブ管理・ログ・AI費用の可視化
- IP制限＋ログインの二重防御
- 候補銘柄の判定と理由の文章化（2段階）
- 指標計算・バックテスト・成績集計はプログラム
同じような仕組みを、御社の業務に合わせて作れます
「うちの場合はどうなる？」「費用感だけ知りたい」という段階のご相談でも大丈夫です。相談・お見積もりは無料です。