Opus 5.5 + Jev は、今すぐ作れる最もクレイジーな AI 取引ボットです。
この 1 週間、この 2 つのモデルを組み合わせて究極の取引ボットを作る方法を模索し続け、ついに完成させました。
この記事では、その仕組みと、私が構築した高頻度取引ボットの自分バージョンをセットアップする方法を紹介します。
今回はかなりワクワクしています。これまでの私の AI 取引ボットとはまったく違います。Jev は確率的トレーディングに全く新しい要素を持ち込みました。
最新の Opus 5.5 モデルを「頭脳」として使い、Jev の安価な推論による意思決定を活用することで、高速・低コスト・高品質な取引判断を下せます。
参考までに、先週このボットが $HYPE を取引している様子をご覧ください：
My Trading Bot \live\
今日の内容：
- Jev の簡単な紹介
- 取引ボットのアーキテクチャ
- 技術的なセットアップ
- 利益の出る戦略を見つける方法
- Jev でのニュース取引（ユースケース）
- 最後のヒント
さっそく本題に入りましょう：
Jev の簡単な紹介
Jev をまだ知らない方のために、私から紹介させてください。
Jev は基本的に TypeSafe AI が提供する新しいタイプの AI モデルで、普段使っている LLM とはかなり異なる仕組みで動きます。
https://x.com/CompleteSkeptic/status/2099925682726002904
Jev はテキストを一切生成しません。TypeSafe はこれを「システム 1」モデルと呼んでいます。
簡単に言えば、Jev は「AI 意思決定フレームワーク」だと考えるとわかりやすいです。
あらかじめ選択肢を与えると、Jev が結果を評価し、確率スコアを返してくれます。
Jev Explained
取引の例で言うと、次のような形になります：
→ このヘッドラインは強気、弱気、それとも中立？ 弱気 72%
→ 買い圧力は高まっているか？ はい 81%
→ 価格はどちらに動くか？ 上昇 64%
Jev と一般的な LLM の違い
Jev を理解する一番簡単な方法は、一般的な LLM と比較することです。
根本的に、Jev は Claude のようなモデルと同じようにトークンを「予測」しようとはしません。
代わりに、あなたが提示した固定された結果のセットを評価します。
Jev ELI5
なぜ取引に Jev を使うのか？
一言で言えば、「スピード」と「コスト」です。
Claude や ChatGPT は判断を下すのに数秒かかり、そのコストもかなり高額です。
Jev は GPT や Claude のモデルと比較して、200〜400 倍安く、しかも高速です。
Jev は約 70〜500 ミリ秒で回答し、入力トークン 100 万あたり約 $0.042 で、出力は無料です。上のデモでは、Jev は約 400 ミリ秒で動作しています。
高頻度取引やニュース取引において、Jev は最適です。高速かつ低コストで、固定された結果に確率を割り当てるために設計されているからです（取引は基本的に上がるか下がるかなので、これにはぴったりです）。
取引ボットのアーキテクチャ
実際の取引ボットの構成は、4 つの主要コンポーネントから成り立っています：
- Claude（Opus 5.5）が頭脳です。バックテストを実行し、Jev が実行する最終的な戦略を設計します。
- Jev が意思決定レイヤーです。リアルタイムの市場データを取り込み、トレードセットアップの確率を返します。
- あなたの戦略（損切り、利確など）
- 取引所が実行レイヤーとして機能します。
Trading Bot Architecture
実際の取引がどのように実行されるか
Claude が戦略を設計 → Claude が戦略を Jev に尋ねる質問に変換 → Jev がリアルタイム市場データを読み取り、確率付きで回答 → 取引が実行される
なぜこのアーキテクチャにしたのか
Opus 5.5 は一度だけ行う思考（高レベルな戦略立案）を担当する LLM であり、Jev は常に発生する意思決定を担当します。
これで両方の良いところ取りができます。
戦略を設計するための最高の意思決定モデルと、実際に実行するための最安・最速のモデルという組み合わせです。
Jev + Opus 5.5 で広がる可能性
この取引アーキテクチャを使えば、可能性は無限大です。
いくつかアイデアを挙げます：
- ニュースヘッドラインに基づいて Jev が取引を実行（私が構築したもの - 後述）
- 高頻度取引
- 予測市場の確率取引
- モメンタム／ボラティリティベースの取引
- 一般的な投資／ポートフォリオ管理
Jev Newsroom
もちろんこの記事では Jev を高頻度取引ボットとして使う方法を解説していますが、ぜひクリエイティブに考えて、他のユースケースにも挑戦してみてください。
技術的なセットアップ
全体像のアーキテクチャを理解できたところで、実際のセットアップ方法を説明します。
このセットアップは基本的に 1 つの巨大プロンプトで動き、それを Claude Code（Astra を使いたい場合は Codex）に入力するだけです。
完全なセットアップ用プロンプトは 𝕏 に載せるには長すぎるため、私の Skool コミュニティで無料で公開しています。
Classroom → Free Asset Library → 下にスクロールして Opus 5.5 + Jev の順に進んでください。
https://www.skool.com/milesdeutscherfinance
このプロンプトは 3 つのことを行います：
- Jev をインストールし、Vercel へのボットデプロイ手順を案内してくれるので、自分で調べる必要がありません
- 戦略テスター用のダッシュボードを構築します
- 実行のためにすべてを取引所に接続します
実際の取引実行に向けた 2 つのルート
どちらを選ぶにしても、まずはペーパートレードから始めることをおすすめします。
パス 1：Alpaca（クイックスタート） Alpaca はペーパートレードとライブ取引の両方に対応しており、暗号資産と株式のどちらも扱えます。
Alpaca
API キーを取得し、Claude Code が作成を促す .env ファイルに入力するだけです。Claude がデータを Jev に渡し、Jev のシグナルがペーパーアカウントに送られます。
パス 2：常時稼働サーバー（やや複雑）
もう一つの選択肢は、Hostinger のようなプロバイダーで VPS をデプロイし、自分がいなくてもボットを 24 時間 365 日稼働させる方法です。
Mac Mini のような古いハードウェアでも動かすことができます。
ここでは TriggerTrade のようなツールを使うこともでき、あらかじめ決めておいた Pine Script に基づいてクラウド上で取引を実行してくれます。
このルートを選ぶ場合、Opus 5.5 が具体的な手順を案内してくれます。
Path 1 versus Path 2
利益の出る戦略を見つける方法
おそらくこの記事全体で最も重要な部分です。どうやって実際にお金を稼ぐのか。
戦略がすべてです。優れた戦略がなければ、損失を自動化しているだけです。
戦略については、Jev が売買シグナルを生成するために使う「ルールブック」だと考えるとよいでしょう。
AI に渡せる利益の出る取引戦略を探したりバックテストしたりできる場所はいくつかありますが、要点は以下の通りです：
- 何百、何千ものアイデアをバックテストする — これは数勝負です
- 生き残ったものをフィルタリングする
- フォワードテストを行う
- ペーパートレードで検証する
- 少額資金でライブ運用し、実行をテストする
以下の記事では、勝ちパターンとなる戦略の見つけ方をさらに詳しく解説しています：
https://x.com/milesdeutscher/status/2082095561176703135
戦略を探すのにおすすめの場所：
- TradingView のパブリックコミュニティ
- AI（Claude を使って実データでバックテスト）
- GitHub リポジトリ
私個人の戦略の見つけ方（バックテストエンジン）
私は自作のバックテストエンジンを使っています。さまざまな資産を対象にしたバックテストの設計を依頼し、狙っている戦略の種類を伝えると、数時間かけて検索を実行し、候補リストを返してくれます。
いずれ公開するかもしれませんが、今のところは自分専用です。
嬉しいことに、私のものは必要ありません。Claude Code を開き、バックテストエンジンの枠組みを作るよう依頼すれば、手持ちの最強モデルを使って市場データのバックテストができます。
テストしたい戦略が見つかったら、取引ボットを構築している Claude のチャットにそれを入力し、読み込ませて採用させます。
Jev でのニュース取引（ユースケース）
ニュース取引エンジンの仕組み
ライブニュースフィード → Jev が分析 → 戦略をスキャン → 設定パラメータに基づいて取引
News Trading Engine
これは、金融市場における Jev の活用事例の中で最もクールなものだと感じています。
ニュース取引は確率のゲームです。ヘッドラインが出た瞬間から、市場がそれを織り込むまでの非常に短い時間で意味を判断しなければなりません。
私は基本的に、ヘッドラインの流入を監視し、Jev がそれぞれにラベル付けする様子を見ながら、Jev のスピードと実行力でリアルタイムの優位性を獲得できるダッシュボードを構築しました。
News Trading Engine \live\
最後のヒント
• どの戦略もライブ運用する前に、外れたときのダメージを抑えるルールを設定してください。リスク管理フレームワークを strategy.md ファイルに組み込みましょう
• strategy.md に含めるべき項目：最大ポジションサイズ、1 日の損失上限、キルスイッチ、特定の取引に対する手動承認
• API キーは取引権限のみ付与し、出金は無効にしておきましょう
• アラートを設定する（TG の BotFather 経由）
• 大きな取引では人間の目を通すようにする
• 私は実行に Bybit を使っていますが、これを正しく機能させるには、MCP + API 経由で AI 接続を許可する取引所であればどこでも構いません
この記事が役に立てば幸いです。
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より深い AI の知見については、@aiedge_ もフォローしてください。
お知らせ： Opus 5.5 + Jev 取引ボットをセットアップするための完全版メガプロンプトをダウンロードし、今すぐ Claude に送信できます。
私の Skool コミュニティで無料で公開しています。
👉https://www.skool.com/milesdeutscherfinance
