Claude Code で株式投資を自動化する — Alpaca API + 期待値計算で3週間4.19%の実績

「判断ロジックさえ言語化できれば、Claude Code で株式投資を自動化できるのでは?」という仮説を立て、3週間試した結果、月次リターン 4.19% を達成したという事例が話題になっています。 なぜAlpacaなのか 日本の主要ネット証券(SBI証券、楽天証券、マネックスなど)は、個人向けの自動売買 API を(調査した限りでは)公開していません。唯一カブコム証券には API がありますが、口座開設の手間や日本株に限定されるという制約があります。 米国株を自動売買したいなら、選択肢はほぼ Alpaca(アルパカ) 一択になります。 AlpacaのAPIが優れている理由 全機能を Python から操作可能: 注文・ポジション管理・履歴取得など 株・ETF・仮想通貨をすべて API で売買できる 「ほぼ自動売買のために作られた証券会社」という印象 ただしデメリットもあります。米国の証券会社であるため、確定申告の手続きが複雑になる点や、日本居住者の口座開設にそれなりの手間がかかる点は事前に承知しておく必要があります。 投資ロジックの言語化 このシステムの核心は「負けなければいい」という考え方です。予測に頼るのではなく、期待値がプラスになるルールを設定して淡々と運用するだけです。 麻雀で相手が満貫や倍満だと分かっているのに、リーのみでリーチしないのと同じ理屈で、期待値が見合っていない状況では投資しないのが原則です。 具体的には以下の3カテゴリのポートフォリオを組んでいます。 1. 資産の70%:配当貴族 「配当貴族」と呼ばれる、何十年も株価が上がり続けている銘柄に損切りなしで長期投資します。 2. 中期成長株 「-8% で損切り、+20% で利確」 というルールを設定しています。 期待値 = (0.33 × 20%) + (0.67 × -8%) = 1.24% 3回に1回勝てばトントン以上になる計算です。予測なしでルールを守るだけで期待値がプラスになります。 3. 短期株 「-3% で損切り、+9% で利確」 という設定です。 期待値 = (0.5 × 9%) + (0.5 × -3%) = +3% 勝率50%でも利益が積み上がる計算になります。 Claude Code + Alpaca API の連携構成 実装は驚くほどシンプルです。判断ロジックを言語化して API と連携するだけなので、特に難しいことはありません。 ...

2026年4月27日 · 2 分

株式投資の売買スタイル

概要 株式投資の取引スタイルはポジション保有期間によって4種類に大別される。スキャルピング(数秒〜分)・デイトレード(数分〜数時間・当日決済)・スイングトレード(数日〜数週間)・中長期投資(数ヶ月〜年単位)。期間が短いほどリスク管理と判断スピードが、長いほど企業分析と忍耐が求められる。 4スタイルの比較 スタイル 保有期間 1日の取引回数 向く人 スキャルピング 数秒〜数分 多い 上級者・専業向き デイトレード 数分〜数時間 数回〜数十回 集中できる時間が確保できる人 スイングトレード 数日〜数週間 少ない 日中忙しい人・トレンド分析が好きな人 中長期投資 数ヶ月〜1年以上 少ない 配当・複利重視の長期志向 デイトレードの特徴 メリット 資金効率がよい(利益をすぐ次の取引に回せる) 1回あたりのリスクが小さい(損失は1日分の値幅の範囲内) 持ち越しリスクなし(夜間の海外相場の影響を受けない) デメリット 一度に大きな利益は期待できない 取引時間中に値動きを細かくチェックする必要がある スイングトレードの特徴 メリット 取引回数が少なく時間的・精神的余裕がある 瞬時の判断が不要で冷静にトレードできる 1回のトレードで取れる値幅がデイトレードより大きい デメリット 相場の急変動の影響を大きく受ける 要人発言・重要指標・地政学イベントが損失に直結する可能性 トレンド転換は予測が難しい スイングトレードの保有期間の決め方 保有期間は「期間」ではなく「相場の状態」で決めるのが原則。 決め方 概要 トレンドの継続性 トレンドが続く限り保有、転換シグナルで決済 テクニカル指標 25日移動平均線の上抜け/下抜けで判断 リスクリワード比 損切り幅の2:1以上を目標に利確 時間ストップ N営業日経っても動かなければ撤退 イベントリスクによる区切り: 決算発表・週末またぎ・FOMC/日銀金融政策決定会合等のイベント前はポジション整理が定石。 ショートスイングの実践テクニック(1〜4営業日) エントリーシグナル: RSI 55〜70、MACD ゴールデンクロス、出来高 +20% 以上を組み合わせる 損切り: エントリー価格 −(14日 ATR × 1.5〜2.0) のATRベースが相場ボラティリティに適応 ポジションサイジング: 1トレードのリスク = 口座資金の1%以内 利確: リスクの2倍(RR 2:1)で半分利確、残りをトレーリングストップで伸ばす 時間管理: 4時間足が短中期スイングに最適な時間軸 中長期投資の特徴 複利効果: 配当金再投資で資産増加 日々の値動きに惑わされない: 一時的な下落でも株価に一喜一憂しにくい 3つの分散: 資産クラス・銘柄・時間で大きな損失を避けやすい デメリット: 企業価値・成長性の吟味が必要で、結果が出るまで時間がかかる 共通の鉄則 損切りラインは「希望」で動かさない — 「もう少しで戻るかも」が最大の敵 エントリー前にシナリオを書く — 利確・損切り・想定保有期間を事前に確定させる 記録をつける — 勝ちパターン/負けパターンを把握するためにトレードログを残す 関連ページ 財務分析 — 中長期投資の企業分析に関連する概念 ソース記事 株式投資の短期売買とは — デイトレード/スイングトレード/スキャルピング/中長期投資の違いとメリット・デメリット — 2026-04-21

2026年4月27日 · 1 分

株式投資の短期売買とは — デイトレード/スイングトレード/スキャルピング/中長期投資の違いとメリット・デメリット

株式投資の取引スタイルは、ポジションを保有する時間軸によって「スキャルピング」「デイトレード」「スイングトレード」「中長期投資」の 4 つに大別される。本稿では、松井証券の解説ページを参考に、それぞれの特徴とメリット・デメリットを整理する。 デイトレードとは デイトレードは、保有するポジションを 当日中に反対売買 するトレードスタイル。1 日の間に何度も取引を行うことが多く、1 回のポジション保有時間は数十分から数時間とさまざまだが、ポジションを翌日に持ち越さない のが大きな特徴。 同じく当日中に売買を完結させる手法に「スキャルピング」がある。スキャルピングはポジション保有時間が 数秒〜数分 とさらに短く、1 日に数十回のトレードを重ねる。 スイングトレードとは スイングトレードは、ポジションを 数日〜数週間 にわたって保有する取引手法。デイトレードのような短期売買では相場状況の予測が難しくなるため、スイングトレードでは長めの時間軸で「トレンド」(相場の方向性や値動きの傾向)を分析する。 基本戦略は、上昇トレンド時に「買い」、下降トレンド時に「売り」を行う 順張り で利益を狙うこと。 4 つのスタイルの比較 スタイル 保有期間 1 日の取引回数 スキャルピング 数秒〜数分 多い デイトレード 数分〜数時間 数回〜数十回 スイングトレード 数日〜数週間 少ない 中長期投資 数ヶ月〜1 年以上 少ない スキャルピングやデイトレードは、相場状況に合わせて柔軟に売買できるため、うまくいけば損失を抑えつつ利益を積み上げられる。一方、発注タイミングを瞬時に判断する必要があり、誤ると損失が続くこともあるため 上級者向け。初心者は少額・1 日数回程度の売買から始めるのが無難。 スイングトレードは保有期間が長く取引回数も少なめで、トレンドを意識するため日中の小さな値動きはあまり気にする必要がない。チャートからトレンドを的確に予測できれば大きな利幅も狙えるが、翌日まで持ち越すため取引時間外のニュースや海外(特にアメリカ)相場の影響を受ける リスクがある。 中長期投資は数ヶ月〜年単位でポジションを保有するスタイル。直近の値動きやトレンドではなく、現時点の株価が企業価値・業績・将来性に対して割安か という観点が重要になる。 各スタイルのメリット・デメリット デイトレードのメリット・デメリット メリット 資金効率がよい — 1 日に何度も取引するため、利益をすぐ次の取引に回せる。元手が少なくても短期間で資金を増やせる可能性がある。松井証券の「一日信用取引」では、デイトレード対象の手数料・金利・貸株料が約定代金にかかわらず 0 円のため、信用取引でレバレッジをかけることでさらに資金効率を高められる。 1 回あたりのリスクが小さい — その日のうちに反対売買するため、原則として損失は最大でも 1 日で動く値幅の範囲内。取引数量を抑えればさらにリスクを縮小できる。 持ち越しリスクがない — 夜間にアメリカ株式市場が暴落しても、ポジションを持っていなければ影響を受けない。精神的な負担が小さい のも利点。 デメリット 一度に大きな利益は期待できない。 細かな利益を積み重ねるには取引回数を増やす必要があり、取引時間中は値動きを細かくチェックする必要がある(取引に集中できる時間の確保が前提)。 スイングトレードのメリット・デメリット メリット ...

2026年4月21日 · 3 分

四季報(会社四季報)

概要 東洋経済新報社が年4回発行する上場企業の財務・業績情報誌。株式投資における基本的な情報ソースとして個人投資家から機関投資家まで幅広く活用される。Web 版(四季報 Web)や API 提供版(四季報 Pro)も提供されており、スクリーニング機能と組み合わせた定量的な銘柄選定に使われる。 財務欄の8指標 四季報の【財務】欄には以下の8つの数値が掲載される。 指標 意味 ROE(自己資本利益率) 株主資本に対する純利益の割合 ROA(総資産利益率) 総資産に対する純利益の割合 総資産 企業規模・投資規模の把握 自己資本 株主の出した資金(純資産)の合計 自己資本比率 総資産に占める自己資本の割合 資本金 設立・増資時に払い込まれた名目資本 利益剰余金 過去の純利益の蓄積(内部留保) 有利子負債 利息支払いを伴う借入金・社債の合計 安心な投資先を探す7チェックポイント 三菱UFJ eスマート証券「カブヨム」の四季報編集部解説をもとに整理した投資判断の視点。 総資産の増減とその要因 — 積極投資か借入依存かを確認する 自己資本比率の業種比較 — 高いほど財務が安定。業種平均との比較が重要 ROEと自己資本比率の組み合わせ — ROEが高くても自己資本が低い場合は過剰レバレッジの可能性 利益剰余金の増加トレンド — 持続的な利益蓄積を確認 有利子負債の水準 — 総資産有利子負債比率が高すぎる場合は注意 自己資本の増減理由 — 公募増資・第三者割当は希薄化要因になる場合がある 債務超過のリスク確認 — 2期連続債務超過は原則として上場廃止 補足指標:ROIC 最近注目される指標として ROIC(投下資本利益率)がある。 1 ROIC = 税引き後営業利益 ÷(自己資本 + 有利子負債) ROE・ROA より事業の実質的な収益力を測れるとされ、分母に「コストが発生する資本」だけを置く点が特徴。 活用ツール 四季報 Web: ブラウザでスクリーニング・企業比較 四季報 Pro: 機関投資家向けの詳細データ・API バフェット・コード: EDINET XBRL を活用した財務分析 SaaS。四季報データと連携した指標比較に有用 関連ページ 財務分析の基礎指標 — ROE・自己資本比率などの体系的な解説 バフェット・コード — EDINET データを活用した企業財務分析ツール ソース記事 四季報の財務欄から「安心な投資先」を探す7つのポイント — 2026-04-07

2026年4月15日 · 1 分

四季報の財務欄から「安心な投資先」を探す7つのポイント — 自己資本の増減に注目

『会社四季報』の【財務】欄は、企業の安全性や収益性を見極めるための重要なセクションです。この記事では、三菱UFJ eスマート証券(旧 auカブコム証券)の「カブヨム」に掲載された四季報編集部による解説をもとに、財務欄から安心な投資先を探すための7つのポイントを整理します。 財務欄に載っている8つの数字 四季報の【財務】欄には以下の項目が掲載されています。 ROE(自己資本利益率) ROA(総資産利益率) 総資産 自己資本 自己資本比率 資本金 利益剰余金 有利子負債 これらの数字を組み合わせて読むことで、企業の「安全性」「収益性」「成長性」を多角的に評価できます。 ポイント1: 総資産で会社の規模を把握する 総資産は、会社の事業を行うための諸要素を合計したもので、貸借対照表(BS)の左側に記載されます。ただし、総資産が大きい=良い会社とは限りません。 総資産の増加が積極投資によるものなら前向き 有利子負債の増加が主因なら安全性の懸念 投資後の利益率が低下すれば収益性は悪化 総資産の増減を見る際は、ROA や自己資本比率とセットで確認しましょう。 ポイント2: 自己資本比率で安全性を測る 自己資本比率は、総資産に対する自己資本の割合です。 高い → 返済不要な資金の比率が大きく、財務的に安定 低い → 借入金への依存度が高く、景気悪化時にリスク ただし、自己資本比率が高すぎると ROE が低下する「安全性と効率性のトレードオフ」が存在します。業種ごとの平均値と比較して判断するのがポイントです。 ポイント3: ROE で稼ぐ力を見る ROE(自己資本利益率)は、純利益を自己資本で割った指標です。 1 ROE = 純利益 ÷ 自己資本 純利益が同額なら、自己資本が少ない会社ほど ROE は高くなる ROE が高い=優れた企業とは限らない(過度な借入で自己資本が小さいケースもある) 自己資本比率とセットで評価するのが重要 東証が求める「資本コストや株価を意識した経営」の流れの中で、ROE は特に注目される指標です。 ポイント4: 利益剰余金の蓄積をチェックする 利益剰余金は、毎年の純利益から配当金を差し引いた残りの累計です。 プラスで増加傾向 → 着実に利益を積み上げている マイナスに転落 → 過去の累積赤字が大きい状態 利益剰余金 ≠ 現預金(設備投資等に回されている) 利益剰余金がマイナスに膨らむと、自己資本そのものがマイナスとなる「債務超過」に陥ります。 ...

2026年4月7日 · 1 分

Claude Codeで東証の株取引を半自動化する【ペーパートレードで-19万円編】

Claude Code を使って東証の株取引を半自動化するシリーズ。ペーパートレード開始から5日間で14件の決済が行われ、勝率0%、実現損失は-186,250円。全敗だった。しかし、これはペーパートレードだからこそ見つけられた17件のバグの記録でもある。 免責事項: 本記事は技術的な解説であり、特定の投資戦略や銘柄を推奨するものではない。株式投資には元本割れのリスクがある。投資判断は自己責任で行うこと。また、APIを介した自動売買にはプログラムの不具合による意図しない発注のリスクが伴う。必ず少額から始め、十分な検証を経てから運用すること。 8連敗からの始まり ペーパートレード開始から3日目。決算データを使った戦略が8連敗した。損失は-68,550円。 下降トレンド中でも買う。損切り直後に同じ銘柄を再び買う。ストップ幅が狭すぎて、通常の値動きで損切りに引っかかる。人間のトレーダーなら「3連敗したら今日はやめよう」と判断する。AIにはその判断が最初からプログラムされていなかった。 タイミングも悪かった。ペーパートレードを始めた週、イラン情勢の緊迫化で日経平均もTOPIXも大幅に下落していた。バグだらけのシステムが、下落相場に突っ込んだ格好だ。 AIが書いたコードは「動く」。だが「正しく動く」とは限らない このシリーズでは、Claude Code を使って東証の株取引を半自動化する方法を紹介してきた。プログラミング不要で、AIに「やって」と言うだけ。それは嘘ではない。実際に Claude Code はスクリーニングから発注まで、動くコードを書いてくれた。 問題は「動く」と「正しく動く」の間に深い溝があることだ。 ペーパートレードを始めてから5日間で、17件のバグが見つかった。全て、ライブでも同じように発生するバグだ。一つ残らず実弾を撃つ前に発見できた。逆に言えば、ペーパートレードをスキップしていたら、17個の地雷を踏みながらライブトレードをしていたことになる。 「AIで簡単に自動売買」はSNSでよく見かけるフレーズだ。ツールとしてのAIは確かに強力だが、「簡単に」の部分は幻想だ。少なくとも私の場合はそうだった。長年コードを書いてきたエンジニアが、Claude Code にコードを書かせて、それでも17件のバグを出した。 ここから先は、その17件のうち特に危険だったものを紹介する。 放置すれば資金が溶けるバグ 8連敗して止まらない 冒頭の決算系戦略8連敗。-68,550円。 原因は安全機構の欠如だ。クールダウン(損切り後に一定期間エントリーを見送る仕組み)がない。戦略あたりのポジション上限がない。動的ストップ(値動き幅に応じて損切りラインを調整する仕組み)がない。 AIは「損切りラインを-5%に設定する」コードは書ける。だが「この銘柄のボラティリティなら-5%は狭すぎる」という判断はしない。ATR(平均的な1日の値動き幅)が3%の銘柄に5%のストップを置けば、2日間の通常の値動きで引っかかる。 ポジションサイズが制御されていない 1銘柄あたりの投資上限を設定するパラメータが、コードのどこにも参照されていなかった。パラメータは存在するが、使われていない。設定画面だけ立派で中身が空のセキュリティソフトのようなものだ。 ライブなら、1銘柄に資金が偏り、その銘柄が暴落したときに取り返しのつかない損失になる。 損切りしても枠が空かない 「損切りが先、新規エントリーが後」であるべき処理が、逆の順序で実行されていた。 1戦略あたりのポジション上限は3件。朝の処理で、まず新規エントリーを判定し、その後でストップ注文を処理する。すると、損切りで空くはずの枠が認識されず、新規エントリーがブロックされる。損切りされた銘柄の代わりに入るべき新しい銘柄が、いつまでも入れない。 暴落の朝に無防備にエントリーする 前日比10%のギャップダウン。市場が恐慌状態にある朝に、通常通りエントリーしていた。 ギャップの大きさを検出するロジックが存在しなかった。修正後は、10%以上のギャップで停止、5%以上でストップ幅を自動拡張するようにした。 50銘柄を超えると価格が取れなくなる kabu Station API には銘柄登録の上限がある。50件だ。株価の取得を要求するたびに銘柄が自動登録され、上限に達すると51件目以降は全てエラーになる。 110件の候補のうち36件が脱落した。ライブなら、高スコアの候補が価格を取得できずエントリー機会を逃す。あるいは、保有銘柄の価格が取れずストップ注文が発動しない。 「動いている」が「正しく動いている」ではないバグ 荒れた板でも平気でエントリーする 寄り付き直後の特別気配(売り買いの注文が極端に偏った状態)、スプレッドが通常の10倍、出来高ゼロ——そんな状態でも注文が通っていた。 板の品質を評価する仕組みが、単一時点のスプレッドチェックしかなかった。修正後は、出来高・スプレッド・気配の状態・特別気配・ストップ高ストップ安を総合的に評価し、回復可能な状態なら最大5分間リトライする仕組みにした。 全候補がQTY=0で1件もエントリーできない ある朝、40件の候補全てが「数量ゼロ」で見送られた。 資金300万円を5戦略で均等割りすると、1戦略あたり48万円。株価1,000円以上の銘柄は最低購入単位(100株=10万円)を確保できるが、戦略ごとの予算上限に引っかかって多くの銘柄が除外された。高株価の優良銘柄ほど買えないという、本末転倒な状態だった。 戦略の成績評価が壊れている 戦略の良し悪しを評価する指標(プロフィットファクター)の計算に、まだ決済していない注文のデータが混入していた。買い注文(損益ゼロ)が分母に加算され、評価値が実態と乖離する。 本来なら停止すべき戦略が「成績は悪くない」と判定され、損失を出し続ける。 ポジション管理がデータ不整合 取引ログでは全件決済済みなのに、ポジション管理ファイルには9件が残存していた。ゴーストポジション——実在しないポジションに対してストップ注文が出され続けるか、あるいは実在するポジションが管理から漏れる。 AIから見えない世界のバグ スケジュールが誰にもキックされていない 朝8:10のスクリーニングが、3日間実行されていなかった。 設定ファイルにはちゃんと書いてある。だが、それを読んで実行するスケジューラが、別件で停止したまま放置されていた。設定ファイルに書いた=実行される、ではない。 3日前の古い候補で取引するところだった。手動で気づいたから事なきを得た。 キャッシュが空で30分タイムアウト スクリーニングが30分以上かかり、朝9:10のエントリーに間に合わない。 ローカルに株価データのキャッシュを持つ仕組みを作ったが、キャッシュを更新する定期ジョブの登録を忘れていた。キャッシュが空なので、毎回APIから全銘柄のデータを個別取得する。1,590銘柄×APIレート制限で30分超。 時計が9時間ずれている 「9:10にエントリーを開始する」と書いたコードが、UTC基準で動いていた。WSL(Windows上のLinux環境)のシステム時刻がUTCで、Python の datetime.now() がタイムゾーン指定なしで呼ばれていた。 日本時間の9:10に動いたのは偶然だ。JST前提で書いたはずのコードがUTCで動いている——この種のバグは、テスト環境と本番環境でタイムゾーンが異なるだけで発生する。 Slack通知が全部失敗している 損切りもエントリーも、通知が何も届いていなかった。 ...

2026年3月23日 · 1 分

正則化PCAで米国→日本の業種モメンタムを捉える — 時差を利用したクロスマーケット戦略

米国市場の業種別リターンから翌日の日本市場を予測する — そんな論文の解説が X で話題になっていました。ポイントは「正則化 PCA(主成分分析)」によるノイズ除去です。本記事ではこの手法の仕組みと、なぜ通常の PCA より優れた結果を出せるのかを整理します。 基本アイデア:時差を利用した業種間伝播 米国市場が夜に動き、数時間後に日本市場が開く。同業種のリターンは国をまたいで伝播する傾向がある — この「時差」を収益機会として捉えるのが基本的な発想です。 具体的には、米国の 11 業種の当日リターンから、日本の 17 業種の翌日リターンを予測します。 データソース:日米の業種別 ETF 分析対象は 日米の業種別 ETF です。 米国側: 業種 ETF の 当日 Close-to-Close リターン(終値ベース)を情報集合とする 日本側: 業種 ETF の 翌営業日 Open-to-Close リターン(寄付→引け)を予測対象とする 米国市場の終値で確定した情報が、翌朝の日本市場の寄付きから日中にかけて反映される — この「リード・ラグ仮説」を ETF の日次リターンデータで検証する構成です。 データの入手方法 業種別 ETF の価格データは誰でも無料で入手できます。 米国の業種 ETF(SPDR Select Sector シリーズ) XLK(テクノロジー)、XLF(金融)、XLE(エネルギー)など 11 セクターの ETF が上場しています。Yahoo Finance や Google Finance で日次データを取得可能です。 日本の業種 ETF(TOPIX-17 業種別シリーズ) NEXT FUNDS TOPIX-17 シリーズ(野村アセットマネジメント)など、17 業種に対応する ETF があります。JPX(日本取引所グループ)や Yahoo!ファイナンスで取得できます。 ...

2026年3月20日 · 1 分