自作の裏エージェントを「冷徹な財務番人（CFO）」にする実践論

1. 売買の方向を許可・不許可で出す（どの方向の売買を今日許すか）


2. 執行時に損切りを必ず同時に付ける（逆指値なしの注文を通さない）


3. 娯楽への支出を確定利益の範囲に限定する（超過利益からしか出さない）

人間の裁量は「例外の申請と事後レビュー」に回します。発注の権限は最後に渡すものとして扱い、監視だけで違反が減ることを確認してから段階を進めます。以下、その判定基準を示します。

前提：何がそろっていて、何が未検証か

元になるのは、自作トレードサイトが毎朝出力するデータです。整理すると次の通りです。

• screener_results.json / daily_watchlist.json：66銘柄のRSIブレイクアウトシグナル。Walk-Forward最適化を経て、期待値・勝率・PF・最大DDを評価した推奨TOP10を含む


• data/nikkei_llm_forecast.json：翌営業日のBULL/BEARスタンス、想定レンジ、無効化水準（invalidation）


• trade_instruction_generator.js：注文種別、entryPrice・stopLoss・takeProfit、RR比の算出

一方で、これらはまだ実運用していません。設計資料は「過去データでの検証が前提で、相場環境が変われば無効になる」と明記しています。つまり、番人の判定材料は揃っているが、判定ロジックの有効性はまだ確認されていない状態です。この点を読み飛ばすと、番人が誤った許可を自信を持って出すことになります。

動機は一つの実損失です。日経スタンスがブルを示していたのに、裁量で日経ベアを買い、約4万円を失いました。道具は方向を示していたのに、最後の一押しを人間がやったことが問題でした。

段階ごとに何を止め、何を止められないか

番人の権限は段階で分けます。権限を広げるほど防げる失敗は増えますが、誤作動時の損失も大きくなります。

段階Aだけなら、特別な発注環境は不要です。ここで失敗の型を集めておくと、Cに進む判断材料になります。

判定基準1：売買方向の許可条件

番人が「買いのみ許可」と出す条件を、数値で書き切ります。例として設計資料は「日経スタンスがBULLかつ週足RSI≧50なら、買いのみ許可・ベア購入不可」を挙げていますが、この閾値は未検証の例です。採用前に過去データで以下を確認してください。

• 許可条件を満たした日と満たさなかった日で、翌日の結果がどう違うか


• 閾値を前後に少し動かしたとき、判定が大きく変わらないか


• 無効化水準を割った時点で、許可を自動的に「停止」へ切り替えるか

判定が一つも出ない日は「様子見」ではなく「許可なし＝発注不可」と定義します。ここを曖昧にすると、番人の判定を人間が無視できる余地が残ります。

判定基準2：執行時の損切りの扱い

執行の条件は一つだけです。entryPrice・stopLoss・takeProfitの3点が揃わない注文は送らない。設計資料はkabuステーションAPIについて、WebSocketによる板情報取得や、成行・指値・逆指値・OCO注文を外部プログラムから扱える点を挙げています。ただし、対応する注文種別や利用条件は仕様と料金が変わりうるため、必ずkabu.comの公式情報で確認してください。

1回の最大損失額も先に決めます。設計資料の「5,000円以内」はあくまで例です。口座規模と許容額から、自分で決めた値を番人の上限として固定します。

判定基準3：娯楽支出を解禁する条件

娯楽費の判定は、「月単位の利益」ではなく「過去最高の累計損益を超えた分」で計算します。これが資料の言う高水準（ハイ・ウォーター・マーク）方式です。計算式は次の通りです。

• 娯楽枠 ＝ max(0, 確定累計損益 − 過去最高の確定累計損益) × 娯楽比率


• 確定累計損益には、確定・出金済みの利益だけを含める。含み益は入れない


• イベント日程から逆算した売買は禁止する（「来週1万円ほしいから今日勝つ」は違反）

設計資料の例では、利益の50%を税金・補填リザーブ、30%を自己投資、20%を娯楽枠に固定します。娯楽比率20%の場合、1万円の会費を払うには、超過分が5万円必要です。過去の損失4万円を回復した上で、さらに5万円の超過が必要になるため、必要な確定利益は合計9万円になります。この計算を番人にそのまま行わせます。

比率は資料でも「例」であり、まだ決まっていません。決定前に、違反が出たときの解禁停止の基準を書いておいてください。

運用上の注意として、娯楽費の計算は必ずトレード口座と別の台帳で管理します。混在すると、番人が計算した残高を人間が後から書き換えられるためです。

外部資料との照合：何が言えて、何が言えないか

財務AIの一般的な知見も確認しました。ただし、いずれも法人の財務部門向けの資料であり、個人の売買判断の有効性を示すものではありません。ここでは統治（ガバナンス）の設計のみに参照します。

• Kyriba（IDCのInfoBriefの紹介ページ）では、財務AI導入での課題として「AIの”ブラックボックス”性」「データの完全性」を挙げ、強力な監視、透明なデータ処理、AIと人間の協力文化の必要性を述べています（2025年のCFOの最優先事項：財務におけるエージェント型AI— Kyriba）。本設計では、判定に使ったJSONと条件を毎日ログに残すことで、この「透明性」に対応させます。


• ダイヤモンド・オンラインの広告企画記事では、デロイトの調査として、財務部門の46%がキャッシュフロー予測能力の向上を最優先の一つとしている一方、38%が現状の予測能力を平均以下または改善が必要と感じていると紹介しています（先進企業はすでに実用！AIエージェントが可能にする3つの実務革命で戦略的な事業成長へ【CFO必読】 | 広告企画 | ダイヤモンド・オンライン）。この数値は、財務AIの需要が予測と定型処理に集中していることを示すにとどまり、番人が売買で成果を出すことは示していません。

J-Quants（JPX公式のデータAPI、J-Quants - プロ品質のデータを、個人投資家に - J-Quants）は、段階Bで需給やファンダメンタルの裏付けに使う候補です。ただし、どの指標を番人の判定に加えるかは、まだ検証していません。

評価チェックリスト（導入前に全項目を確認）

1〜3が未確認のまま段階Cに進むことは避けてください。

残るリスクと停止条件

• 最後のボタンを人間が押す問題：番人が許可を出しても、手動で注文すれば裁量は残ります。番人の判定を発注システムに直結できない段階では、違反の記録だけが頼りです。
• ロジックの劣化：相場環境が変わると、検証時の前提は崩れます。無効化水準を割ったら、番人自身が売買許可を止める条件を先に決めておきます。
• 口座の混在：娯楽費と取引資金が同じ口座にあると、番人の計算より人間の感覚が優先されがちです。

次の一手：発注なしで1カ月の違反ログを取る

まず、発注を伴わない監視だけを1カ月続けます。毎日、番人の許可内容と自分の実際の操作を並べて記録します。記録項目は次の5つです。

1. 日付


2. 番人が出した許可方向と、判定に使ったJSONの値


3. 自分が実際に行った操作（何もしなかった場合も記録）


4. 違反の理由（例：許可なしで様子見エントリーを検討した）


5. 仮に実行していた場合の損益

違反が減らない場合は、発注段階へは進みません。判定ロジックを直すか、許可条件を見直します。

この記事は私個人の設計メモであり、投資助言ではありません。トレードは元本を割る可能性があります。