KABU BUILD｜AI×日本株

AI×日本株を実際のデータで検証。
ChatGPTを使った株式分析｜Pythonで日本株の投資支援・自動売買ツールを開発中。
検証結果と開発過程をKABU BUILDで公開しています。

[KABU BUILD｜AI×日本株 @ettyoblog]

AIやChatGPTは、株式投資にどこまで使えるのか。
実際のデータで検証しています。
・ChatGPT×日本株分析
・Pythonでバックテスト
・投資支援／自動売買ツール
・実際の相場でAIの分析を検証
成功例だけでなく、失敗や課題も公開します。

KABU BUILD【https://t.co/Drqj9niFO8】

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日本株の自動売買ツール開発。

前回は「仮想注文」まで。
今回は市場データを使って約定条件を判定し、仮想約定→資産更新までつなぎました。
注文を出した＝買えた、にはしない仕組みです。

https://t.co/6TNrjy020W

#日本株 #Python #自動売買 #AI

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日本株の自動売買ツール開発。

今回は
・完成した日足からAIが売買判断
・人間が最終確認
・注文直前に株価・資金・損失上限を再確認
・仮想注文
までを接続しました。
AIが「買い」と判断しただけでは注文しない仕組みにしています。
#日本株 #Python #自動売買 #AI
https://t.co/TEZxYq0GiX

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@kron_infra コメントありがとうございます！
私の方はプログラム側で上限を管理しています。資金・1銘柄あたりの上限・総投資額・1日の損失上限などを注文前にチェックし、条件を超える場合は新規注文を出さない設計にしています。

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自動売買で「何を買うか」の前に、100万円をどう守るか。Paper Tradingに向けて、資金管理・1日-2万円の損失制限・Kill Switchを実装しました。異常時に「全部売る」のではなく、まず新しいリスクを止める設計です。#Python #日本株 #自動売買 #個人開発

https://t.co/mmbI9CtRbV

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@NecoDonDon @fwd_kensho コメントありがとうございます！
9/24から同じ429が続いているとのことで、かなり参考になります。
私も日を空けて再試行しましたが429のままでした。
一方で個別銘柄のOHLCV取得は動いているので、Screener側の状況は引き続き確認してみます。

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AIやChatGPTは、株式投資にどこまで使えるのか。
実際のデータで検証しています。
・ChatGPT×日本株分析
・Pythonでバックテスト
・投資支援／自動売買ツール
・実際の相場でAIの分析を検証
成功例だけでなく、失敗や課題も公開します。

KABU BUILD【https://t.co/Drqj9niFO8】

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TradingView MCP、日本株でどこまで使える？アドバンテスト・キオクシア・東京エレクトロンを実データで比較。
日足取得→指標計算は成功。一方、ScreenerはHTTP 429。実際に試して分かった「できること・できないこと」をまとめました。#日本株 #TradingView #MCP #AI

https://t.co/DHPvbsvEU6

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@rpa_dake コメントありがとうございます！
接続できた瞬間はかなり進んだ気になりますが、実際はそこからデータ品質や例外処理、運用時の安全性など課題が出てきますね。
今回かなり実感しました。引き続き実運用までの過程も記録していきます！

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Pythonで自作中の日本株・自動売買ツールを証券会社APIにつなぎました。

株価・出来高・板を取得し、ChatGPT向けにも出力。

実際につなぐと、タイムアウトや一部銘柄の取得失敗も発生。
「APIにつながれば完成」ではありませんでした。
https://t.co/SMMpeZ81v9
#Python #自動売買 #日本株 #ChatGPT

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@fwd_kensho 今のところは、期間よりも「検証したいケースが一定数たまったら見直す」形を考えています。

ちょうどTradingView MCPでも、日本株をスクリーニング→自作のBUY条件で判定できるか試していますが、Screener側で429が続いていて、こうした失敗例も含めて記録しています。

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北の達人（2930）は東証プライムに残れる？
流通株式時価総額は89.3億円、基準は100億円。
「株価157円」だけでなく、流通株式を増やす別ルートも検証しました。
過去のPrime残留・Standard移行事例も調査。
【記事】
https://t.co/cW88d6dTRU
#日本株 #北の達人

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TradingView MCPをChatGPTで使える？
実際に有料プランを契約して日本株で検証。ChatGPTではどうだったか、Codexでは接続できたか、料金・注意点までまとめました。
↓
https://t.co/uBdPwTHsyP

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「信用買い残が多い＝下がる」ではありません。
信用残・信用倍率の見方、制度信用と一般信用の違い、株価との組み合わせ方を整理しました。
9/28開始予定のJPX日次データも解説👇
https://t.co/gAOVQy0LSZ

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@fwd_kensho コメントありがとうございます！
バックテストで良かった条件がフォワードでも残るか、という点はまだ検証できていません。
今ちょうど実市場データを取得できる段階まで進んだので、今後のPaper Tradingで確認していく予定です。
対TOPIX3勝7敗という結果も興味深いです。

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イオン株の株主優待、実際いくら得になる？

年間の利用額と保有株数を変えて、オーナーズカードの還元額を計算しました。

100・200・300・1,500株で比較。
「優待がお得＝株がお得」とは限らない点も整理しています。
https://t.co/C5abJMamIL

#イオン #株主優待 #NISA #日本株

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NISAで買う株主優待銘柄をChatGPTに聞いてみました。

条件を少し変えてもう一度聞くと、5銘柄中4銘柄が入れ替わる結果に。

「ChatGPTに何を聞くか」で回答がどれくらい変わるのか、実際のプロンプトと結果を比較しています。

https://t.co/qtHwg5MMFm
#NISA #株主優待 #ChatGPT #日本株

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ChatGPTでFOMCを分析するとどこまで使える？

発表前にシナリオを保存し、実際のFOMC→米国市場→翌日の日本株まで検証しました。

予想以上に面白かったのは「タカ派＝半導体株安」と単純にはならなかったこと。

↓検証結果
https://t.co/8fGW6pQr7v

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ChatGPTに株のデイトレ相談。
「現在値だけ」「チャート1枚」「時系列5枚」で回答はどう変わる？
同じ銘柄・同じ時刻で実際に比較しました。
抵抗線や利確目標の認識にも変化が。

↓検証結果
https://t.co/U2t7h0Bn7R