GeminiとClaude、ALPHA FORGE参入

この記事はALPHA FORGEを個人プロジェクトとして運営する立場から書かれており、動機として挙げられているのは、静的なアーキテクチャ図ではシステムが時間軸でどう振る舞うかを示せないという点だ。だからこそ著者はThree.jsとリアルタイム3Dシミュレーションに踏み切った。目的は図を美しくすることではなく、データの流入、並列採点、レビュー、夜間再学習という一連の流れを、スナップショットではなくプロセスとして可視化することにある。

記述されたアーキテクチャは信頼レベルで階層化されている。Geminiは意図的に隔離された前線ノードとして置かれ、生のニューステキストを下流の推論モデルに一切渡さない。4つのMLモデルは構造化された価格データ、テクニカル指標、Geminiの感情数値を取り込み、確率スコアを生成する。次にClaudeがそれらの数値を3つの値——シミュレーション開始価格、シナリオ無効化水準、予想レンジ上限——に集約し、サーバー側のバリデーションでこれらの値の順序を強制する。これに並んで2つの信頼性メカニズムがある。予測時点の特徴量スナップショットを凍結し、1〜3営業日後と20〜60営業日後に結果を確定するSQLiteの追記専用予測台帳と、モデルの信頼度を実測勝率に向けて補正するIsotonic Regressionだ。

この設計がどこまで持ちこたえるかは、予測ステップよりも昇格ゲートにかかっていそうだ。著者自身、夜間の継続学習とモデル交代こそが本当に難しい部分だと位置づけているからだ。3つの条件——ホールドアウトで現行モデルに明確に勝利、キャリブレーション誤差が悪化しない、直近のペーパー結果が劣化しない——がドリフトするモデルを排除するのに十分かどうかが未解決の問いであり、記事自体が投資助言でも将来の成果の保証でもなく、個人の技術ログとして提示されている。