ALPHA FORGEの4AIモデルを3D管制室で可視化

この記事は、日本株のAIスクリーニング・継続学習ターミナルであるALPHA FORGEの開発者による個人プロジェクトの記録だ。システムはXGBoost、Random Forest、LSTM、Transformerの4種類のモデルを稼働させ、毎日市場データを採点する。検証精度が現チャンピオンを上回るとチャレンジャーモデルが交代する継続学習ループも備える。Ops Consoleは、そのバックグラウンドの動きをサブモニターで見えるようにするサイドプロジェクトで、映画風のミッションコントロールルームを模している。

この構築の中心的な制約は分離だ。コンソールは独自のNext.jsとFastAPIのポートで動作し、メインのWebコンソールとは切り離されている。そのため監視側のクラッシュや重いクエリが取引推論や定期バッチに到達しない。著者はこれを最優先の設計原則と述べており、記事のまとめでもこのアプローチの主な実用的利点として再度触れている。

より具体的な成果はナレッジグラフ側にある。4,800件超のObsidianノートを逐次スキャンするとWindowsのファイルシステムメタデータ待ちが発生し、初回スキャンが45秒を超えてAPIタイムアウトを引き起こしていた。更新時刻を確認し、構造化辞書をシリアライズし、変更されたファイルだけを解析するインデックスキャッシュにより、以降の応答は1.6秒――約28倍高速化され、著者によればUIは即座に表示されるようになった。このパターンが数万件のノートやマルチユーザー展開に耐えられるかは触れられておらず、広範な効果は単一マシンのキャッシュがどこまで通用するかにかかっている。