StrategyQuant CEOが2025年の大規模なAI計画を明らかに！

トレーダーがアルゴリズム戦略を構築する方法をどのように変えることができるのか、一度考えたことがありますか？

私たちの全く新しい 独占インタビュー動画, そこで、私たちは座り込みます。 マーク・フリック, 、創設者兼CEO StrategyQuant, 明らかにするために：

• その アハの瞬間 それが StrategyQuant『That Spark』の誕生を促したのです

• このソフトウェアがシンプルなビルダーから120カ国以上で利用されているパワフルなツールへと進化してきた経緯

• 「ブラックボックス」取引の真実（そして、一般的な間違いを避ける方法）

• なぜ アルゴ・トレーディングはもはやヘッジファンドだけのものではない

• ファースト・ビュー アルゴクラウド, 株式選択戦略のための独自のノーコードプラットフォーム

• そして、エキサイティングなスニーク・プレビュー AIを活用した取引ツール 2025年に登場！

プロトレーダーであれ初心者のトレーダーであれ、このインタビューには他にない洞察が満載されています。.

???? 今すぐ視聴して、アルゴ取引の未来を発見してください。.

音声記録：

では皆さん、こんにちは。本日、マーク・フリック氏、創設者兼CEOのインタビューをお送りします。
CEOの StrategyQuant.
そして、 StrategyQuant まだ知らない方のために、これはビルディング用の非常にユニークなソフトウェアです。,
アルゴの戦略のテストと最適化。.
今日は私と一緒に参加してくださったマークさん、ありがとうございます。.
あなたがいかに忙しいか分かっていますので、本当に感謝しています。.
私をここに招いてくれてありがとう。.
素晴らしい。.
だから、私たちのフォロワー、視聴者の方々のためにも、今日は幕の裏側を見られる機会をぜひとっておきます。
その StrategyQuant 歴史、現在、そしてまたマークが私たちといくつかのことを共有してくれることを望んでいます。
彼の将来の計画。.
だから、マーク、私はただの質問だけを用意したわけではないので、いつ準備が整うか分かり次第、話し合えるよ。
開始。.
もちろん。.
始めましょう。.
わかりました。.
最も基本的なそして最も一般的な質問は、実際にこのアイデアを思いついたきっかけは何だったのかということだ StrategyQuant。
つまり、何か具体的なきっかけがあったのでしょうか？
ああ、そうだった。.
それはもう昔のことです。.
はい、そういう瞬間がありました。.
当時、私は様々な商品（主に外国為替と先物）を取引する普通のトレーダーでした。,
でも、私はプログラマーの経歴があります。.
私は常に自動取引に興味があり、自分のアイデアをアルゴやEROに変換していました。
ボットは、私たちの過去のデータに基づいてテストする目的でも、またライブ取引にも使用されます。.
当時私は複数のフォーラムで活動しており、常に新しい取引のアイデアを探していました。
そのフォーラムの1つで、誰かが戦略ルールを生成するアイデアを投稿しました。
機械学習、そしてそれが私の「ハハッ」という瞬間でした。.
このことが可能であることに気づき、それをどうやってやるかというアイデアを持っていたので、決めたのです。
試してみる。.
わかりました。.
それから私はこのアイデアに取り組んできたのですが、最初のプログラムのバージョンはこうでした。
その結果生まれたのが「Genetic Builder」という名称の会社でした。.
わかりました。.
そして、実際にはどのくらいの昔のことでしょうか？
わかるかな？
覚えていれば、12歳か13歳だったと思います。
13、14歳だと思います。はい、多分もっと、多分15歳です。.
それはかなり長い時間だ。.
履歴を確認する必要があります。.
わかりません。.
わかりました。.
わかりました。.
それはかなり長い時間だ。.
そして、あなたはこの作品から語りたくなるような、未だ語られていない何かを、何かあるのでしょうか？
初期の頃？
おそらく、戦略を形成した大きなブレークスルーや予期せぬ挑戦があったのだろう。
今日知りたいこと。.
はい、多くのユーザーが利用するプログラムを開発する際には、多くの課題があります。.
例えば、ユーザーインターフェースをわかりやすく使いやすいものにする方法などです。.
他の人があなたの作品を利用しているときに、予想しなかった全く異なる課題が待っているのです。
プログラム。.
私にとって大きなブレークスルーの一つは、生成とバックテストを行うことだけが十分ではないということに気づいたときでした。
データマイニングと機械学習の性質上、これだけでは十分な対策にならないでしょう。
ある種の戦略は、過去のデータに過剰学習を起こしやすくなります。.
そこで、戦略が実効性を発揮するよう確実な方法を見つけなければなりませんでした。.
SQS の堅牢性チェックという考え方は、まさにこの認識から生まれたものです。.
はい。.
はい、アルゴの面で優位に立つことは間違いなく最も重要な要素の一つです。
取引。.
はい。.
そして、おそらく一番大きくて、一番難しい、一番難しい障害は何だったか覚えていますか？
戦略的な欲求を発展させるとき、どのようにそれを克服したのですか？
まあ、最大の障害はたぶん技術的なものではありませんでした。.
私はあなたには何でもできると思います。あなたにはほぼどんなことでもプログラムできます。.
しかし最大の障害はビジネスにもより関連していたので、そのプログラムはかなり複雑でした。
複雑です。学習には時間がかかります。.
正直言って、最初はあまり売れていなかったんです。.
そして、開発を継続するためには売上が必要でした。.
幸いにも、最初からとても良いパートナーを見つけられたのです。彼らはまず最初に取り組んだのです。
その使い方に関するコースやチュートリアル。.
そして、その数は成長し、より多くのユーザーを引き付けていった。.
うん、すごくいいよ。.
つまり、どんなものにもコード化やプログラミングが可能だと言ったのです。.
でも、できるってことだよね。.
間違いなくできる。.
でも、みんながそうできるとは思わない。.
私にとって、それはまるで別の宇宙のようなものです。.
まあ、私のやり方は、自分が望むことは何でもできるということです。.
素晴らしいですね。.
そして、今日存在し StrategyQuant なかったら、あなたは何を思うだろうか？
アルゴ取引はどうなっているだろうか？
私が知る限り、120以上の国で世界中で使用されています StrategyQuant 。
そして、大学がそれを利用しています。.
それで、それについて考えたことはありますか？
まあ、世界にそれほど大きな影響を与えているかどうかは分かりません。.
はい、SQXなしでもアルゴリズムによる取引は継続しますが、より効率的になると思います。
私たちがいなければアルゴリズムによる戦略を構築するのは難しい。.
そこでSQXはこの世界をプログラマー以外の人たちにも開放しました。.
そして、また、我々は頑丈さのような独自の発明もいくつかしたことを言及しておかなければなりません。
テスト、WorkForwardの実装、カスタムプロジェクトワークフローの実装、戦略の生成
戦略テンプレートを使用する。.
そして、その多くはまだ非常にユニークなものなのです StrategyQuant。.
うん、それは素晴らしいね。.
オリジナルの機能が多すぎて、大変な作業があったに違いない。.
でも、問題は私がアルゴ・トレーディングについて多くの人と話していたことです。そして、それはありました。
それはしばしば何らかのブラックボックスとして捉えられており、主に伝統的な視点から捉えられています。
裁量的なトレーダー。.
そして、アルゴ取引に関する最大の誤解は何だと思いますか？
まあ、はい、ある程度は彼らは正しい。.
それは、あるアルゴリズムやロボットを使いこなせばブラックボックスになる可能性があります。
ウェブ上で、あるいはフォーラムで、その仕組みがどういうものなのか、なぜそれが機能しているのか、そしてそれが何であるのかを理解せずに。
パフォーマンスとその時間の経過に伴う変動性。.
これは最も重要なポイントの一つです。なぜなら、あなた自身が開発したアルゴを信用するでしょうか？
あなたが10%、20%、30% ドローダウンの時に、そのことに気づかずにどこかに見つかったのですか？
単純に思えるかもしれませんが、トレーダーは自分の気持ちや、取引の結果に対する自分の感情を過小評価しています。
時間。ですから、この意味では、これはあなたにとってブラックボックスではないと思います。.
あなたの戦略を知っておくべきだし、それらがなぜ効果を発揮するかを知っておくべきだし、あるいはその理由を知っておくべきだ。
彼らから期待できるパフォーマンスです。.
つまり、アルゴ戦略のようなロボットのような手法を導入したい人は、そのロジックに集中すべきです。
私が正しいとすれば、彼らがそれを理解し、すべてを見ることができるようにするためです。.
それは論理的なものなのか、それともテストする必要があるのか、その結果を見ることができます。.
量化アプローチを使用する場合、実際には何が数値化されているかに関心を持つ必要はありません。
それは論理的な考え方ですが、結果が何を意味しているのかをよく考えておくべきです。.
もしその戦略があなたが取引したい市場でうまく機能するなら、もしそれがうまく機能するなら、
例えば、モンテカルロテストで動作する場合など、追加の市場。.
そして、その性能特性は何ですか？
はい。.
戦略には10% 回または20% 回のドローダウンがある可能性があるため、そのことを知っていれば、それを回避する必要があります。
起こり得ることは過去にも起こったことがあるし、将来にも起こり得る。.
そして、それを知らなければなりません。それを知らなければなりません。.
はい、わかりました。.
そして、私は思います、この15年間を通じて、多くのトレーダーは、ある意味では
随意的な取引からアルゴリズム化された取引へと移行しました。.
そして、彼らが移行過程で犯している最大の間違いは、
algo と、もし誰かがこの移行に興味を持っていたら、どうやって人々を説得するだろうか。
これらの間違いを回避できるでしょうか？
これはかなり挑戦的ですが、同時に非常に興味深い移行だと思います。
アルゴリズム的なものへ。.
自分で判断できます。.
はい、私も最初は自由裁量での取引をしていました。.
そして、移行期間中に私が感じた驚きの一つは、私が持っていた多くのアイデアが
手作業での取引で得られる思考は、実際にテストした上で本当に有効なものとは限らない。
歴史的なデータ。.
それらは数週間は機能するようですが、数年分のバックテストを行ったところ、
そのアイデアがそれほど良いとはおそらくないだろう。.
だからアルゴに従事する際には、定量的な思考方法を身につける必要がある。.
バックテストの結果を理解できるはずです。.
モンテカルロ、WorkForward、Testsのようなツールを使いこなすことを学ぶべきです。これらはテストを実行できるツールです。
戦略の強固さと優位性。.
そして、そのようなものは本来、手動取引では使用できないものです。.
だから、学ぶべきことはいくつかある。.
そうです、つまりそれは沢山の勉強と、世界に関する新しい情報を得ることなのです。.
一方で、それほど難しいことではない。.
これらの概念はシンプルであり、例えばそれらのツールを使用するのもそれほど難しくありません。
使いにくい。クリックするだけで設定ができます。デフォルト設定で動作します。
多くのケースではかなりうまく機能します。.
だから、もちろん、自分で判断できます。私は戦略的な量子コンピューターソフトウェアを使って作業しています。
それは本当に、あらゆるレベルのトレーダーに合うのです。.
プロの方でも、初心者の方でも、絶対に可能です。.
そして、アルゴリズム取引分野の初心者の場合、
例えば、一般的な取引におけるアルゴ取引がそうであるという一般的な信念のようなもの。
ヘッジファンドや高度な技術を持つトレーダー向け、あるいは、まあ、そういう人たちだけのためにです。
束、たくさんの金。.
しかし、現実はどうなっているのでしょうか？
どう思いますか？
私は、今日の世界ではアルゴ取引は非常に少ない資金を持つ人々にとっても利用可能だと考えています。
貿易のおかげで資本が成長した。.
また、コーディングの経験がまったくない人にも適しています。.
そして、それは手動取引よりも彼らにとってさらに適しているのかもしれません。.
ストラテジー・クオンツやアルゴクラウドなどのツールや様々なウィザードを使用することで、作成が可能になります。
アイデアを策定するか、戦略のアイデアを実用的な戦略に変えること、そしてそれから取引を行うこと
プログラミングや正確なソースコードを知る必要なく、ブローカーを通じてそれらを利用できます。.
そして、アルゴクラウドについても言及されましたが、まだ誰もが知っているわけではないかもしれませんが、現在ではそうですね。
非常に新しいプロジェクトを運営するのは、取引プラットフォームです。.
これをアルゴクラウドと呼んでいます。.
そして、それは株式選択戦略の未来と言ってみましょう。.
これは非常に新しいプラットフォームです。.
コーディングの知識は必要ありませんし、VPSも必要ありません。.
では、algo cloudの創設のきっかけは何だったのでしょうか？
私の目には、とてもユニークだからです。.
実際、ネット上で調査をしたことはないし、そのようなものを見つけもしませんでした。
それもまたユニークな点です。.
はい、かなりユニークなものもあります。戦略の分野では、例えば、
その大きな部分が、私たちの自身のニーズであり、この種のニーズがあることを認識することでした。
ツールであれば、他の人もこのことに興味を持つかもしれません。.
なぜなら、私たちはアルゴ取引を株式にも適用したいと考えていたからです。具体的には株式の選定にも。.
すでに作戦はあるが、それらを簡単に取引する方法はなかった。
Pythonのスクリプトのようなものを使う。.
そして、たとえ私が戦略を交換したいと思ったとしても、それは望んでいなかったのです。
Python スクリプトや VPS の実行など。.
だから、強固な取引をしたい私たちや私たちのような他の人々を支援するために、algo cloudが作成されました。
株式と株式選択戦略はあったが、それのためのプラットフォームはなかった。.
そして、algo cloudはまだこの種の戦略を取引できる唯一のプラットフォームです。.
それは素晴らしいことです。しかし、株式選びは多くの人にとって有名なトレード手法のようなものなのです。
数年。私が知る限りでは、これはまさに最初期のアプリだと思います。.
そして、ストック・ピッキングとは何か、非常に簡単に説明していただけますか？
なぜなら、アルゴ取引を始めていて、まだ確信がない人もいるかもしれないからです。
そのことについて。簡単に説明していただけますか？
もちろん。簡単に言えば、株式選びとは、例えば一連の株式を取引することです。,
S&P 500 指数の構成銘柄500銘柄すべてを対象とし、シンプルな戦略を使用します。.
アルゴクラウドの場合、S&P 500上のアルゴクラウド上で実行されている戦略がある場合
株式のグループ。アルゴクラウドは、グループ内の各株式の取引ルールを解釈します。.
それらのすべての取引シグナルを収集し、それから取引する最適な銘柄を選びます。
このグループ。アルゴクラウドの利点、すみません、株式選びの利点です。
取引へのアプローチは、より強力で、より良い結果を得られる可能性があるということです。
S&P 指数ETFを購入するだけではパフォーマンスが上がらない。.
つまり、このように取引を行うことで、パフォーマンスの向上と損失の抑制の両方が実現できます。.
わかりました。また、他のトレーダーから聞いたところによると、アルゴ取引の大きな課題は次のとおりです。
これらの戦略の導入と維持管理を行う。.
私は非常に興味があります。アルゴクラウドはこれをどのように解決するのでしょうか？
これは重要なことなので、そうですね。.
はい、まさにそうです。.
そういう戦略を維持するために、私はそういったやり方でトレードしたかったのですが、自分自身の苦闘でした。
Pythonスクリプトを維持し、すべてを管理するにはVPSが必要でしたが、私がプログラマーであるにもかかわらず、それは頭を悩ませるものでした。
プログラマーです。つまり、algo cloudがユーザーのために行うことです。.
algos cloud に戦略をデプロイする際には、VPS または取引プラットフォームの稼働状況を監視する必要があります。
プラットフォームは稼働しており、技術的な問題やインターネットの障害が発生した場合でもすべては処理されます。
algo cloudによって。また、algo cloudのバックエンドは信頼性の高いAmazon AWSインフラ上で動作しています。
そして、堅牢かつ拡張性に優れた設計になっています。.
OK、OK、いいですね。.
そして今後は、非常に近い将来のような大きな疑問が待っていますが、我々はその時代に突入しています。
2025年第2四半期。.
では、今年、アルゴクラウドがどこで展開されると見ているか教えていただけますか？
例えば、ゲームを変えるような機能がいくつか追加される予定ですか？それについて何かお伝えできることはありますか？
少し？
まあ、algo cloudはまだ始まったばかりで、機能はまだまだたくさんあります。.
我々が実装したい機能のアイデアは多くあり、そのうちのいくつかはある種の
アルゴクラウドの様々な分野におけるAIの活用：AIを活用した戦略の作成など。.
もう一つは、ポートフォリオの管理をより効率的に行うためのサポートであり、通常は単に取引するだけではありません。
一つの戦略だが、戦略のポートフォリオである。.
わかりました、でも私が言ったように、私たちはスタートを切っていますし、アクティブユーザーや良い意見にも耳を傾けます。
彼らが私たちに、今考えられないようなものへと導いてくれるかもしれない提案。.
OK、OK、いいですね。.
そして、今私がストラテジー・クオンタムとトレードに戻ると、あなたの最大の目標は何ですか？
今年の戦略は？
そして、アルゴクラウドは、そのビジョンにどういった形で適合するのでしょうか？
なぜなら、この2つのプロジェクトに参加してみることはとても興味深いことだと思うからです。.
つまり、それは本当に素晴らしいことだと思うんです。.
そういうものがあるのですか？
もちろん、2025年にはSQXに大きな計画を立てています。.
今年、SQXにいくつかの重要な機能が追加される予定です。.
そして、algo cloudにも。.
あなたが知っているかどうかはわかりませんが、ストラテジー・クオンタムとアルゴクラウドはすでに何らかの形で存在しています。
統合されたものです。戦略量化ツールでストックピッキング戦略を作成し、その後
それをalgoクラウドにデプロイする。.
そして、私がすでに述べたように、SQXとalgo cloudの両方にさらにAIを導入するという大きな特徴があります。.
私たちはすでにAI機能に取り組んでいます。.
OK、そしておそらく次のメジャービルドで最初のバージョンを公開します。その時点では、
今後数ヶ月以内に発表される予定です。.
OK、このAIの利用は世界中で急速に拡大しており、SQXの我々はそれに追いついていきたいとは思っていません。
例外。私たちは、新しい戦略の作成を支援するために、SQX全体でAIを使用する予定です。
カスタムプロジェクトの構成をサポートし、SQXで分からないことを説明します。.
そして、私が言ったように、他にも多くのことをすでに取り組んでいます。.
私たちはあなたが私たちがしてきたことをあなたに見せてあげます。そして、それが私たちをどこへと導くのかを見守っていきます。.
SQXで研究を進めているもう一つの重要な機能は、注文フローです。この機能は、注文の処理を自動化し、注文の処理をより効率的にします。
これらはアルゴ戦略に流れていく。.
注文フローに精通している人にとって、これは新しい視点で物事を捉えることができるでしょう。
市場の状況を把握することで、戦略にさらなる利点をもたらす可能性があります。.
OK、OK、エッジが多ければ多いほど良い。.
だからこれは間違いなく素晴らしいニュースです。.
AIについて話すとき、それは間違いなくあらゆる場所で存在しています。.
あらゆる分野で、どこを見ても非常に急速に進んでいる。.
そして、AIと機械学習が株式選択戦略を変革しているのを見ますか
さらに？つまり、次のステップは何ですか？
取引における自動化の今後について、どう思いますか？
今のところは言えません。なぜなら、誰もAIがもたらすものについて何も知らないからです。.
その能力は複数の分野で拡大しています。.
今でもかなり確信しているのは、AIがユーザーに大きな助けとなるだろうということです。
新しい戦略を立て、プログラムとのやり取りの仕方を指導する
SQXは自然言語で記述されているので、これは現在でも可能であることです。.
これは、在庫の選定に関するような戦略についても、ユーザーやトレーダーの支援になる可能性がある。
彼らが取引する株式のグループ。.
彼らはS&P500の株だけを取引する必要はないが、独自のカスタムを作成することもできる。
AIの助けを借りて作成されたグループかもしれない。.
取引におけるAI活用は非常に興味深く、とてもエキサイティングな未来だと思います。.
そして、私たちはその一部になりたい StrategyQuant のです。.
わかりました、マークさん、質問がかなり多かったので、もう続きは説明しません。
さらに。最後に一つだけ質問があります。何かお伝えしたいことはありますか？
私たちのユーザーや視聴者へのフォロワーたちへ？
ですので、アルゴクラウドの新機能について、私たちと同じくらいワクワクしていただければと思います。
StrategyQuant そして特に、私たちが想像もできないようなものへと私たちを導くAI
今は想像もできない。.
はい、まあ、そうなることを願います。.
未来は明るい。.
それでは、マークさん、お時間を割いていただき、誠にありがとうございます。.
改めて感謝しています。.
あなたの忙しさは分かります。.
そして最後に、私たちのフォロワーや視聴者の方々に伝えたいことは、とても感謝しています。
今日はこのインタビューをじっくり見ました。.
もしご質問がございましたら、コメント欄に書き込んでいただければ幸いです。忘れないでください。
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取引。 OK、マーク、改めて感謝申し上げます。良い一日をお過ごしください。.
私もありがとうございます。.
ありがとうございます。では、またね。.