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EAロジック設計論｜第5章（最終章）

 

 

AI最適化時代のリスクデザインと「人間の役割」

― 自動化が進んでも、設計思想は人が握る ―

EAの進化速度は、ここ数年で劇的に変化しました。
機械学習によるパラメータ最適化、生成AIによるコード自動生成、
データ駆動のバックテスト自動比較──。

まるで「EAは人間の手を離れた」と感じる人もいるかもしれません。

しかし、トリロジーはあえてこう断言します。

EA開発の未来は、人間が“どこを任せ、どこを設計するか”を見極める時代である。

AIはEAを作ることはできても、EAの哲学を持つことはできない。
本章では、「AI最適化時代における人間の役割」を具体的に解き明かします。

■ AIは“局所最適”を極め、人間は“全体最適”を設計する

AIによる自動最適化は、バックテスト上のパフォーマンスを飛躍的に高めます。
しかし同時に、**AIが導くのは常に“過去の最適化”**です。

過去のデータに過剰適合したEAは、未来の相場で生き残る保証がありません。
なぜならAIは、「未来にどんな相場が来るか」を予測することはできても、想定することはできないからです。

未来を想定するのは、依然として人間の仕事です。
EAにとって人間の役割とは、相場という“環境変数”のシナリオ設計者であること。

AIが得意なのは最適化。
人間が担うべきは、どの最適化が“意味を持つか”を定義することです。

■ 「AIが作るEA」と「人間が設計する戦略」の違い

次の表は、AI自動生成EAと人間設計EAの本質的な違いを整理したものです。

項目 AI生成EA 人間設計EA
最適化対象 パラメータ 原則と構造
時間軸の視点 過去に対する最適化 未来に対する想定
目的関数 最大利益率 最大生存率
判断基準 数値的優位 意味的整合性
リスク設計 後付け（最小化） 先付け（定義）
寿命設計 想定外 意図的に組み込む

AIの成果は「速度」と「網羅性」にあります。
しかしEAの寿命は、「意図」と「節度」によってしか延びません。

■ リスクデザインという“人間の領域”

EAの世界で、AIが最も苦手とするのは「リスクの概念化」です。

リスクとは単なる数値（ドローダウン率）ではなく、
“人間が許容できる不確実性”を設計する行為だからです。

AIは「最大損失を最小化する」ことはできます。
しかし、「それを投資家が心理的に耐えられるか」を判断するのは人間だけです。

この人間的な“リスク感性”こそが、
AIがいくら進化しても置き換えられない最後の設計要素です。

■ 「AI＋人間」でしか生まれないEAの未来

理想のEA開発は、AIと人間の役割分担の設計にあります。

  • AIの領域： テスト・最適化・検証精度の向上

  • 人間の領域： 戦略設計・寿命設計・意味付け

つまり、EA開発の未来像はこうなります

AIが“最も合理的な戦略”を見つける
↓
人間が“最も長く生きられる形”に整える

 

この循環が成立したとき、
EAは単なる“プログラム”から“知的運用体”へと進化します。

■ トリロジーが考える「EAの未来構造」

トリロジーが目指すのは、
**“AIが作り、人が育てるEA”**です。

AIの計算力を最大限活かしながら、
人間のリスク感性で寿命と回復力を設計する。

EAが自己最適化を繰り返しながら、
“破綻せず成長する”プロセスを人間が管理する。

これこそが、次世代のEAロジック設計論の到達点です。

■ 結語：AI時代にこそ問われる「思想の設計者」

AIがコードを書く時代において、
本当に問われるのは“誰がEAを設計したか”ではなく、
**“どんな思想でEAを設計したか”**です。

EAがどれだけ自律しても、
その最初の思想（philosophy）だけは人間にしか与えられません。

トリロジーが15年かけて辿り着いた結論は、たったひとつ。

EAとは、利益を追うツールではなく、
思想を時間に刻む装置である。

📘 シリーズ完結：EAロジック設計論｜全5章
1️⃣ バックテストとフォワードの乖離
2️⃣ 再現性のあるバックテスト設計
3️⃣ フォワードで生き残るEAの条件
4️⃣ EAの寿命を設計する
5️⃣ AI最適化時代のリスクデザインと人間の役割 ←本章

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