Gate Research：AIトレーディング時代――大規模言語モデルがデジタル資産取引を刷新する

サマリー

• 金融市場の発展は常に技術革新とともにあり、あらゆる技術革命が取引手法を変え、市場参加の障壁を下げてきました。
• 定量取引は高い技術的障壁があるため、現在はごく一部の機関やプロフェッショナルな取引チームによって主に担われています。
• 大規模言語モデルの出現により、定量取引は「エンジニアリングの問題」から「表現の問題」へと変化し、一般ユーザーにも定量取引参加の機会が生まれました。
• AI取引システムは新たなプロダクト形態となり、取引プラットフォームもシンプルなマッチングツールからAI駆動の取引インフラへと進化しています。
• 予見可能な将来において、AIがトレーダーを完全に置き換えることはありませんが、取引システム内での重要な協働パートナーとなるでしょう。

はじめに：技術革命が金融取引をどう変えてきたか

ここ数十年、金融市場の発展は常に技術進歩と密接に結びついてきました。ほぼすべての主要な技術革命が取引手法を変え、新たな金融商品を生み出しています。

歴史を振り返ると、金融取引は以下のような重要な段階を経てきました。

• 1970年代、電子取引システムが登場し、証券取引は手作業からコンピュータによるマッチングへと移り、市場効率が大幅に向上しました。
• 1990年代にはインターネットの普及によりオンライン証券会社が誕生し、個人投資家がインターネット経由で直接取引に参加できるようになりました。
• モバイルインターネット時代の到来で、スマートフォンが取引の障壁をさらに下げ、モバイル取引プラットフォームにより投資家はいつでもどこでも市場にアクセス可能となりました。
• 近年では、ブロックチェーンとデジタル資産市場の登場が新たな変化をもたらしています。従来の金融市場と異なり、デジタル資産市場はグローバルかつ24時間365日稼働し、自動取引の発展を加速させています。

実際、多くの成熟した金融市場では定量取引が主流となっています。株式・為替・先物市場では定量取引のシェアが60％を超え、一部市場ではさらに高い比率となっています。デジタル資産取引市場でも定量取引の重要性が増しています。つまり、取引システムは「人が操作するツール」から「アルゴリズムが駆動するシステム」へと進化しています。

大規模言語モデル（LLM）やAIエージェント技術の発展により、取引システムは新たな段階に差し掛かっています。この段階では、AIが市場データの分析だけでなく、取引戦略の生成や自動執行も可能となります。これにより、次のような問いが生まれます。

LLM時代において、AIは新たなトレーダーとなるのか？

定量取引：長く続いたエリートのゲーム

ここ数十年、定量取引は金融市場の重要な構成要素となってきました。その大きな市場影響力に対し、定量取引には高い技術的障壁が常に存在してきました。完全な定量取引システムは、通常以下のような複数の複雑な工程から構成されます。

これらの工程が連携し、完全な定量取引システムを形成します。それぞれの工程には異なる分野の専門的な知識が求められます。実際には、定量取引にはPythonやC++などのプログラミング言語、各種データ分析フレームワーク、取引APIの活用が必要です。同時に、安定したサーバーやデータストレージ、自動監視ツールも必要で、戦略が実際の市場で安定して稼働できるようにします。特に高頻度取引機関では、技術要件はさらに厳しくなり、多くの高頻度取引チームが低遅延の取引システムや専用ハードウェアへの多額投資を行っています。

このため、長期間にわたり、定量取引は主にヘッジファンドやマーケットメイカー、大手定量取引会社など、一部の機関やプロフェッショナルチームによって担われてきました。多くの一般投資家は、依然として手動取引やテクニカル指標、市場心理に頼って意思決定を行い、本格的な定量取引システムへの参加は困難でした。つまり、AI登場以前の定量取引は典型的な「エリートのゲーム」であり、金融知識・プログラミング能力・エンジニアリングリソースを持つ一部のチームだけが本格的な定量取引システムを構築・運用できていたのです。

LLMは取引をどう変えるか

長らく、戦略研究・データ処理・自動取引執行のいずれも、高度なプログラミング能力とエンジニアリング経験が必要でした。そのため、定量取引は長期間ごく一部のプロフェッショナル機関の手に留まっていました。しかし、LLMの登場がこの状況を変えつつあります。

従来のソフトウェアツールと異なり、LLMは自然言語の理解・コード生成・複雑な推論が可能です。つまり、従来はプログラミングでしか実現できなかった多くの作業が、自然言語による記述で可能となりました。たとえば、ユーザーは以下のようなシンプルな戦略説明を入力するだけで済みます。

「BTCのRSI指標が30を下回ったら買い、70を上回ったら売る。」

AIシステムは以下のタスクを自動で実行します。

• 戦略コードの生成
• 過去の市場データの呼び出し
• 戦略のバックテスト
• 戦略リターンやリスク指標の分析
• 取引戦略の自動展開

つまり、AI時代においては、取引戦略の構築はもはや完全にプログラミング能力に依存せず、むしろ取引ロジックの表現力が問われるようになります。LLMは定量取引を「エンジニアリングの問題」から「表現の問題」へと変えつつあるのです。

また、さまざまなAIエージェントアーキテクチャの登場により、AIは戦略生成だけでなく、取引の全ワークフローに関与できるようになりました。たとえば、複数のAIエージェントで構成される取引システムを構築し、それぞれのエージェントが市場調査・戦略生成・リスク管理・取引執行を担当する試みも始まっています。

近年、この可能性を検証する実験も始まっています。たとえば、AI研究機関Nof1が主催したAlpha Arena AI取引コンペティションでは、複数の大規模言語モデルが実際の暗号資産市場で自律的に取引し、各モデルには同じ資本と市場条件が与えられました。参加モデルにはGPT-5、Gemini 2.5 Pro、Grok 4、Claude 4.5 Sonnet、DeepSeek V3.1、Qwen 3 Maxが含まれます。多くのモデルは高ボラティリティ市場で安定した成績を残せませんでしたが、一部のモデルはプラスリターンを達成しました。この実験は、LLMが実際の市場で独立して取引意思決定と執行を完了できることを初めて証明しました。

現在、LLMの能力向上により、取引におけるAIの役割も変化しています。従来の定量取引システムではAIは主にデータ分析やモデル予測に使われていましたが、新しいAIアーキテクチャでは、市場情報分析・戦略生成と最適化・自動取引執行・取引後のレビューや戦略改善など、取引プロセス全体に参加できるようになっています。これは、取引システムが単なる「自動化ツール」から、自律的にタスクを完了できるインテリジェントシステムへと進化していることを意味します。こうした進化は、次世代取引プラットフォームの登場に新たな可能性をもたらしています。

LLM時代の取引プロダクト形態

現在の業界動向から見ると、AI取引プロダクトは大きくいくつかの方向に分類できます。

第一のカテゴリはAIエージェント取引インフラです。これらは主に開発者向けで、AIエージェントに取引インターフェースやデータサービスを提供します。たとえば、一部の取引プラットフォームは、AIエージェントが市場データに直接アクセスし、取引を実行できる統合APIや開発フレームワークを提供し始めています。

第二のカテゴリはAI取引戦略生成ツールです。これらは主に一般トレーダー向けで、AIによる取引戦略の自動生成やバックテスト、自動執行機能を提供します。

第三のカテゴリは従来型定量プラットフォームのAIアップグレードです。一部の既存定量ツールは、AIによる自動戦略分析や市場調査支援などの機能を追加し始めていますが、全体としては従来型の定量ツールが中心です。

現在、代表的なプロダクトも市場に登場し始めています。たとえば：

• O** OnchainOS：AIエージェント向け取引インフラを提供し、開発者が自動取引エージェントを構築可能
• RockFlow RockAlpha：AI生成取引戦略を提供し、戦略共有や取引コンペティションをサポート
• TradingView：従来のテクニカル分析プラットフォームにAI分析機能を追加
• QuantConnect：プロトレーダー・開発者向けの定量開発プラットフォーム
• Numerai：クラウドソーシングで機械学習モデルを集め、市場予測に活用

これらのプロダクトはAIと取引システムの統合をさまざまな角度から模索していますが、全体としてはまだ一定の制約があります。たとえば、開発者向けプラットフォームは一般ユーザーには障壁が高く、AI戦略生成機能を持つものも完全な定量取引ワークフローには至っていません。

こうした背景のもと、一部の取引プラットフォームは、より包括的なAI Quant Workspaceの構築を試みています。Gateはこの分野で比較的早い段階からプロダクト開発を進めています。GateのAI Quant Workspaceは一般トレーダー向けのAI定量取引システムであり、ユーザーがより簡単に定量取引に参加できることをコア目標としています。

従来の定量ツールと異なり、このシステムは自然言語インタラクションと自動取引ワークフローを組み合わせたモデルを採用しています。ユーザーは、たとえば次のように自然言語で取引ロジックを記述できます。

「RSI指標に基づくBTC取引戦略を作成する。」

システムは戦略生成や過去市場データでのバックテスト分析を自動で実行します。ユーザーはインターフェース上で戦略リターンカーブ・リスク指標・期間別成績などを確認できます。

戦略がバックテストを通過した後、ユーザーはワンクリックで戦略を実際の市場に展開し、自動取引を実現できます。このように、戦略構想から戦略実行まで、定量取引の全ワークフローを一つのシステム内で完結できます。

さらに、GateはAIエージェント向けに統合取引インターフェースを提供するGate for AI開発フレームワークもリリースしています。このフレームワークは、集中的な取引・オンチェーン取引・ウォレット・市場データを統合し、AIエージェントが取引や戦略実行に直接参加できるようにしています。

AI取引プラットフォームのビジネスモデル

取引プラットフォームの視点から見ると、AI取引は単なる技術革新にとどまらず、新たな成長エンジンとなる可能性があります。

従来の取引プラットフォームでは、収益源の中心は取引手数料です。したがって、プラットフォーム成長のコアロジックは、通常、以下の3指標を中心に回っています。

• ユーザー数
• 取引量
• ユーザー資産残高

一般投資家と比較して、定量取引ユーザーは通常、取引頻度が高くなります。多くの定量戦略は継続的に稼働し、市場で取引を繰り返すため、取引量は一般ユーザーよりも格段に多くなります。

従来の金融市場では、アルゴリズム取引がすでに取引全体のかなりの割合を占めています。たとえば、株式・為替・先物市場では、自動取引の割合が60％を超えています。つまり、取引プラットフォームがより多くのユーザーに定量取引への参加を促せれば、全体の取引量を大幅に増やすことができる可能性があります。

このモデルのもと、プラットフォームはAI定量取引ツールを提供することで一般ユーザーの戦略構築や実行を支援し、取引効率や取引頻度を向上させます。つまり、AIは単なるツールにとどまらず、取引量増加の仕組みともなります。このロジックのもと、AI取引プラットフォームは複数のビジネスモデルを展開できる可能性があります。

5.1 手数料強化モデル

AI取引環境では、ユーザーはプラットフォームが提供するインテリジェント取引ツール（戦略生成・自動バックテスト・自動取引執行など）を利用します。これらの機能は、ユーザーの取引効率や戦略実行の安定性向上に貢献します。

この場合、プラットフォームは従来の取引手数料に一定のプレミアムを上乗せできます。たとえば、現物や先物取引で、AI取引ツールを利用した戦略取引にはやや高い手数料を設定することが考えられます。AI戦略による追加リターンがこのコストを上回れば、この課金モデルは持続可能性を持ちます。

5.2 AI戦略マーケットプレイス

もう一つのビジネスモデルは、戦略マーケットプレイスです。このモデルでは、ユーザーはAIで戦略を生成するだけでなく、自身の戦略をプラットフォーム上で公開し、他のユーザーに購読させたり、コピー取引を許可したりできます。

戦略提供者は戦略購読料やコピー取引利益から収益を得られ、プラットフォーム側は一定割合をレベニューシェアとして受け取ります。このモデルは現在のCopy Tradingや戦略フォローシステムに似ていますが、AI時代には戦略の生成方法が変化し、AIによる戦略生成や支援が主流となる可能性があります。したがって、プラットフォームは単なる取引マッチャーではなく、戦略エコシステムの運営者となる可能性もあります。

5.3 ユーザー構造のアップグレード

より長期的な視点では、AI取引の最大の価値は単一のプロダクトではなく、ユーザー構造の変化にあるかもしれません。

従来の取引プラットフォームでは、大半のユーザーは主に手動取引を行い、定量取引ユーザーはごく少数にとどまっていました。しかし、AI技術が障壁を下げることで、より多くの一般ユーザーが自動取引や戦略取引にチャレンジするようになる可能性があります。つまり、AIは多くの一般トレーダーを「ライト定量トレーダー」へとアップグレードするかもしれません。取引プラットフォームにとって、これは以下のような意味を持ちます。

• 取引頻度の向上
• 取引行動の安定化
• ユーザーライフサイクルの長期化

プラットフォーム成長のロジックからすると、このユーザー構造のアップグレードは新たな成長のフライホイールを形成します。

定量ユーザー増加 → 取引量増加 → 取引データ増加 → AIモデルの高度化 → 戦略パフォーマンス向上 → さらなるユーザー獲得

結論

金融市場の発展史を振り返ると、技術は常に取引手法を変革してきました。電子取引システムからインターネット証券、モバイル取引プラットフォームへと、あらゆる技術進歩が市場参加の障壁を下げてきました。LLMやAIエージェントの登場は、取引システムを新たな段階へと押し上げています。AIは市場データの分析だけでなく、戦略生成や自動取引執行も可能にし、定量取引は「エンジニアリングの問題」から「表現の問題」へと変化しつつあります。

これにより、より多くのユーザーが複雑な定量開発能力を持たなくてもAIツールを通じて自動取引に参加できるようになるでしょう。ただし、金融市場は依然として不確実性に満ちた高度に複雑なシステムです。市場構造やマクロ環境、リスク管理などの課題は、依然として人間の判断と経験が必要です。したがって、予見可能な将来において、AIがトレーダーを完全に置き換えることは考えにくく、むしろ取引システム内で重要なツールとなる可能性が高いでしょう。

参考文献：

• Arxiv, https://arxiv.org/html/2503.21422v1
• Gate, https://www.gate.com/crypto-bot-detail/strategy-builder
• Nof1,https://nof1.ai/
• Quantpedia, https://quantpedia.com/blog/

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