🔍 検索
投稿する

AIファンドリーグ蠱毒 (MVP)

バフェットやグレアムといった著名投資家の投資思想を反映した5名の「AIファンドマネージャー」が、仮想資金100万円を運用して競い合う自動運用システムのMVPです。AI社長が各マネージャーの売買判断を承認・却下し、改善フィードバックを送り続けることでAIが学習し進化する、まさに「AI蠱毒」的な運用リーグを実現しています。 実在する日経225採用銘柄の株価、最新ニュース、適時開示情報（TDnet）を自動で読み込み、平日の場中にリアルタイムで自動売買判断を実行します。独自の安全装置やLLMコスト制限を備えており、運用のログや成績、AI社長の講評をNext.jsベースのダッシュボードで可視化するほか、note投稿用のレポート原稿を自動生成することも可能です。 投資エージェントの研究や、AIキャラクターによるポートフォリオ運用、エージェント間の競争・協力関係のシミュレーションといった用途に最適です。VercelへのデプロイやGitHub連携による自動更新ワークフローも組み込まれており、即座に「AIファンドリーグ」を公開・運用し始めることができます。
⬇ ダウンロード（ai-fund-league-master.zip / 0.2 MB）

AIファンドリーグ蠱毒 (MVP)

複数のAIファンドマネージャーが仮想100万円を運用し、AI社長が評価・フィードバックする自動運用システムのMVPです。

本プロジェクトは仮想運用による研究・エンタメ・教育目的のAIファンドリーグです。
特定銘柄の売買を推奨するものではありません。
実売買・投資助言・運用代行は行いません。
表示される成績は仮想運用の結果です。

安全装置

  • 実売買は一切行いません（仮想売買のみ）。
  • .env の DRY_RUN=true が初月の既定値です。false にしても本MVPは外部発注を実装していません。

セットアップ

cp .env.example .env
npm install

LLM APIキー（ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY）は任意です。

未設定の場合、各AIは投資思想に基づくローカルのヒューリスティックで判断します（オフライン動作）。

コマンド

npm run init:season        # シーズン初期化＋各AIに100万円配布＋初回3銘柄購入
npm run run:once           # 1回分の運用判断を実行（判断→ルール→社長承認→仮想売買→ログ→dashboard）
npm run run:scheduled      # 平日 10/11/13/14時 に自動実行（node-cron）
npm run generate:dashboard # public/data/dashboard.json を再生成
npm run generate:note      # 火/木/土に note 原稿を生成（--force で任意の日に生成）
npm run seed               # 動作確認用のタイムスタンプ付きサンプル株価を生成
npm run dev                # Next.js ダッシュボード (http://localhost:3000)

最短の動作確認

npm run init:season
npm run run:once
npm run generate:note -- --force
npm run dev

ディレクトリ構成

app/        Next.js ダッシュボード（Vercel）
src/
  config/   ルール・エージェント定義・環境変数・パス
  types/    共有型（single source of truth）
  scheduler/ runOnce / cron / season
  market/   株価・候補銘柄の読み込み（将来API差し替え可）
  agents/   ファンドマネージャー5名 / AI社長 / 広報AI / LLMクライアント
  portfolio/ 仮想売買・時価評価
  rules/    売買ルール検証（§7/§16）
  logs/     activity/decision/trouble/learning の jsonl ロガー
  reports/  note原稿生成
  export/   dashboard.json 生成
  commands/ npm scripts のエントリ
data/       JSON/JSONL 永続化（候補・ポートフォリオ・ログ・レポート・株価）
public/data/dashboard.json  ダッシュボード配信用JSON

定期実行と安全装置

npm run run:scheduled で平日 10:00 / 11:00 / 13:00 / 14:00 に自動実行します（node-cron）。

暴走やトークン浪費を防ぐため、以下の安全装置が常に働きます。

  • 多重起動の防止: ロックファイル（data/.scheduler.lock）で同時に1インスタンスのみ。
  • 実行中スキップ: 前回が終わるまで次のティックを実行しない（積み上がり防止）。
  • 1日の実行回数上限: MAX_RUNS_PER_DAY（既定4）を超えるとスキップ。
  • 1日のLLM呼び出し上限: MAX_LLM_CALLS_PER_DAY（既定60）を超えると以降はヒューリスティック判断に切替（トークン浪費の安全弁）。カウントは data/scheduler_state.json に永続化され、再起動しても累積される。
  • シーズン終了後は実行しない: Day > total_days で停止。
  • 連続エラーで自動停止: SCHEDULER_MAX_CONSECUTIVE_ERRORS（既定3）回連続失敗で停止。
  • 完全停止: SCHEDULER_ENABLED=false で起動自体を拒否。

LLMを使わず回したい場合は LLM_PROVIDER=heuristic。株価は実行前に npm run seed 等で更新する運用です。

2ジョブ構成（昼=株価取得 / 夜=AI判断）

日中に画面を見られない場合の最小運用。昼は株価スナップショットを貯めるだけ（LLM不使用＝ゼロ課金）、夜にその日の分をまとめて再生します。

  • 昼ジョブ: npm run capture:scheduled（平日10/11/13/14時に株価を保存）。単発なら npm run capture:prices。
  • 夜ジョブ: npm run run:replay（その日のスナップショットを時刻順に再生し、各時点で判断サイクルを実行。ポートフォリオは引き継ぐ）。スナップショットが無ければ最新株価で1回だけ実行。
# 昼（別プロセスで放置 / Mac はスリープ回避に caffeinate 推奨）
caffeinate -i npm run capture:scheduled

# 夜（見られる時に1回）。LLMで判断させる場合は LLM_PROVIDER=claude_cli
LLM_PROVIDER=claude_cli npm run run:replay

常時稼働（launchd・設定済み）

昼の株価取得は macOS の launchd エージェント ~/Library/LaunchAgents/com.aifundleague.capture.plist

として登録済みで、平日10/11/13/14時に自動で capture:prices を実行します（LLM不使用＝ゼロ課金）。

常駐プロセス不要・再起動後も有効。Mac がスリープ中は動かず、復帰時に逃した分を実行します。

launchctl list | grep aifundleague                 # 状態確認
launchctl start com.aifundleague.capture           # 今すぐ1回テスト実行
tail -f ~/ai-fund-league/data/capture.log          # ログ
launchctl unload -w ~/Library/LaunchAgents/com.aifundleague.capture.plist  # 無効化

LLM呼び出しは MAX_LLM_CALLS_PER_DAY、再生サイクル数は MAX_RUNS_PER_DAY で上限管理されます。

夜間など、定刻以外でテストする

  • 起動時刻は CRON_EXPR で上書きできます（例: 10分おき CRON_EXPR="*/10 * * * *"）。
  • AUTO_SEED=true にすると各実行前に株価を自動生成し、値動き・売買が見えます。
  • Mac はスリープすると cron が止まるので、放置テストは caffeinate 併用を推奨。

例（夜に10分おき・自動株価・トークン消費なし）:

CRON_EXPR="*/10 * * * *" AUTO_SEED=true LLM_PROVIDER=heuristic \
  MAX_RUNS_PER_DAY=20 npx tsx src/commands/runScheduled.ts

例（夜に10分おき・本物のAI判断・LLMは1日60回で自動打ち切り）:

CRON_EXPR="*/10 * * * *" AUTO_SEED=true LLM_PROVIDER=claude_cli \
  MAX_RUNS_PER_DAY=12 MAX_LLM_CALLS_PER_DAY=60 npx tsx src/commands/runScheduled.ts

Vercel公開（デプロイ）

ダッシュボードはビルド時に public/data/dashboard.json を読み込んで静的生成します（DB不要・サーバーレスでも確実に表示）。データを更新したら再デプロイで反映する運用です。

初回のみ（Vercelにログイン・プロジェクト連携）:

npx vercel login
npx vercel link      # 案内に従ってプロジェクトを作成/紐付け

公開（ローカルで実行）。最新のポートフォリオから dashboard を作り直してから本番デプロイ:

npm run publish:vercel   # = generate:dashboard → vercel deploy --prod --yes
  • 免責文（下記）は本番画面にも常時表示されます。
  • リアルタイム更新ではなく「更新したら再デプロイ」モデルです（MVPの最小構成）。

GitHub連携の自動デプロイ（設定済み）

このプロジェクトの Vercel は GitHub リポジトリ shinta007009/ai-fund-league と接続済みで、

master への git push で本番が自動デプロイされます。推奨運用ループ:

# 夜（見られる時）
npm run run:replay              # または run:once（AI判断）
npm run generate:dashboard      # 念のため最新スナップショット化（replay/onceでも生成済み）
git add public/data/dashboard.json && git commit -m "update dashboard" && git push
# → push をトリガーに Vercel が自動でビルド・公開

npm run publish:vercel（手動デプロイ）も引き続き使えます。

Supabase（履歴・分析レイヤー）

ファイル保存（data/）を運用の正本として残したまま、判断・成績・トラブル・学習を Supabase(Postgres) にも蓄積し、期間横断の分析や公開サイトの履歴表示に使えるようにします。未設定なら自動でスキップ（運用は止まりません）。

セットアップ:

  1. https://supabase.com で無料プロジェクトを作成
  2. SQL Editor で db/schema.sql を実行（テーブル＋RLS読み取り許可を作成）
  3. Settings > API から URL と各キーを取得し .env に設定:
   SUPABASE_URL=https://xxxx.supabase.co
   SUPABASE_SERVICE_KEY=...   # 書き込み用（秘密厳守）
   SUPABASE_ANON_KEY=...      # 読み取り用（公開サイト）
  1. 接続確認: npm run test:supabase
  2. 同期: npm run sync:supabase（ファイル→Supabase。upsertなので何度でも実行可）

運用ループに組み込む例（夜）:

npm run run:replay && npm run sync:supabase && git add -A && git commit -m "update" && git push

ニュース連携（案A: 軽量テーマ信号）

市場ニュースRSS（日経マーケット / Yahoo経済）の見出しを取得し、AIのプロンプトに

「今日の市場テーマ」と候補銘柄の言及数（📰xN） を付与します。LLMトークンは使いません（取得＋文字列照合のみ）。

  • 自動有効化: NEWS_START_DATE（既定 2026-06-22）以降は自動でON。NEWS_ENABLED=true/false で手動上書きも可能。
  • 有効時、capture ジョブが株価と一緒に当日ニュースも保存（data/news/news_<日付>.json）。
  • 動作確認: npm run test:news（見出しとテーマ・言及銘柄を表示）。

適時開示（TDnet・無料・キー不要）

ニュース有効時、TDnet の適時開示（決算・業績予想の修正・配当・自社株買い・M&A等）を無料のYanoshin Web APIから取得し、証券コード単位で候補58銘柄に直接マッチさせて「材料(📄)」としてプロンプトとnoteに付与します（src/market/tdnet.ts、data/news/tdnet_<日付>.json）。RSSニュースより精度の高い銘柄別シグナルです。

  • 動作確認: npm run test:tdnet
  • 非公式ミラー（Yanoshin）のため失敗時は自動で無視（運用は止まりません）。JPX/TSE非公式。
ニュース有無の比較実験: 第1期（〜2026-06-21）はニュース無し、第2期（2026-06-22〜）はニュース有りで before/after を比較する設計（DEVLOG M12）。

実株価（Yahoo Finance・無料・推奨）

PRICE_SOURCE=yahoo で、Yahoo! Finance から58銘柄の実価格・出来高・前日比・時価総額を取得します（認証不要・無料、約15〜20分遅延）。非公式APIのため壊れる可能性がありますが、失敗時は合成データへ自動フォールバックします。

npm run test:yahoo          # 動作確認（58銘柄の実データを表示）
PRICE_SOURCE=yahoo npm run capture:prices   # 実データでスナップショット保存

.env に PRICE_SOURCE=yahoo を入れれば、launchd の昼ジョブも実データを取得します。

注意: Yahoo! Finance の非公式利用です（個人利用想定・生データの再配布不可）。本ダッシュボードは仮想運用の派生結果＋免責のみを表示します。

実株価（J-Quants）連携

PRICE_SOURCE=jquants にすると、JPX公式の J-Quants API から58銘柄の実価格・出来高・前日比を取得します（時価総額は候補CSVの概算値を継続使用）。未設定/失敗時は合成データに自動フォールバックするため、パイプラインは止まりません。

  1. https://jpx-jquants.com で無料登録し、リフレッシュトークン（または登録メール+パスワード）を取得
  2. .env に設定:
   PRICE_SOURCE=jquants
   JQUANTS_REFRESH_TOKEN=xxxxx
   JQUANTS_DELAY_DAYS=90   # 無料プランは約12週間遅延。直近が必要なら有料プラン＋1〜3
  1. 動作確認: npm run test:jquants（基準日と先頭8銘柄を表示）
  2. 以後は capture:prices / capture:scheduled / launchd が実データを取得
注意: 無料プランはデータが約12週間遅延します（＝直近の株価ではない）。直近株価で運用したい場合は J-Quants の有料プラン（Light等）に加入し JQUANTS_DELAY_DAYS を 1〜3 にしてください。idTokenは data/.jquants_token.json に24h キャッシュされます（gitignore済み）。

株価データ (§15)

初月は手動更新のJSONを使います。data/market/prices_*.json のうち最新の日付のものを優先し、

無ければ prices_sample.json を使用します。npm run seed で動作確認用ファイルを生成できます。

実装フェーズ

  • Phase 1: ローカルで1回動く（本MVPで実装済み）
  • Phase 2: 平日定期実行（run:scheduled）
  • Phase 3: Vercel可視化（app/）
  • Phase 4: note原稿生成（generate:note）
  • Phase 5: 学習機能（learning.jsonl を次回プロンプトへ反映 / 個別・全体学習の分離）— 今後