トレードバージンのり子ちゃん

あらすじ

主人公の のり子 は、プログラミングに異常に詳しい。

ある日「自動トレード環境を構築する」と言い出すが、本人は トレードはしない。彼女が興味があるのは 環境を組み立てる過程そのもの——プログラミング・AI・機械学習・量化トレード理論が交わる地点で、知識を整理することのほうだ。

相方の AI キャラ クロコ との掛け合いを軸に、現代のトレード環境に必要な「5 つのドメイン知識」を一つずつ解きほぐしていく。バックテスト・ケリー基準・大数の法則・コンテキストエンジニアリング・宣言的プログラミング・強化学習——どれも「なぜそれが必要か」が腑に落ちる構成。

主要キャラクター

のり子

主人公。プログラミングに異常に詳しい少女。「全部、構造で見る」 タイプで、複雑に見える分野もカテゴリ分けで一刀両断する。「プログラミングは 4 つで十分」「ML は『当てる』道具じゃない」など、教科書的な解説とは違うアングルで切り込む。

クロコ

のり子の対話相手として登場する AI キャラ。のり子の質問に答えたり、教科書通りの回答をして「それは違う」と訂正されたりする掛け役。第 8 話以降、のり子から コンテキストエンジニアリング を仕込まれていく。

テーマ

このシリーズが扱う知識領域は広いが、軸は 「複雑な分野を、一つの原理から再構成する」 という思考スタイル:

話	サブタイトル	領域
第1話	5つのドメイン	トレード全体像
第2話	プログラミングは4つで十分	プログラミングのカテゴリ分け
第3話	AIに愛してる、効きますか	プロンプトの言い回し
第4話	array と numpy と pandas、全部違います	データ構造の系譜
第5話	ML は『当てる』道具じゃない	機械学習の役割
第6話	クオンツはMLの実践場	バックテスト・WR・RR・PF
第7話	トレードは大数の法則	エルダーの3M、ケリー基準
第8話	コンテキストエンジニアリング	LLM のしくみ
第9話	まずは宣言的プログラミングから	コーディング哲学の大元
第10話	のり子式バイブコーディング	bash loop + qualify
第11話	トレード × 強化学習	強化学習の応用
第12話	クオンツの4ステップ	バックテスト・最適化・ロバストネス・継続監視
第13話	ブレークイーブン	リスク管理
第14話	複利効果	ケリー基準と破産確率
番外編	命名！	1 ページ読み切りの小話

何を学べるか

各話単独で読めるが、通して読むと 「トレード環境を作る人が辿るべき思考の順序」 が見えてくる構成:

1. 全体像 を知る（第1話）
2. 基礎技術 を体系化する（プログラミング・AI・ライブラリ）
3. 量化トレード理論 に入る（バックテスト・資金管理）
4. 設計哲学 を持つ（宣言的プログラミング、bash loop）
5. 応用 に進む（強化学習、クオンツ4ステップ）
6. 実務 に落とす（ブレークイーブン、複利）

「トレードのテクニック集」ではなく、思考の組み立て方 を教えてくれるシリーズ。

制作背景

AI マンガ制作の試行錯誤や使っているツールの話は labo の AI マンガ記事 で連載中。

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第1話から無料で読める: 第1話 5つのドメイン