トレードバージンのり子ちゃん
プログラミングに異常に詳しいのり子が、自動トレード環境を構築する——が、トレードはしない。
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:
- 全体像 を知る（第1話）
- 基礎技術 を体系化する（プログラミング・AI・ライブラリ）
- 量化トレード理論 に入る（バックテスト・資金管理）
- 設計哲学 を持つ（宣言的プログラミング、bash loop）
- 応用 に進む（強化学習、クオンツ4ステップ）
- 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。
第1話から無料で読める: 第1話 5つのドメイン
