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AIを使って株式投資の戦略、リスク管理、売買ルールを整理してきました。ただ、実際に投資判断を進めるには、個別銘柄の最新情報やファンダメンタル、ニュースの確認も必要です。汎用AIだけでは見きれない部分を、株式投資に特化したAIでどう補えるのかを考えました。

AIは何でもできる万能な存在ではありません。汎用AIと特化型AIにはそれぞれ得意不得意があり、使う目的によって向いているAIは変わります。この記事では、汎用AIと特化型AIの違いや、AIを日常で使い分ける考え方をわかりやすく整理します。

AIで株式投資ツールに、保有銘柄とリスク管理ルールを自動チェックできる機能を追加しました。元本300万円、許容損失2パーセント、損切り率12パーセントを前提に、1銘柄あたり50万円以内、保有銘柄数、現金比率、月間損失、相場フィルタ、ドローダウンを確認できるようにした実装過程をまとめます。

AIに株式投資ツールの売買履歴機能と損益グラフを作らせてみました。購入価格や売却価格、損益を記録し、月次利益を折れ線グラフで確認できるようにした実装過程をまとめます。

AIで開発中の株式投資スクリーニングツールを改善しました。前回は225銘柄までしか検索できず、スキャン結果も保存できませんでした。今回は東証プライム全銘柄への対応と、結果を後から確認できる履歴保存機能を追加した流れを紹介します。

AI株式投資ツールで買い対象銘柄を選定できるようになったものの、なぜその銘柄が選ばれたのかが分かりづらい課題がありました。今回は、移動平均線、Pivot、出来高平均をチャートに表示し、AIの判定根拠を自分で確認できるように改善しました。

FIREで「生活費の25倍の資産が必要」と言われる理由は何か。この記事では、その根拠となる4%ルールの仕組みを整理し、目標資産の考え方と実際の使い方まで具体的に考えてみました。

AIを使って株式投資ツールを作るまでの流れをまとめました。投資ルールの整理からモノレポ設計、仕様書作成、バックエンドとフロントエンドの実装、そしてエラー修正までを一通り記録しています。何をAIに任せ、どこでつまずき、どう修正したのかを具体的に解説しています。

FIREを目指す中で資産を正確に把握するため、AIに資産管理アプリを作らせてみました。フロント画面までは完成したものの、項目追加などのデータ登録でつまずく結果に。実装の流れとエラー、AIとの修正プロセスをリアルに記録しています。

AI株式投資ツールに、買い対象銘柄を自動で探す機能を追加しました。これまでは銘柄コードを入力して個別に確認していましたが、複数銘柄を一括でスキャンし、買いタイミングの銘柄だけを抽出できるようにしています。実装内容と今後の改善点についてまとめました。