ある中国のクオンツトレーダーが、SPX（S&P 500指数）がさまざまな世界的な出来事にどう反応するかを予測するシミュレーションシステムを作りました。このシステムのおかげで、彼はすでに10万ドル以上の利益を上げており、すべての取引はブロックチェーン上に明確に記録されていて、いつでも確認できます。彼の価格動向の予測は非常に正確です。

このシステムはMiroFishと呼ばれ、40年以上にわたるSPXの取引履歴データを搭載しています（このプロジェクトはGitHub上で1.8万スターを獲得しています）。その後、AIを用いて過去のあらゆる瞬間の動きを詳細に分析しました。結果として、彼はSPXの価格動向を正確に予測できるシステムを手に入れました。

彼の実績を見てみましょう：
Polymarket上での数十件のSPX価格予測に関する成功例や、他の株式市場で行った数百回のテスト結果が示されています。

この技術を模倣したい場合は、次のステップを踏む必要があります：
· データ取得：Alpha VantageやQuandlなどの市場データAPIを見つけて、まずSPXの価格データを入手します。
· パイプライン構築：Pythonを使ってプログラムを作成し、データをスムーズに処理できるようにします。
· 特徴抽出：取引に役立つシグナルを整理します。例えば、RSI（相対力指数）、MACD（指数平滑異同移動平均線）などのテクニカル指標です。
· データ入力：MiroFishプロジェクトで整理された履歴データセットを使い、これらのデータをシステムが理解できる形式に変換します。
· シミュレーション構築：複数のエージェントを用いたシミュレーションシステムを作ります。これにはマクロ戦略家、アナリスト、センチメント分析者などさまざまな役割を含めることができます。
· 確率計算：複数の市場シナリオを実行し、確率分布を確認します。
· 意思決定：最後に、取引モデルと組み合わせて、SPX先物（ES）やSPY ETFなどの銘柄に注文を出します。

もし自分のデータを使って同じようなシミュレーションを試したい場合は、上記の流れを保存して実行してみてください。また、Claudeにこの内容を送って、自分だけのシミュレーションモデルを作る手助けをしてもらうこともできます（まずは小さなモデルから始めてみるのも良いでしょう）。Polymarketでコピー取引を試したい場合は、こちらのロボットアシスタントもご覧ください。

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