AIに手法を監査させるは勝てるのか ── 16年検証の判定

◎ 条件付きで本物に近い(勝てる保証ではない)

📜 生成AIの登場で初めて現実的になった使い方で、当ラボが2026年に実証しました。

結論

AIの正しい使い方はこちらでした ── 「当てる」ではなく「疑う」。勝ち戦略をAIに尋問させる検証では、偽物5本を5本とも検出。過剰最適化や先読みの容疑を挙げる監査見習いとしては有効です。

📈 当ラボの実測
偽物の戦略5本(先読み・カーブフィット等を仕込んだもの)をAIに尋問させると5本とも検出。ただし本物にも疑いをかける「疑り深さ」があり、最終判定は統計検定との二段構えが必要でした。

予測は「未来の情報が要る」仕事、監査は「今ある情報の矛盾を探す」仕事です。AIの得意分野は後者でした。

Q. AIの判定を鵜呑みにしていい?

A. 疑り深すぎる傾向(全部要警戒と言う)があるので、最終判断は人間+統計検定で。容疑リストの生成が仕事です。

◎(使い方)。AIに疑わせる+統計検定で裏を取る、の二段構えが実用形です。
関連ツール: 📊 検証スコアボード

📄 この手法の詳しい検証記事(note・無料)
AIで勝てる手法を1万通り探した記録 ── 本物の見分け方が残った(有料¥1,980)

※測り方(共通の土俵): 最長16年・最大6通貨・教科書どおりの標準ルールで、シグナルの次の足の値段から建て、コスト(スプレッド)控除後で評価。パラメータ選びに使う期間と成績を測る期間は分離(凍結)。詳細は検証の方法。

🔬 この判定の「なぜ」を、証拠ごと

全手法の判定一覧は判定辞書トップとスコアボードに。検証の中身(データ・手順・落とし穴)は note の検証記事群でどうぞ。

判定は当ラボの実検証(過去データ)に基づく要約であり、将来の結果を保証せず、特定商品・手法の断定的否定でもありません。本ページは教育目的であり、投資助言ではありません。