Vibe-Trading：自然言語リサーチ、バックテスト、取引ツールを AI Agent につなぐ

Fri, 03 Jul 2026 09:58:13 +0800

HKUDS/Vibe-Trading は、取引リサーチ向けのオープンソース AI Agent ワークスペースです。プロジェクトの位置づけは明快で、1 つのコマンドで Agent に包括的な取引リサーチ能力を持たせる、というものです。自然言語の質問、市場データの読み込み、戦略生成、バックテスト、レポート、MCP ツール、永続的な研究メモリをまとめ、研究上の問いを実行可能で検証可能、あとから振り返れる分析フローに変えることを目指しています。

より正確に言うと、Vibe-Trading は 3 種類の作業に向いています。1 つ目は、取引アイデアを素早くバックテストタスクに変えること。2 つ目は、投資、クオンツ、リスク、暗号資産、マクロなどのテーマを複数 Agent チームで調査すること。3 つ目は、自分の取引記録を取り込み、行動バイアスを分析し、Shadow Account の比較レポートを生成することです。ブローカーコネクタや限定的な発注機能もありますが、この部分は厳しい境界の中で扱う必要があります。プロジェクト自体は資金を保管せず、取引執行はユーザーが自分で認可したブローカー側で行われます。実際に使う前に、リスク、権限、監査の仕組みを理解する必要があります。

以下では、開発者とクオンツ研究ユーザーの視点から、このプロジェクトを整理します。

Vibe-Trading が解決する問題

多くの AI 取引ツールは、「モデルに分析文を書かせる」または「戦略コードの断片を生成する」段階で止まりがちです。Vibe-Trading はもう少し広いループを扱おうとします。問いを理解し、データソースを選び、市場コンテキストを取得し、ツールを生成または呼び出し、バックテストを実行し、指標とレポートを出力し、その過程を保存してあとから追跡できるようにします。

大まかなワークフローは次のとおりです。

ユーザーが自然言語で質問する。たとえば「BTC-USDT の 20/50 移動平均戦略をバックテストする」。
Agent が関連するスキル、ツール、データソース、または swarm preset を選ぶ。
データ読み込み層が A 株、香港株、米国株、暗号資産、先物、為替、ローカルデータを取得する。
システムがテスト可能な戦略コードを生成し、対応するバックテストまたは分析ツールを呼び出す。
リターン、ドローダウン、ベンチマーク比較、検証レポート、run card、再利用可能な artifact を出力する。

そのため、単なるチャットボットというより、取引リサーチ用の操作台に近い存在です。

主な機能

プロジェクト README では、機能をいくつかの主要モジュールに分けています。

自己改善型の trading agent：自然言語による市場リサーチ、戦略ドラフト、ファイルや Web の分析、メモリ付きワークフロー。
複数 Agent の取引チーム：投資、クオンツ、暗号資産、マクロ、リスクなどのチームプリセットを内蔵し、実行中の進捗表示とレポート保存に対応。
クロスマーケットデータとバックテスト：A 株、香港株、米国株、暗号資産、先物、為替をカバーし、データ fallback、複合バックテスト、PIT データ、検証 artifact に対応。
Shadow Account：実際の取引記録から行動パターンを抽出し、ルール化されたシャドー戦略を生成して実際の取引経路と比較。
Alpha Zoo：数百個のクオンツ因子を内蔵し、1 コマンドで IC、IR、生存/反転/失効分類を実行。
MCP 連携：Claude Desktop、Cursor、OpenClaw など MCP 対応クライアントに取引リサーチ能力を公開。

機能はかなり広いので、初回導入で全部を有効にしようとしないほうがよいです。まず自然言語バックテストを通し、その後でデータソース、レポート、Shadow Account、MCP 連携を確認するのが安定した進め方です。

クイックインストール

最も簡単な方法は PyPI パッケージをインストールすることです。

`1`	`pip install vibe-trading-ai`

インストール後、主に次の 3 つのコマンドが使えます。

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vibe-trading      # interactive CLI / TUI
vibe-trading serve # start the FastAPI web service
vibe-trading-mcp  # start the MCP server

最初の実行は次のように始められます。

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vibe-trading init
vibe-trading run -p "Backtest a BTC-USDT 20/50 moving-average strategy for 2024 and summarize return and drawdown"

古いバージョンからアップグレードする場合、README では 0.1.10 で LangChain 1.x に移行したことが説明されています。上書きインストール後に import エラーが出る場合は、仮想環境を作り直すか、次を実行します。

`1`	`pip install --force-reinstall vibe-trading-ai`

Docker で試す

素早く試すだけなら Docker が使えます。

git clone https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading.git
cd Vibe-Trading
cp agent/.env.example agent/.env
# Edit agent/.env and set your LLM provider and API key
docker compose up --build

その後、次を開きます。

`1`	`http://localhost:8899`

Docker はデフォルトでバックエンドを 127.0.0.1:8899 に公開し、非 root コンテナユーザーで実行します。この安全なデフォルトは維持すべきです。API を意図的に LAN やインターネットに公開する場合は、強い API_AUTH_KEY を設定し、クライアントから次を送ります。

`1`	`Authorization: Bearer <your-api-key>`

Docker 内のアプリからホスト側の Ollama にアクセスする場合、localhost:11434 は使わないでください。コンテナ内の localhost はコンテナ自身を指します。プロジェクトはデフォルトで次を使います。

`1`	`http://host.docker.internal:11434`

ローカル開発インストール

コードを変更したい場合や CLI をフルに使いたい場合は、ソースからインストールします。

git clone https://github.com/HKUDS/Vibe-Trading.git
cd Vibe-Trading
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .
cp agent/.env.example agent/.env
vibe-trading

Windows PowerShell では、仮想環境を次のように有効化します。

`1`	`.\.venv\Scripts\Activate.ps1`

Web UI は単独で起動できます。

`1`	`vibe-trading serve --port 8899`

フロントエンド開発サーバーを使う場合は次のとおりです。

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cd frontend
npm install
npm run dev

デフォルトのフロントエンド URL は次です。

`1`	`http://localhost:5899`

環境変数の設定

Vibe-Trading には LLM provider が必要です。README では OpenRouter、OpenAI、DeepSeek、Gemini、Groq、DashScope/Qwen、Zhipu、Moonshot/Kimi、MiniMax、Xiaomi MIMO、Z.ai、ローカル Ollama がサポート対象として挙げられています。

よく使う環境変数は次のとおりです。

LANGCHAIN_PROVIDER
<PROVIDER>_API_KEY
<PROVIDER>_BASE_URL
LANGCHAIN_MODEL_NAME
TUSHARE_TOKEN
TIMEOUT_SECONDS
API_AUTH_KEY
VIBE_TRADING_ENABLE_SHELL_TOOLS
VIBE_TRADING_ALLOWED_FILE_ROOTS
VIBE_TRADING_ALLOWED_RUN_ROOTS
CONTENT_FILTER_WARNING_THRESHOLD

API_AUTH_KEY はネットワーク越しのデプロイで重要です。VIBE_TRADING_ENABLE_SHELL_TOOLS は shell-capable tools に関わるため、慎重に有効化すべきです。通常のローカル研究フローでは、最初から高リスク機能を有効にする必要はありません。

プロジェクトは OpenAI Codex OAuth パスにも対応しています。

`1`	`vibe-trading provider login openai-codex`

この方法は ChatGPT OAuth を使い、OPENAI_API_KEY は使いません。

データソースと fallback

Vibe-Trading の実用的な点の 1 つは、データ読み込み層が比較的充実していることです。README によると、現在 18 個の市場データソースがあり、次をカバーしています。

A 株：tencent、mootdx、eastmoney、baostock、akshare、tushare、local
米国株：yahoo、stooq、sina、eastmoney、yfinance、tiingo、fmp、finnhub、alphavantage、akshare、local
香港株：eastmoney、yahoo、futu、yfinance、akshare、local
暗号資産：okx、ccxt、yfinance、local
先物、ファンド、マクロ、為替：主に tushare、akshare、local 経由

source: "auto" を使うと、loader は市場と IP ban リスクに応じて fallback します。一般ユーザーにとっては、各データソースの可用性を手作業で処理するより楽です。ただし厳密な研究では、実際に使ったデータソース、期間、調整方法、欠損データ処理を記録すべきです。

自分の履歴データがある場合は、local: プレフィックスで CSV、Parquet、DuckDB データを接続できます。注意点として、Vibe-Trading の loader 層は point-in-time historical bars を対象としており、リアルタイム tick や板情報の深度は扱いません。リアルタイム取引や相場情報はブローカーコネクタを通すべきです。

バックテストと研究フロー

最も一般的な使い方は、研究上の問いを実行可能なフローに変えることです。

`1`	`vibe-trading run -p "Backtest a BTC-USDT 20/50 moving-average strategy for 2024, summarize return and drawdown, then export the report"`

内蔵 Alpha Zoo では、因子 bench を直接実行できます。

`1`	`vibe-trading alpha bench --zoo gtja191 --universe csi300 --period 2018-2025 --top 20`

これは厳密なクオンツ基盤を置き換えるものではありません。まず仮説を動かし、その結果がより厳しい研究、監査、本番化に進む価値があるかを判断するための入口です。

Shadow Account：取引記録から行動パターンを推定する

Shadow Account は Vibe-Trading の特徴的な機能です。理想的な戦略テンプレートから始めるのではなく、実際の取引記録から始めます。

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vibe-trading --upload trades_export.csv
vibe-trading run -p "Analyze my trading behavior, extract my shadow strategy, and compare it with my actual trades"

典型的な流れは次のとおりです。

同花順、東方財富、Futu、汎用 CSV など、ブローカーが出力した取引記録を読む。
保有日数、勝率、損益比率、ドローダウン、ディスポジション効果、過剰取引、モメンタム追い、アンカリングなどの行動プロファイルを生成する。
繰り返し現れるエントリーとイグジットのルールを抽出する。
ルール化された Shadow Account をバックテストし、ルール違反、早すぎる売却、見逃したシグナル、代替取引経路を示す。
HTML/PDF レポートを出力し、振り返りと保存に使えるようにする。

この機能は、次の取引指示を直接出すためではなく、自分の取引行動にある体系的なバイアスを見つけるために使うほうが適しています。リアルタイム判断より、復盤ツールとして使うほうが堅実です。

MCP と Agent 連携

Vibe-Trading は MCP server として実行できます。

`1`	`vibe-trading-mcp`

これにより、MCP 対応クライアントに接続し、市場データ、バックテスト、レポート生成、Shadow Account などの機能を既存 Agent のツールとして公開できます。すでに Claude Desktop、Cursor、その他の Agent ワークフローを使っている人にとっては、別アプリを開くより自然です。

ただし MCP 連携は権限面も広げます。ファイル読み取り、生成コード、shell ツール、ブローカーコネクタ、API key には明確な境界が必要です。リモートデプロイでは、API_AUTH_KEY、許可されたファイルルート、実行ルート、shell ツールのスイッチを必ず確認してください。

最近の更新で注目すべき点

Vibe-Trading の README は頻繁に更新されています。最近の変更を見ると、プロジェクトは「動く」段階から「境界がより明確で、ランタイムがより安定している」方向へ進んでいることが分かります。

2026-07-02：因子計算の高速化。生成されたバックテストのサブプロセスは allowlist された環境だけを継承し、親プロセスの secrets 露出面を減らす。
2026-07-01：API、Docker、フロントエンド開発のデフォルトを強化し、フロントエンド依存関係と CSP 警告を修正。
2026-06-30：同じ Agent session runtime を 16 個のメッセージチャネルに接続可能に。Telegram、Slack、Discord、Matrix、WhatsApp、Feishu、DingTalk、Teams、メールなどを含む。
2026-06-29：broker-agnostic な live advisory safety と Trading 212 の read-only コネクタを追加。
2026-06-19：v0.1.10 でグローバルデータ層が拡張され、市場データソースが 18 個、read-only データツールが 18 個に。

この種のプロジェクトで危険なのは、機能が増える一方で境界が曖昧になることです。最近の更新では、セキュリティ、ランタイム分離、データ fallback、フロントエンド状態、メッセージチャネルに手が入っています。これは単なる機能追加より重要です。

向いている人、向いていない人

Vibe-Trading が向いているのは次のような人です。

自然言語から研究とバックテストのフローを素早く作りたいクオンツ研究者。
取引リサーチ能力を MCP / Agent ワークフローに組み込みたい開発者。
自分の取引記録を復盤し、行動バイアスを見つけたい個人投資家。
複数市場データソース、Alpha Zoo、Swarm 研究チームを評価したい技術ユーザー。

向いていないのは次のような人です。

「インストールするだけで自動的に儲かる」ことを期待するユーザー。
データ品質、バックテストバイアス、取引リスクを理解していない人。
監査していない戦略をそのまま実資金口座につなぎたい人。
API key、権限境界、ローカル環境を設定したくない人。

特に大事なのは、バックテスト結果は収益保証ではなく、Agent の出力も投資助言ではないという点です。どんな実運用にも、人間のレビュー、リスク上限、監査記録、即時停止メカニズムが必要です。

まとめ

Vibe-Trading の価値は、取引リサーチを「モデルが数段落を書く」段階から、「データ、ツール、バックテスト、レポート、メモリが 1 つの復盤可能なフローを作る」段階へ進めることにあります。自然言語リサーチ、複数 Agent チーム、クロスマーケットデータ、Alpha Zoo、Shadow Account、Web UI、CLI、MCP、ブローカーコネクタまで、かなり広い範囲を 1 つのプロジェクトに収めています。

実際に使うなら、最小の経路から始めるのがよいです。まずローカル CLI で read-only のバックテストを 1 回実行し、データソースとレポートが期待どおりか確認します。その後で Shadow Account または Alpha Zoo を試し、最後に MCP、Web デプロイ、ブローカーコネクタを検討します。取引システムで最も高くつくミスは、ツールが何をできないかではなく、ユーザーが権限、データ、リスク、監査の境界を明確にしていないことです。

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