AIで221のコントラクトコインを分析し、ついにヤバイコイン取引の唯一の活路を見つけた
- 核心的な見解：220以上のBinanceコントラクト銘柄と多数の操作イベントを研究した結果、ヤバイコインの「急騰」や「天井を探る」タイミングを予測することは不可能であり、唯一実行可能な正の期待値戦略は、急騰後の戻りでショートポジションを取り、裸のローソク足指標に基づいて厳格に移動ストップロスを設定することである。早めの参入、短期保有、素早い撤退を強調する。
- 重要な要素：
- ヤバイコインの特徴は現物のコントロール率が96％を超えており、コントラクトによる暴力的な上げ下げでボラティリティを生み出し、対戦相手の利益に基づいて継続的に操作を行う。それができない場合は放棄される。
- 研究によると、操作の開始を予測する（トレーニングF1は0.72だが、ホールドアウトでは0.1に低下）戦略や、高値でショートを取る（シャープレシオは-0.28）戦略はどちらも失敗に終わった。
- 成功した戦略V4Aは、裸のローソク足シグナルに基づき、売り圧力が買い圧力を初めて上回ったことを確認した時点でショートポジションに参入する。中央値での保有期間はわずか1時間で、取引は操作サイクル内の出来高が集中する領域で発生する。
- スリッページ、資金調達コストなどの実戦コストを修正した後、V4Aはリアルタイムテストで勝率100％（サンプル数は少ない）、PNLは約25％となり、V3のわずかなマイナス収益を大きく上回った。
- 戦略の核心は、厳格なストップロス（戻りが閾値を超えたら即時退場）により単一取引のリスクを管理し（平均損失は約1％）、高頻度取引を通じて利益を得ることである。
原文タイトル：《AIで契約妖幣を探し、100%勝率の焚訣を見つけ、最後に役立ったのは…》
原文著者：加密韋馱｜Skanda（X：@thecryptoskanda）
TL;DR:
1. 220種類以上のBinance契約通貨、数百件の操作イベントサンプル、60以上のデータ次元を研究することで、「妖幣」において実行可能な正のEV取引戦略を見つけました。
2. データが証明：起動予測と「天井を探る」は実行不可能です。
3. 唯一の実行可能な戦略：暴騰後の戻りでショートポジションを組み、厳格に反発で決済して退場する。
4. 唯一有効な指標：裸のローソク足。
5. 早くエントリーし、短期ポジションを取り、素早く退場する。
以下が本文です:
今週の@coinglass_comのレポートは、実際には二つの問題を説明しています：
第一に、Binance、Binance、やはりBinance @binanceです。
第二に、契約取引量の9割という事実は、一つの事実をはっきりと示しています：
「賭け」ということが、事実上、業界全体のユーザーの共通認識となっています。
私がこう言えば、きっと批判されるでしょう。
私がこう言えば、おそらく批判されるでしょう。
しかし、賭けであるなら、価値投資をしているふりをしないでください。
賭けは、大胆に行うべきです。
賭けは、極限の高速変動の駆け引きです。
そして、Binanceの契約妖幣は、この退屈な市場の中で、数少ない個人投資家が実際に参加でき、実際に結果を出し、実際に流動性があるアルファです。
多くの大儒は妖幣を激しく非難し、これは「負のEV」であり、市場内のカモを減らすだけだと述べてきました。
しかし、現実は、妖幣の仕手が資金を調達して参入する資金、および妖幣取引に参加する資金自体が、現在のセカンダリーマーケットでまだかなりの増加資金源の一つと言えるほどです。
さらに、それにはいくつかの重要な特徴があります：
非定量的。
方向性を持つ。
変動性を持つ。
伝統的な市場で取引する場合、あなたが打ち勝たなければならないのは、国会議事堂やウォール街の様々なインサイダー情報です。
妖幣を取引する場合、あなたが打ち勝たなければならないのは、あなたよりも専門的とは限らない契約仕手だけです。
問題はここにあります：
契約仕手と対決する法則を見つけ、虎の口から獲物を奪うにはどうすればよいか？
私はAIと個人の経験を使って、少しだけ道筋を見つけました。
もちろん、タイトルは必ず釣りタイトルです。
そうでなければ、あなた方はクリックして見ないでしょうから。
一、まず「妖幣」とは何かを理解する
私がここで言う「妖幣」は、単に値上がりが速い通貨のことではありません。本質的に、私がここで言う「妖幣」とは、以下のような特徴を持つ銘柄を指します：
- 現物のコントロール率は基本的に96%以上
- Binance契約がある（現物があるかどうかはそれほど重要ではない）
- 通常、オフマーケットでの資金調達を通じて、短時間で暴力的な上げ下げの波で巨大な流動性と対抗ポジションを集める
- ロング/ショートの清算を引き起こし、対抗ポジションの手数料を獲得することで利益を得て、最終的に現物を売り抜け、収穫プロセスを完了する
要するに、これは操作の芸術です。
仕手は、契約、クロス取引所現物、オンチェーン、運営、さらには人間性をも理解していなければなりません。
二、仕手は無敵ではない
多くの人は、仕手は無敵だと思っています。
しかし、真実は大きく異なります。
妖幣の駆け引きにおける実際の参加者には以下が含まれます：
- 仕手側（仕手）
- インサイダー
- 個人投資家
- 取引所および取引所の保険基金
- その他のクジラ
カマキリがセミを捕らえ、そのカマキリをキジが狙う。単純な「仕手が一方的に個人投資家を叩く」わけではありません。
まず、仕手自身も往々にして資金調達を必要とします。
1500万ドル以上の資金を調達したプロジェクトであれ、「有名な」MMであれ、自己資金だけでセカンダリーマーケットでこのレベルの仕手行為を行うことは、多くの場合、焼け石に水です。
そして、資金調達にはコストがかかります。
仕手行為は利益のためであり、パフォーマンスアートのためではありません。
したがって、仕手はチップが多ければ「上げればいい」というわけではありません。
彼は多くの現実的な問題に直面します：
- もし個人投資家が追随しなかったら？
- もし個人投資家が追随しても、方向やリズムが合わなかったら？
- もしもっと大きなクジラが狙撃に来たら？
- 仮に上記の問題がなかったとしても、もし取引所の保険基金を割り込み、ADLを発動させたら？
そうなれば、あなたの資金は一銭も引き出せないかもしれません。シンガポールの兄弟姉妹、私が誰のことを言っているかわかりますね。
したがって、妖幣の仕手行為には非常にシンプルな鉄則があります：
- 現在獲得できる対抗ポジションの利益が、私が仕手行為を続けるための投入を上回る限り、私は上げ続け、下げ続け、収穫し続ける。
- 逆なら、放棄して去る。
言葉は荒いですが、これは妖幣仕手の意思決定の枠組みと言えます。
三、科学的に「仕手を叩く」、実験から始める
問題が「いかにして仕手を叩くか」であるなら、私はこのことをデータ化してみようと思います。
1）ツールはどのように構築したか
モダンな時代の問題は、当然モダンな方法で解決します。
@karpathyのAutoresearch loop（自主研究）の考え方を参考に、私は自分で一つ構築しました。明確な目標、制約、実験方法論を与えれば、エージェントはデータがそれ以上向上しなくなるまで実行し続けます。
LLMにはOpus 4.6を使用しました。
私の20x Claude Maxは、このタスクをまだこなせます。
サンドボックスについては、使っていないiMacを一台、リモート実験機として使用しました。
さらにTailscaleを使って、Windowsワークステーション上のVSCodeからリモート制御しました。
データについては、この研究で最も役立ったのは間違いなく@coinglass_comです。
また、@AlbertCoinGlassのこの研究に対するAPIスポンサーシップに感謝します。
ローソク足、オーダーブック、OI、資金調達レート、清算、すべて揃っています。
これに加えて、私は以下も使用しました：
- Binance API
- Skill Hub（手動で@0xOarに言及、確かに非常に使いやすい）
- Etherscan V2 APIで履歴オンチェーン記録を取得
2）どのようなデータを見たか
最終的に12の大カテゴリ、60以上のサブ次元を整理しました。以下を含みます：
- 資金調達レート
- OI
- ロング/ショート比率（個人投資家/大口投資家/ポジション/アカウント）
- テイカーの売買比率
- 清算量
- オーダーブック
- オンチェーン送金
- ローソク足
最初に選んだ通貨は、$RIVER、$STO、$MMTを含め、私の経験に基づいて判断した仕手通貨16種類です。
四、第一段階：最初は「上げ相場の前兆」を予測しようとした
そして、私はカモが最も好んで夢想するが、通常最も問題が発生しやすい仮定を採用しました：上げ相場の前兆を予測する。
「妖幣の操作の前には必ずシグナルがある。例えばFRの異常、OIの蓄積、オンチェーンの異動など。これらのシグナルを見つけ、事前にポジションを構築し、そしてお金を刷る。」
事実が証明したように、これは最も速く損をする方法です。
当時、私は「操作」について特に厳密な定義を持っていませんでした。
まず$RIVER、$STO、$MMTのローソク足から、手動で最も明らかな「仕手イベント」をいくつか切り取り、それらのイベントから共通点を見つけ、さらに別の16種類の通貨に拡張して実験セットを形成しました。
過学習を防ぐため、Autoresearchは厳密な時間分割を行いました：
- 初期データでトレーニング
- 後期データでホールドアウト（持続性検証）
- ホールドアウトセットはトレーニング段階では完全に見えない
実験方法も非常に単純でした：
資金調達レートなどの単一シグナルの極値から始め、
次に他の指標を少しずつ追加していき、F1が向上するまで続けました。
結果：
トレーニングセットのF1は0.72まで上昇しました。
成功しそうに見えました。
ホールドアウトに適用すると、ほぼすべてが無効化され、F1は0.1前後に低下しました。
つまり：
「操作がいつ発生するかを予測する」という道は、基本的に通じない。
五、問題は：因果関係を逆に考えていることにある
第一版の失敗後、私は根本的な問題に気づきました：
妖幣は、特定の指標に合致するから妖幣になるのではない。
妖幣であるからこそ、それらの指標の特徴が現れるのだ。
この論理は、皆さんの体感と非常に一致しています。
相場全体が悪くても、妖幣は常に単独で暴れます。
妖幣は相場全体の道理には従わず、ただ一つのことに関係します：
仕手がいるか？
したがって、私たちは仕手通貨がいつ始動するかを予測してはいけません。
本当に実行可能な方向は：
すでに始動した後で、「これは仕手通貨であり、今まさに仕手行為を行っている」と認識し、その状態に基づいて取引戦略を見つけることです。
そこで私は考え方を完全に変えました。
今回は「仕手サイクル」を厳密に定義し始めました：
短時間で素早く上げ、素早く下げる、この完全なプロセスを一つの操作サイクルとします。
次に解決すべき問題は以下になりました：
- どれだけ上げ、どれだけ下げれば完全なサイクルと言えるか？
- サイクルを特定した後、どの方法で取引するか？
これらはまずすべてAI自身に発見させました。
実験サンプルも大幅に拡大しました：
- 16種類の通貨から、415の仕手サイクルを特定
- 後に、市場の認識に合致する55種類の「仕手通貨」に拡張
- 最終的に1447のサイクルをラベル付け
サンプルサイズは占いではなくなりましたが、その後私は連続して失敗しました……
六、いくつかのバージョンの戦略、連続して叩かれる
V1：高値でショート
第一版の戦略が出したのは「高値でショート」という考え方でした。
バックテストのシャープレシオは+0.72。
悪くないように聞こえます。
ホールドアウトを実行すると、トレーニングセットとテストセットは完全に別世界でした。
後で振り返って気づいた問題は：
私が与えた制約が少なすぎて、Opusが自分で「高値」とは何かを定義してしまったことです。
結局、占い師に二重スリット実験をさせているようなものでした。
V2：直感を禁止した後、結果はさらに悪化
そこでV2では直接制限を追加しました：
- 直感を禁止
- 各指標にはデータによる裏付けが必要
- さらに異なる仕手スタイルを区別
例えば、急騰急落、緩やかな上昇と急落、急騰と緩やかな下落などです。
私は、異なる仕手の「声紋」を見つけさせようとしました。
結果、非常に科学的に以下の結果を出しました：
シャープレシオ -0.28。
その後、OpusにV1とV2の意思決定ロジックを説明させたところ、
私は突然、この二つのバージョンの戦略が本質的に同じことをしていることに気づきました：
天井を探ってショート。
