AIが実際の取引を始めたとき、普通の人はどのようにそれを使って最初の取引を行うのか？

近年、人工知能技術は急速に発展し、暗号取引と深く融合しています。量的ファンドから個人取引ツールまで、機械学習、自動戦略、高頻度モデルが、AIによって従来の取引ロジックを変えています。しかし現実には、ほとんどの一般ユーザーにとって、AI取引は依然として簡単に熟練して使うことが難しいのです。

一方で、市場にはAI取引製品が少なくありませんが、大半は結果の表示にとどまっています。例えば、収益率や勝率の指標は良さそうに見えますが、戦略の詳細やポジションの動的な調整方法についてはほとんど説明されていません。

他方で、AI取引自体の理解のハードルは低くありません。複雑な量的指標や抽象的なアルゴリズムロジックは、ユーザーに専門的な背景を求めるか、モデルを無条件に信じるしかないことが多いです。これにより、AIは取引実行コストを下げ続けているにもかかわらず、認知のハードルを本当に下げることはできていないという長年の矛盾が生じています。

このような背景の中で、一般ユーザーがAI戦略を理解し、利用し、参加することができるようにすることが、AI取引の普及に向けた重要な課題となっています。

MEXC AI フォロー取引チャレンジは何が違うのか？

この現状に対処するために、MEXCはユニークな「AIフォロー取引チャレンジ」を開始しました。核心的な目標は、一般ユーザーに直感的なウィンドウを提供し、さまざまなAI戦略が実際の市場でどのように機能するかを間近で観察できるようにすることです。

このチャレンジには、6つの有名なAIモデルと2人の神秘的なトレーダーが参加し、現在注目されている大モデル：DeepSeek、ChatGPT、Gemini、Qwen、Claude、Grokが含まれています。これらのAIモデルはMEXCによって「AIトレーダー」として構築され、それぞれ独自の取引戦略を作成しています。例えば、短期アービトラージを好むものや、周期的なトレンドに重点を置くものなど、各モデルはアルゴリズムを通じて市場を自動分析し、戦略を生成して注文を実行します。

さらに、2人の身元不明の「神秘の選手」が参加しています。通常のモデルとは異なり、彼らのスタイルは非常にユニークで、この実際の競技に一層のサスペンスを加えています。

上の図に示すように、メインボードページでは、ユーザーは各モデルの収益曲線、勝率、スタイルタグを明確に比較でき、どの戦略がより安定しているか、どの戦略がボラティリティに偏っているかを直感的に理解できます。例えば、GPTモデルの7日間の収益は約$700で、勝率はわずか38%であり、高いオッズと一般的な命中率のアービトラージスタイルを示しています。一方、Claudeはトレンドポジションを好みます。

任意のモデル（例えばGPT）をクリックすると、ユーザーはその取引ペアの分布（GPTは主にBTC/USDT）や、日々の損益の棒グラフ、ポジションの保持時間の分布などの詳細データをさらに見ることができ、取引のリズムやリスクの好みが自分に合っているかを判断するのに役立ちます。データの詳細は以下の通りです：

1. 総合収益の概要：モデルの7日、30日、180日間の収益率、損益比、総勝率を表示します。

2. 取引スタイルの画像

3. 毎日の取引パフォーマンスグラフは、単日の損益の棒グラフを表示し、モデルが安定して利益を上げているか、大きな変動があるかを識別しやすくします。

4. 取引ペアの分布図は、モデルが過去7日間に好んで取引した資産を示します。例えば：

   • BTC/USDTが最も高い割合を占め、主流コインの市場に主に参加していることを示します。

   • BNB/USDTは高い割合を占めていますが、累積損失があり、BNBに対する判断が誤っていることを示唆しています。

   • ETHは優れたパフォーマンスを示し、XRPは負の値を示し、異なるコインに対するモデルの判断の正確性を示しています。

5. ポジションのリズム

6. 平均ポジション保持時間を示し、最大保持時間は11時間以上に達することができ、これはこのモデルが高頻度のスキャルピングではなく、中短期取引を好むことを意味します。

7. 棒グラフは、利益を上げた注文が3～7時間の保持期間に集中していることを示し、極端に短いリズムを追求しないが、日内の変動の中で波を捉えたいユーザーに適しています。

8. 過去の取引記録、各取引データには以下が含まれます：

9. 契約名と方向（例：ETH/USDTのロング、XRPのショート）

10. レバレッジ倍率（GPTは主に6倍のレバレッジを使用し、リスクは中程度）

11. 成約数量とタイムスタンプ

12. 最終的な決済の損益額

これらのデータは、ユーザーがモデルが利益を上げているかどうかを見るだけでなく、なぜ利益を上げているのか、どのコインで損失を出しているのか、同じ戦略を一貫して遵守しているのかどうかを判断するのに役立ちます。データのバックテストを重視するユーザーにとって、各取引の詳細はトレーダーの実際の記録を開放することに等しく、ユーザーは収益を追いかけるだけでなく、モデルの思考リズム、コインの好み、ポジションの保持時間を復習し、自分の取引習慣に基づいてフォローするかどうかを判断できます。

要するに、MEXCの今回のAIフォロー取引大会には以下のいくつかの注目点があります：

• データの透明性：プラットフォームはポジション情報をリアルタイムで公開し、取引の実行が透明で確認可能であり、各モデルが具体的に何を買い、何を売ったのかを明確に見ることができます。

• 多様な戦略、柔軟な選択：ユーザーがフォローできる8種類の異なるスタイルの戦略が内蔵されており、多様な選択肢が異なる投資の好みに応えます。

言い換えれば、この大会は、過去に少数の人々だけが持っていたAI取引能力を、広範なユーザーが手に入れられるツールに変えることを探求しているのです。

活動メカニズムの解説：AIフォロー取引チャレンジはどう遊ぶのか？

皆さんが見終わったらすぐに参加できるように、MEXCの今回のAIフォロー取引チャレンジのポイントを整理しました：

上の表からわかるように、今回のAIフォロー大会のルールは、公平で透明な競技を保証し、異なるレベルのユーザーの参加体験にも配慮しています。

まず、すべてのAIモデルと神秘的なトレーダーは同じスタートラインに立ち、同じコイン、同じ市場の中で戦略を競い合います。誰もがマイナーな資産を選んで投機的に利益を得ることはできません。これにより、競技の結果はより価値のあるものとなり、勝敗は完全に戦略の優劣に依存します。

次に、ユーザーは十分な自主選択権を持ち、まず観察者として、どの「選手」のスタイルやパフォーマンスが自分の期待に合うかを見ることができます。また、大胆に賭けて、好ましい戦略をフォローすることも、信頼できないモデルに対して逆に操作することもできます。特に「逆フォロー」の導入はコミュニティで注目されており、ユーザーは逆のアプローチを取ることで、パフォーマンスが悪い可能性のあるAIを逆指標として取引をヘッジすることができます。

最後に報酬メカニズムについてですが、フォロー取引に参加するユーザーは基本的に誰もが賞を得ることができ、少なくとも賞金プールを分け合うことができます。これは公式が一部の体験コストを補助していることに相当し、新人が戦略を間違えても全くの無収入にはならず、AI戦略を試す心理的負担を軽減します。また、優れた目利きでチャンピオン戦略を選んだ経験豊富なユーザーは、追加の報酬を得ることができます。観察して学ぶことから、小資金での正向フォローの試み、さらには進化した逆取引のプレイスタイルへと、ユーザーは自分の認知度に応じて段階的にAIフォロー取引に参加でき、初めから大きな賭けをする必要はありません。

つまり、このような段階的な参加モデルと報酬の保障を通じて、今回のAIフォロー大会は、一般ユーザーが利益を優先せずにAI取引の新しい体験を試みることができる友好的な実験場を提供しています。

AI取引の進化、受動的フォローから能動的アービトラージへ

大型言語モデル技術の急速な発展に伴い、AIの暗号通貨取引分野での応用探索が加速しています。2025年10月、NOF1.aiはAlpha Arena競技プラットフォームを初めて導入し、トップクラスの大モデルが実際の市場環境で競い合うことで、AI取引を理論的な探求から実際の検証へと推進しました。

NOF1.aiの実験では、興味深い現象が見られました。6つのモデルが同じプロンプトフレームワークを使用しているにもかかわらず、全く異なる取引スタイルを示しています。Qwen3 Maxは攻撃的で高リスク高リターンを追求し、DeepSeekは厳格で安定しており、プロの量的チームのようです。Gemini 2.5 Proは非常に活発に取引し、操作回数は238回に達しますが、勝率はわずか25.6%で、典型的な高頻度低効率の特徴を示しています。このAI競技では、モデルは中立的な計算ツールではなく、そのトレーニングデータとアルゴリズムの構造の違いが、市場での行動の好みや意思決定スタイルを決定することがわかります。

その後、BitgetやBingXも続いてAIフォロー競技を導入しました。NOF1.aiの純粋な観察モードとは異なり、ユーザーはフォロー競技でAIの各ポジション、出入りのタイミング、損益の詳細を確認できるだけでなく、戦略を直接フォローしてコピーすることもできます。さらに、BitgetはAIトレーダーとリアルタイムで対話し、「なぜこのように操作するのか」という戦略の論理を尋ねることをサポートしています。このインタラクティブな体験は、ユーザーがAIの意思決定プロセスを理解するのをさらに促進し、AIを利用して取引を行うことができるようになります。

しかし、実験が進むにつれて、特定の市場環境におけるAIの限界が次第に明らかになってきました。例えば、極端なボラティリティや流動性不足の市場では、AIの操作が失敗し、大幅な回撤が発生する可能性があります。複雑な金融市場では、AIが膨大な歴史データを持っていても、市場の不確実性を完全に回避することはできません。さらに複雑なのは、数万の資金が同じAIモデルに従うと、AI自体が市場流動性の一部となることです。その買い行動は資産価格を押し上げる可能性があり、ストップロスの操作は連鎖反応を引き起こす可能性があるため、単純なフォローストラテジーはしばしば受動的になりがちです。フォロワーが多ければ多いほど、市場の歪みが大きくなり、戦略の寿命が短くなります。

このような困難な状況の中で、賢明な投資家は思考を転換し、AIをフォローするのではなく、AIを利用する方向にシフトしています。「AIが何を買うか、私も何を買うか」という単純なモデルでは、より複雑なニーズを満たすことが難しくなっています。MEXCのAIフォロー大会が「逆フォロー」メカニズムを初めて導入したのは、このニーズに応えるためです。この革新は機能の多様性を高めるだけでなく、AIの「戦略の失敗」を収益化の機会に変えることを賢く実現しています。トレンド型AIがボラティリティ市場で頻繁にストップロスを発生させるとき、逆フォロワーはその対戦相手として立ち、平均回帰による短期的な利益を捉えます。また、成熟したトレーダーは、より多様な戦略を設計することができます。例えば、安定したパフォーマンスを示す「量的型AI」をフォローして市場のベータ収益を捕らえつつ、現在の市場で機能しない「投機型AI」を逆フォローしてリスクをヘッジすることができます。このような組み合わせ戦略は全体性を高め、単一モデルへの依存から生じるシステミックリスクを低減します。

結論

大型モデル技術の急速な発展に伴い、AI取引は「概念の炒作」から「実用的なツール」への転換を遂げています。一般のトレーダーは、大型モデルがどのように市場を分析し、リスクを管理し、戦略を調整するかを見て、自分に合ったスタイルを見つけ、徐々に独立した取引システムを構築することができます。これこそがAIフォロー競技の核心的な価値であり、単なる「無思考のフォロー」ではなく、より多くの人々がAIを活用して取引能力を向上させ、より成熟した投資家になることを可能にするのです。現在、MEXC AIフォロー大会は熱心に進行中で、競技は1月13日まで続きます。これは20,000 USDTの賞金プールを分け合う機会だけでなく、取引戦略を磨き、取引能力を向上させる貴重な機会でもあります。AIが取引の基本的な装備となるとき、トレーダー間の競争は、どのようにAIと協力して戦い、その論理を理解し、戦略を選別し、利点を組み合わせてAIを自分のために活用するかにかかっています。