素人はbotterになれるのか？とりあえず、やってみる 2週目

当面の目標の確認

当面の目標は『投資botの自作』です。
投資botを作る過程で

• Python
• 線形代数学
• 統計学
• 機械学習
  などを勉強します。それを楽しいと思うのでこの目標を上げています。

今週(2026-02-23 ~ 03-01)何をしたのか？

線型代数学

書籍『線形代数学（著：川久保勝夫）』

第5章「連立2次方程式」読了

• 連立1次方程式の解法
• クラーメルの公式

第6章「ベクトル空間」読了

• ベクトル空間
• 一次結合・生成
• 部分空間
• 一次独立／一次従属
• 基底
• 次元
• 連立斉一次方程式・解空間
• 線形写像（核・像）
• 行列表現・基底変換
• 同型・商ベクトル空間

商ベクトル空間というのがよく分からなかった。

Claude Code

書籍『実践Claude Code入門』
上記の本を読み進めたが、正直よく分からなくなってあまりやってない。
claude.md とか SKILLSとか内容、何書けばいいのか、分からないよ。

ほぼプログラミングせず、数学してた

投資botを作るを目標にしているのだから、プログラミングは必須なのですが、どうにも苦手意識があり、どう対処していいのかが分からないと思いながら進めています。
本当は、数学の時間が大幅に少なくしてプログラミングの時間を増やすべきなのですが・・・。
今後の課題とします。

そもそも投資botに数学はいるのか？

そもそも簡単な投資botなら数学なしで作れるようです。
私もchatGPTと何時間もやりとりしながら、コピペを繰り返し、投資botを作った事があります。
全然儲からないbotが出来上がりました。
それ以上に自分で作っている感じがしないので、つまらなかったです。
話を戻しまして、

レベル1：ルール型bot（数学ほぼ不要)

例：

• 移動平均クロス
• RSIが30以下で買い
• 高値ブレイクでエントリー

必要なもの：

• Python
• データ処理
• if文

このレベルでは数学はほぼ不要です。

レベル2：統計的優位性を考えるbot

例：

• 勝率の検証
• 期待値の計算
• ドローダウン分析
• シャープレシオ

ここから必要：

• 期待値
• 分散
• 共分散
• 確率分布

このレベルで統計学が効いてきます。

レベル3：モデルベース・機械学習型

例：

• 回帰モデル
• 主成分分析
• 因子モデル
• リスクパリティ
• ポートフォリオ最適化

ここから必要：

• 線形代数
• ベクトル空間
• 行列演算
• 固有値
• 最適化

機械学習は数学の塊です。

だから、すぐには必要ないかもしれないけれど、いずれ数学が必要になると思って勉強しています。

来週の計画

claude codeはせっかく20ドル払って契約したので、もう少し頑張ってみようと思います。

• 線型代数学
  • 書籍『線形代数学（著：川久保勝夫）』
• Claude Code
  • 書籍『Claude CodeによるAI駆動開発入門』