暗号資産自動売買システム パラメータ完全ガイド ―
商品コード：Special_Report_Crypto_3_B
IISIA特別レポート「『暗号資産の民主化Ⅲ』 ― 暗号資産自動売買システム パラメータ完全ガイド ―」（表紙B）
販売価格：110,000円 （税込）
「程なくしてグローバル金融秩序が全面転換し、量子コンピューティング＋AI＋ブロックチェーンによる全く新しい金融システムが姿を現す」
弊研究所はかねてよりその様に述べ、だからこそブロックチェーン、そして暗号資産の世界についてお客様ご自身が「その手」で自動売買システムを構築出来る能力を身につけるべきと説いてきました。そして、そうした方向で自己研鑽を重ねる全ての皆様のためにお送りしているのがIISIA特別レポート「暗号資産の民主化」シリーズです。
今回はその第3弾。「暗号資産自動売買システム パラメータ完全ガイド 」をお届けします。
暗号資産の自動売買システムを構築している時にどうしても必要なのが、コード上、複数配置することになる「パラメータ」に関する深い理解です。今回はこのことについて何と！「290頁余」もの大作のレポートをお届けしたいと思います。
図表も複数入り、大変分かりやすく、とても使いやすいマニュアルです。また、今回よりPDF版のみで販売をし、ページ間に相互リンクを貼ることにより、クロスリファレンスをしやすくしてあります。大変便利です。）
＊2026年7月23日までの限定特別価格でのご提供です（第1次）。同日の営業時間内までにお買い求めいただいたお客様には、同24日営業時間中にメール添付（PDFファイル）にてお届けさせて頂きます。
＊表紙は3つのタイプがございます（A/B/C）。本文テキストは同じですのでご注意下さいませ。（こちらは表紙Bです）
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【著者・弊研究所代表 原田武夫の言葉】
「大規模言語モデル（LLM）の普及によりAI駆動型開発がそれによって誰でも・どこでも・手軽に行える様になったことを受け、暗号資産の自動売買システムもまた誰でも・どこでも出来る様になったこと」が今後、我が国においてもいわば“暗号資産の民主化”とでもいうべき全く新しい状況を創り出していくことを、これまで弊研究所は既刊である2つの特別レポートを通じて御伝えしてきました。今回お届けしますのはその「第三弾」であり、いよいよそうした自動売買システムを、pythonを用いて自ら創り出される最初の道しるべとしてお届けするものです。
「暗号資産なんて全くもって怪しげなものではないのか？ましてやpythonなんて出来ないし、自分には全く関係が無い話だ」
この特別レポートを手にとって読まれている皆様におかれてはよもやその様なことを想われていることはないとは思います。しかし実際に構築し始めると実に奥深いことにすぐに気づくのがこの暗号資産の自動売買システム構築の世界です。確かにシステムそのものはとどのつまり、「データ入力」があり、それに基づいて「暗号資産の購入（entry）」をする、そして然るべき時にそれを「売却（exit）」し、最後に以上のプロセス全体を評価し、次の取引に向け改善するという繰り返しをするためのループに過ぎません。しかしそうした機械学習（machine learning）としての人工知能（artificial intelligence）は現段階では原理的に過去データに対するマッチングを行っているに過ぎず、その意味で「閉じられた系」そのものであるわけです。ところが実際のマーケットとなるとそうはいきません。「動く現実」の中において暗号資産は秒単位、いやそれよりももっと早い間隔で取引されており、しかもそれは過去のパターンと完全に同じであるわけでもなく、したがってそれは「開かれた系」そのものというべき世界に属しているのです。その結果、前者を極めれば後者においても当然最適化される（すなわち「儲かる」）ということでもなく、実は“その次の世界”が控えているということにお気づき頂ければと思います。
そうした「未知の世界」へと私たちを誘ってくれるのが暗号資産の自動売買システムなのであり、かつそれを自らの手で構築するという行為なのです。弊研究所としてはそれに対する皆様の取り組みを通じて、我が国において最も足りない「デジタル人財」が一人でも多くなりますよう、社会貢献事業としての「クスノキ・プロジェクト」を昨年（2025年）9月から展開させて頂いておりますことは読者の皆様もご存知のとおりのことと拝察致します。
ちなみに今回取り上げました暗号資産自動売買システムにおいて必須のパラメーターの中でも弊研究所が開発中であるシステム「JINMU」は
―Tier1
• ATR
• Momentum
• ROC
• EMA
• ADX
―Tier2
• HHC
• Trend Duration
• Volatility Change
―Tier3
• Body Size
• Gap Size
などを用いています。「なぜこれらを用いているのか？」という問いかけを自問自答しつつ、是非、本特別レポートを精読して頂ければと思います。そしてこの問いかけに対する答えは定期的に別途一般公募しております社会貢献事業「クスノキ・プロジェクト」のワークショップの現場においてお話が出来ればと考えております。
では・・・始めましょう。人工知能（AI）を“馬の様に乗りこなす”「現生人類Ａ＝新生人類」の世界へ、ようこそ！
なお、本特別レポートで扱ったパラメータは自動売買システムを構成する「部品」に過ぎません。実際の運用成績を決定するのはそれらをどのような順序で組み合わせ、どのような条件で発動させるかという「設計思想」です。次回特別レポートではこれらの部品を用いて実際に収益性を持ち得るアルゴリズムをどのように構築するべきなのか、その発想の例を解説する予定です。
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