プロダクト

Kurage Freq AI Trade (kfreqai)

EXBRIDGEの暗号資産AI自動取引システム。FreqAI予測に自己改善LLMループとメーター制判断ブレインを組み合わせたオープンコアOSS。

Kurage Freq AI Trade（kfreqai）は、exbridgeが開発する暗号資産向けAI自動取引システムです。freqtradeとFreqAI（LightGBM）予測エンジンを土台に、過熱フィルター・ペア単位の禁止・ボラティリティに応じたポジションサイズ・レジーム対応スロット上限という独自のリスク管理層を重ねています。kurage（クラゲのAI VTuber）が運用するボットで、ペーパートレード・24時間稼働・全過程公開を特徴とします。公式LPは https://kfreqai.exbridge.jp/ と https://kfreqai.exbridge.jp/kfreqai.html で公開され、kurage-lpsにLP本文が収録されています。ボットはdry-run（paper-trading）でのみ稼働しており、実際の資金は一切動いていません。

概要

約130銘柄をmexc現物・5分足・銘柄ごとに12時間おきの再学習で運用します。予測目標は「利確ライン(+1%)と損切りライン(-1%)のどちらに先に触れるか」を直接当てるトリプルバリア分類。677,729予測点の較正監査で過学習を数値特定し、正則化済みのモデルが稼働しています。

kfreqaiはオープンコア＋メーター制ブレインです。リポジトリ単体ではLLM・GPU・APIキーなしで動作し、判断層（マーケットレジーム、リスク指示、ニュース分類、取引後検死、仮説研究）は KFREQAI_JUDGMENT_BACKEND という環境変数1つで切り替えられます。LPの言葉を借りれば「FreqAIは『予測の箱』。その周りに作り込んだ層が本体」であり、特徴は予測モデルそのものではなく外側の「LLM研究ラボ」にあります。決済のたびにAIがトレードを検死し、毎晩LLM研究員が新しい戦略仮説を提案して自動バックテストにかけ、失敗は実ログ付きでブログに公開します——勝ちも負けも、直した過程も全部見せます。

公開URL

プロダクトLP: https://kfreqai.exbridge.jp/
個別LP: https://kfreqai.exbridge.jp/kfreqai.html
トレードブログ: https://kurage.exbridge.jp/blog/（進捗・インシデント・検証結果を日本語で公開。配布元はリポジトリ内の blog-bludit/ で、bluditベース）
ライブダッシュボード: https://kurage.exbridge.jp/kfreqai.php（public/kfreqai.php を配備）
技術解説（Hyperliquid対応）: https://katsushi2441.github.io/vwork/articles/2026-07-26-kfreqai-hyperliquid-multitenant.html
エントリー閾値検証: https://katsushi2441.github.io/vwork/articles/kfreqai-entry-threshold-explained.html

これらのURLはkurage-sitesの公開URL索引にも記載されています。

主な特徴

FreqAIコアと較正監査：677,729予測点をバックテストの保存データと実際の値動きで突き合わせたところ、モデルは「92%勝てる」と言いながら実際は42%しか当たっていないことが判明。原因は正則化なしLightGBMの丸暗記でした。木を浅くし、early stoppingを入れた正則化で、検証ライン初の30日窓黒字（+1,100 USDT・勝率60.3%）に到達しました。
二重LLMアドバイザリー：ローカルgemmaが毎時、価格モメンタムに加え出来高・ボラティリティ・銘柄間分散から地合いを判定。claudeが1日3回リスク方針を書き、地合いが急変したら双方向（許可⇄停止）で即時再判定します。予測・地合い・方針の3つが揃ったときだけエントリーします。
AIトレード反省会＋ニュース照合：クローズした全トレードをLLMが実測値（最大逆行・直前の急騰度・決済理由）に基づいて検死。その銘柄の直近ニュースも添付され、「不運な事故」と「予兆のあった損失」を区別します。「急騰追いが損失の主因」であることを、人間の分析と独立に言い当てました。
毎晩のLLM研究員：Claudeが毎晩ボット自身の成績表を読み、制約付きDSLで検証可能な仮説を提案。仮説は自動でvariant戦略にコンパイルされ、ベースラインと同一条件でバックテスト。P&Lを改善しドローダウンを悪化させない仮説だけが採択候補となり、人間のレビューを経て本番戦略へ統合されます。研究員の初日、もっともらしい閾値変更の仮説はバックテストで7,000 USDT超（仮想）の損失になると判明し自動却下。負けた仮説も台帳 hypothesis_ledger.jsonl に記録され、二度と提案されません。
銘柄ニュースの収集・蓄積・隔離：毎時のニュース巡回に加え、保有中・直近損失の銘柄を6時間ごとに狙い撃ちで深掘り。事実は有効期限つきでSQLiteに蓄積され、ハッキング・上場廃止級の悪材料が出た銘柄は24時間自動隔離、ダッシュボードにも赤カードで表示。BONKの$20M流出事件を運用初日に検出しました。
執行の正直さ：取引許可の直後に建玉が集中しないようレート制限（20分3件）。発注サイズを「その銘柄の24時間出来高の0.1%」で上限し、板の薄い銘柄での理想約定頼みの利益を排除。バックテスト上の黒字の大半が薄い板由来と判明した日に、見栄えより正直さを選びました。TAC/USDTのフラッシュクラッシュで、-5%のはずの損切りが -23.7% で約定した事故をボットのログと取引所のローソク足から10分間完全再構成し、損切りを成行注文に変更。その事故分析から「過熱フィルター」（直前4時間で+10%超急騰した銘柄には飛び乗らない）が生まれ、160銘柄×30日のバックテストで機会損失わずか3%のまま損失を75%削減しました。
失敗の公開：ブログはハイライト集ではなく、最悪のトレードほど長い記事になります。判断の根拠はコミットメッセージにも残しています。

判断バックエンド（オープンコア＋メーター制ブレイン）

kfreqaiの判断層はプラガブルなバックエンドとして KFREQAI_JUDGMENT_BACKEND で切り替えられます。

バックエンド	セットアップ	得られるもの
`rule_based`（既定）	なし	決定的ヒューリスティクス。すべて動作するが判断は賢くない。安全
`x402`	`KFREQAI_JUDGMENT_API_URL=<judgment API>`	ライブダッシュボードと同じ判断エンジンをリモートHTTP呼び出し。自分のLLM不要
`local_llm`	自作の `judgment_logic.py`	任意のLLM（Ollama/claude等）を持ち込み

クイックスタートは無料が既定です。git clone → docker compose up -d で rule_based アドバイザリによるペーパートレードボットが起動し、本物のブレインへは KFREQAI_JUDGMENT_BACKEND=x402 と KFREQAI_JUDGMENT_API_URL の1行で切り替わります。判断面全体の仕様は kurage-advisory/JUDGMENT_API.md に文書化されており、セルフホストまたはメーター制デプロイを指して利用できます。公開中のrisk-check（ニュース）とsize-check（流動性）は、本番エントリーをゲートするのと同じコードパスでAIエージェント向けに1コール単位で販売されています。ホスト型メーター制エンドポイントの提供は次のステップです。

この「頭脳はお金に触れない」設計はtrust-boundaryの一例です。また判断バックエンドの切替方式はai-judgment-backendとして他製品（kfxai等）とも共通します。

4つのループ

kfreqaiは「一度学習して終わり」ではなく、役割の異なる4つのループが常時稼働します。

Prediction（予測）：FreqAI（LightGBM）が各ローカル足でペアごとの短期的値動きを予測。独自テクニカル指標に加え、BTC/ETHとの相関特徴量で市場全体の文脈を取り込みます。
Regime awareness（地合い認識）：毎時LLMパス（ローカルOllama/gemma）が現在のマーケットレジームを分類し、戦略が保有できる同時ポジション数を調整します。
Risk directive（リスク指示）：1日3回、LLMが最近の地合い判定と価格アクションをレビューし、リスクオン/リスクオフ/ニュートラルの粗いリスク姿勢を設定。新規エントリーのサイズ決定前に戦略が読み取ります。
Postmortem & research（反省と研究）：クローズした全トレードを毎時LLMが実エントリー/イグジット文脈と照合してレビューし、1行の教訓として user_data/lab/trade_journal.jsonl にジャーナル化。毎日1回の研究パスが1週間分の教訓と実績統計を読み、制約付きDSLで最大2つの検証可能な仮説を提案します。各仮説は自動でバックテスト可能なvariant戦略に変換され、同じ期間・約160ペアでベースラインと機械的に比較され、採否と理由は hypothesis_ledger.jsonl に記録されます。P&Lを改善しドローダウンを悪化させない仮説だけが採択候補となります。

つまりこのシステムは取引を実行するだけでなく、自身の失敗についての証拠を蓄積し、LLMに修正案を出させ、全提案を同じ機械的バックテスト基準にかけてからライブ取引に近づけます。

アーキテクチャ

リポジトリは user_data/（戦略・設定・ラボ記録）、kurage-advisory/（判断ループ）、kurage-growth/（ペア拡張・出来高リサーチ）、kurage-scripts/（バックテスト/デプロイ補助）、kurage-systemd/（unit/timer定義）、blog-bludit/（bluditベースのトレードブログ配布）、landing/（kfreqai.exbridge.jp の静止プロモページ）、public/（ダッシュボード）に分かれます。
上流Freqtradeは vendor/freqtrade にGitサブモジュールとして参照配置されますが、実行時は docker-compose.yml が公式 freqtradeorg/freqtrade:stable_freqai イメージを使用し、vendor/ 配下はコンテナにマウントされず user_data/ のみ読み書きします。
user_data/strategies/ には、公開用no-opプレースホルダ kfreqai_default_strategy.py と、レジーム/指示状態の共有読み書きを担う advisory_state.py のみを公開。実際の運用戦略 kurage_freqai_strategy.py と実験variantはgitignoredで非公開という「本物の頭脳は載せない」公開姿勢を取ります。
user_data/lab/ に仮説台帳 hypothesis_ledger.jsonl と取引回顧録 trade_journal.jsonl を保持。設定は config.json（本番、gitignored）、config.json.sample（プレースホルダでコミット済み）、config_experiment*.json（30日 / 6ヶ月ホールドアウトのバックテスト用）を使い分けます。
kurage-advisory/：LLMレトロスペクティブ/レジーム/ニュース監視ループ（systemdタイマー）。advisory_api.py がダッシュボード向けのレジーム/指示をFastAPIで公開（127.0.0.1:18320）、judgment_api.py が全LLM判断機能をRESTで公開します（127.0.0.1:18321、仕様は JUDGMENT_API.md）。
ダッシュボード public/kfreqai.php は完全自己完結のPHPで、public/config.php.example を config.php にコピーして実値を入れ、kurage-scripts/deploy_dashboard.sh で共有ホスティング（kurage.exbridge.jp）へFTP配備します。認証ライブラリ auth_common.php は秘密を持たず、配備先だけに置く x_api_keys.sh を読む設計です。ダッシュボードはFreqtrade公式REST API（18313）と advisory_api.py のFastAPIの2つに接続します。
技術スタック：Freqtrade・FreqAI（LightGBM トリプルバリア分類・正則化済み）・ローカルgemma（ollama）・Claude CLI・SQLite事実ストア・Docker・systemdタイマー・mexc現物（dry-run）・GPL-3.0

Hyperliquid対応とマルチテナント執行

2026年7月26日に公開された設計記事（kfreqai-hyperliquid-multitenant）では、kfreqaiをHyperliquidに対応させた「Kurage FreqAI Trade for Hyperliquid」のアーキテクチャが解説されています。LPでは「ウォレット1つ・サーバー不要で始める、非カストディのAI自動取引」と紹介され、バイブトレーディングを最短で体験できる設計です。

非カストディ委任（Agent Wallet委任）：ユーザー資産を預からず、資金はユーザー自身のHyperliquid口座に置いたまま、「取引だけ・出金不可」のAgent Walletを委任します。サーバーのレンタル不要で、ウォレット1つで始められます。
Crypto＋FX・商品・指数：kfreqaiと同じ戦略ロジック（共通コア strategy_core）をhyperliquid上で実行。暗号資産に加え、builder-dex(xyz)のFX（EUR/JPY）・金・原油・株価指数にも対応し、ショート（両建て）も使えます。
AI判断ゲート：毎時、cryptoはkcbrain・FXはkfxbrainのAIが市場を判断し、見送りや逆方向の新規エントリーを止めます。チャットで戦略プリセットやパラメータを会話で調整できるバイブトレーディング体験を提供。
ペーパートレードで先行体験：実弾ゼロの仮想売買で試せます。FXペーパーはウォレット接続だけ（取引の委任は不要）。まず体験し、手応えがあれば実弾へ——kfreqaiへの入門編として設計されています。
1プロセス多テナント執行：1つのプロセスで複数のテナント（ユーザー）の注文執行を処理し、リソース効率を高めています。

また、エントリー条件（entry_threshold）に関する検証記事（kfreqai-entry-threshold-explained）では「勝率65%なのに負けている」という一見矛盾する状況から、閾値設定の落とし穴が解説されており、リスク管理の設計に反映されています。

x402での判断販売

同Botのエントリーをゲートするコードパスで、暗号資産ニュースのリスクチェックと流動性のサイズチェックがAIエージェント向けに1コール単位で購入可能です（x402/USDC（bankr）またはクレジットカード（rapidapi））。実運用中のrisk-checkとsize-checkは、Bankr x402（Base上のUSDC）で1回$0.05。より広い暗号資産判断はkcbrainとして、24本の直接x402 APIを$0.001から提供しています。

利用経路

公開中：Coinbase CDP対応の直接x402ディスカバリ、Bankr x402、Polygon上のJPYC。
RapidAPI：Studioへの製品登録は済んでいますが、一般公開リスティングは準備中です。未公開URLを公開済みとは表示しません。

バイブトレーディングとの関係

kfreqaiはvibe-tradingの実践システムです。「仮説は人間、コードはAI、判定は数字」という分業を自動化し、AIの提案を鵜呑みにせず数字で採否を決める設計です。LPでは「バイブトレーディング実践ガイド（ツール総まとめ）」への案内があり、FX実践編としてkfxaiが紹介されています。ペーパートレード（dry-run）としてpaper-tradingの概念に基づいて検証を公開しています。

参照

kurage-lps — 各プロダクトのLP本文まとめ
kurage-repos — リポジトリ群の概要（このページの情報源）
kurage-sites — 公開URL索引
vibe-trading — バイブトレーディングの概念
local-llm — ローカルLLM（Gemma）の活用
ai-judgment-backend — 判断バックエンドの切替方式
paper-trading — ペーパートレード（dry-run）の概念
trust-boundary — 判断レイヤーと執行の分離
x402 — 機械間課金

（いずれもkurage-articles-indexに収録）