Upbitを運営するDunamuは7月14日、自然文で入力した暗号資産の売買アイデアを過去の価格データで検証できるAIベースのバックテストツール「Upbit Strategy Toolkit」のβ版を公開した。
同ツールは、ユーザーが日常的な言葉で入力した投資アイデアを売買戦略に落とし込み、過去の価格データを基にパフォーマンスを分析する。実際に資金を投じる前に、収益率や最大ドローダウン（MDD）、勝率などを確認でき、市場ごとの手数料や約定条件も分析結果に反映される。
生成AIが誤った前提に基づいて検証結果がゆがむリスクを避けるため、DunamuはAIエージェントとバックテストエンジンの役割を分離した。AIはユーザーの売買アイデアを計算可能な戦略ルールへ変換し、実際の成績算出はツールキットに内蔵したバックテストエンジンがUpbitの過去相場データを使って実行する仕組みだ。
対応するテクニカル指標は、相対力指数（RSI）、移動平均収束拡散法（MACD）、ボリンジャーバンドなど15種類。時間軸は1秒足から月足まで対応する。
ユーザーはAIエージェントとの対話を通じて、売買条件や分析期間、指標の基準値などを変更しながら、複数の戦略を比較できる。例えば「RSIが30以下で買い、70以上で売る」といった条件を入力し、期間や基準値を調整しつつ、収益率やリスク指標の変化を確認する使い方を想定している。
また、Claude Code、Cursor、Codexなど外部のAIコーディングエージェントとの連携にも対応する。
Upbit関係者は「AIの活用でバックテストのハードルを下げる一方、検証結果の再現性も高めた」とコメントし、「今後も高度化したシステムと効率的な利用環境の提供を続ける」と述べた。
著者について
Sangyeop Oh
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