CZ (zccz14) 個人ナレッジベース客観分析レポート

AI 分析日時：2026年02月08日 68 個の Markdown ファイルに基づいて生成 注記：本レポートは AI によって生成され、内容は参考情報です。

概要

リポジトリ所有者 CZ（GitHub ID: zccz14）は、自己申告の専門分野が量化取引とフィンテックであり、オープンソースプロジェクト No Trade No Life (NTNL) の創設者です。西安交通大学（XJTU）を卒業しています。母語は中国語で、英語、日本語でのコミュニケーションが可能、スペイン語を学習中です。

リポジトリの内容は 2026年 1月 5日から 2026年 2月 8日までの約 35日間にわたります。内容は中国語で記述され、以下のディレクトリに分布しています：

• LOGS（54 件）：作業ログ。日常の開発、思考、チームコラボレーションを記録
• INSIGHTS（9 件）：精錬された深い考察記事。投資理論、AI システム設計、認知哲学などをカバー
• QUANT（2 件）：量化取引関連の技術文書（FSA 全スペクトル分析法、EA プロジェクト紹介）
• MEETINGS（1 件）：会議議事録（国泰海通私募ファンド解析）
• EVENTS（1 件）：イベント分析（米国政府によるビットコイン差し押さえ事件）
• DEBATES（1 件）：AI 生成の討論文（堅実な成長 vs 階級の飛躍）

主なプロジェクトは以下の通りです：CZON/CZONE（個人ナレッジベースツール）、EA/Earnby.AI（オンチェーンファンドプロジェクト）、Yuan/1earn（量化取引プラットフォーム）、LegionMind（AI Agent プロジェクト管理ツール）、FSA（全スペクトル分析法）、SandTable（資本持久戦実験フレームワーク）。

プロジェクト紹介

CZON / CZONE

• 起源：2026年 1月 7日前後に開始。当初は ZEN という名称でしたが、命名衝突のため CZON（CZ + Zone）に改名されました。AI ネイティブな個人ナレッジベースおよびコンテンツ配信ツールとして位置付けられています。
• コア機能：
  • 母語で Markdown を記述し、AI が自動的に多言語版に翻訳
  • AI によるドキュメントメタ情報（タイトル、要約、キーワード）の自動抽出
  • AI による自動分類とタグ付けシステム
  • AI による多様なスタイルの要約レポート生成（客観的、批判的、文芸的、人格分析など）
  • ダークモード、サイトマップ生成、SEO 最適化
  • 敵対的生成翻訳（翻訳 Agent + 審査 Agent の反復）
• バージョン履歴：0.4.x から 0.8.6 まで、JSX レンダリングのリファクタリング、ディレクトリ構造のリファクタリング（Hash ID からパスマッピングへ）、YAML Front Matter の削除、OpenCode Agent の統合とロールバックなど、複数回のイテレーションを経ています。
• CZONE：CZON のオンライン版（CZON + Environment）。GitHub Pages でのホスティング、GitHub OAuth 認証、GitHub Actions による CLI 実行を通じて、サーバーレスコストでのオンラインコンテンツ作成プラットフォームを実現する計画です。
• 関連ファイル：創作から配信へ——AIネイティブなコンテンツエンジンの構築、CZON の意味解釈、N 形ポテンシャル曲線

EA (Earnby.AI)

• 起源：2024年 3月から運用されていた私募ファンドが前身。2025年 11月にオンチェーンプロジェクトとして BSC（BNB Smart Chain）にデプロイされました。
• コア機能：
  • ステーブルコインによる元本保証型資産運用 + 変動利回り
  • 優先劣後構造。プロジェクト側の自己資金はすべて劣後部分に投入
  • 方向性ポートフォリオ戦略（機械学習によるタイミング選択）とデルタ中立戦略（クロスマーケットアービトラージ）
• バージョン履歴：累積リターン +39.22%、年率換算約 22%、最大ドローダウン 1.12%、利益月の割合 95%（20ヶ月中 19ヶ月）
• 関連ファイル：EA プロジェクト紹介

Yuan / 1earn

• 起源：チーム内部の量化取引インフラストラクチャプラットフォーム
• コア機能：
  • 量化取引戦略の開発、バックテスト、デプロイ
  • デルタ中立戦略の実行（スプレッド取引、資金調達レートアービトラージなど）
  • 1earn は Yuan を基に二次開発されたユーザー向け製品
• バージョン履歴：2026年 1月期間中、API レート制限と安定性の問題を継続的に修正
• 関連ファイル：チーム作業記録

LegionMind

• 起源：チームメンバー C1 が主導して開発した AI Agent プロジェクト管理ツール
• コア機能：
  • ファイルシステムベースのクロスセッションコンテキスト管理
  • GitHub Project Kanban 機能の統合
  • Agent タスクのスケジューリングと調整のサポート
• 関連ファイル：LegionMind 議論、RFC 議論

FSA（全スペクトル分析法）

• 起源：J.L. Kelly の 1956年の論文を基に拡張された、投資取引シナリオ向けの確率化戦略フレームワーク
• コア機能：
  • 結果空間、確率分布、収益率を定義し、最適レバレッジを計算
  • ニュートン法による厳密な凹関数の最適化問題の求解
  • ブラックスワン防御メカニズム（対称疑似確率注入）を含む
  • 粗利益率（GPM）バックテスト方法とポジション分解能の概念
• 関連ファイル：全スペクトル分析法：情報の最適な現金化方法

SandTable（沙盤）

• 起源：2026年 2月 4日に命名。「資本持久戦」理論を検証するための実験フレームワーク
• コア機能：
  • 市場シーケンス生成（GBM、GARCH、Heston などのモデル）
  • シグナル戦略とベッティング戦略の分離
  • 異なる目標倍率における利益確定頻度と時間間隔の評価
• バージョン履歴：npm に公開済み（パッケージ名 sandt）
• 関連ファイル：SandTable の命名、実験設計

主要テーマ

1. 投資理論と資金管理

• 資本持久戦：「損失を制御し、優位性を蓄積し、勝ちに乗じて追撃する」ことで個人投資家が富の飛躍的成長を実現する戦略的フレームワークを提案。「個人必敗論」「一発逆転論」「堅実発展論」の三つの見解を論駁し、プログラム取引と含み益でのポジション拡大を強調。
• 全スペクトル分析法：情報の最適な現金化方法：ケリーの公式を多結果シナリオに拡張し、最適レバレッジ計算方法、GPM バックテストフレームワーク、ブラックスワン防御メカニズムを提案。
• 資本市場の三体動力学仮説：市場参加者をモメンタム資本（M）、バリュー資本（V）、流動性資本（L）の三種類に分類し、8つの市場相と相転移モデルを構築。
• ボラティリティとレバレッジ：レバレッジはボラティリティに帰約できることを論証。オンブック/オフブックレバレッジの本質とコストを分析。
• ボラティリティの効果はレバレッジの効果に優る：ボラティリティはトレーダーに無料のスプレッドを提供する一方、レバレッジは取引コストを線形的に増加させることを論証。
• 資本持久戦実験設計：基本口座とベッティング口座の分離フレームワークを定義し、アンチマーチンゲールポジション管理ルールを策定。

2. AI システム設計とマルチエージェント協調

• モジュールレベルでの人間-AI協調のソフトウェア工学アーキテクチャ：Protocol Spec → 実装/テスト/ベンチマークコードの並列生成 → 多段階仲裁という Agent ワークフローを提案。
• 人間の支配欲をいかに解決するか——人間-AI協調における制御可能な信頼の問題について：制御可能な信頼の二層乗算モデル（意図整合性 × リスク管理三角形）と意図整合性のフラクタル再帰構造を提案。
• 「有限」を受け入れ、「無限」を設計する——LLM制約に基づくエージェントシステム構築の新たなパラダイム](../../../INSIGHTS/3.md)：調整工学、AI 意思決定経済学、認知フロー管理の三位一体フレームワークを提案。
• 戦場からデジタル空間へ：粟裕の作戦指令がマルチエージェントシステム協調フレームワークに与える示唆について：粟裕の大兵団作戦指令の組織論理を AI マルチエージェント協調フレームワークに転用。
• Multi-Agents 制御制約：ソフト制約（Agent が Agent を制御）とハード制約（Script が Agent を制御）のトレードオフについて議論。

3. AI プログラミング実践とエンジニアリング的省察

• Vibe Coding の大失敗：AI 生成コードの品質崩壊の経験を記録。OOP の回避、オッカムの剃刀の原則の遵守を提案。
• 解放の曙光が迫る：vibe-kanban ツールの使用体験と支配欲の問題について議論。
• LLM の知能レベル vs エンジニアリング手法：Hobo との「天賦主義」と「構築主義」に関する議論、および本番環境における可観測性の必要性について記録。
• Agent の翻訳タスク性能は one-shot LLM に及ばない：Agent の翻訳タスクにおける後退とその原因分析を記録。
• AI プログラミングの進歩は速すぎて境地が浮ついている：OpenCode のデバッグ能力、注意力配分、アーキテクチャのリズム感における不足を分析。

4. 認知哲学と個人の存在

• 人間の本質について：個人ナレッジベースを長期記憶の媒体として、主体性の非複製性、「立言」の階層的読者、趣味の本質（拒絶する能力）、AI 時代における個人の存在意義の解構と再構築について探求。
• 原点回帰：複雑さは認知の必然的な道程である：認知発展の螺旋的向上過程を論証。「複雑さの授業料には距離減衰効果が存在する」と提案。
• 創作から配信へ——AIネイティブなコンテンツエンジンの構築：「深く創作し、浅く配信する」というコンテンツ創作原則を提案。

5. CZON プロダクト開発

• ZEN から CZON への改名：命名過程とプロダクトの位置付けに関する思考を記録。
• CZON の N 形ポテンシャル曲線：コンテンツ創作から配信へのポテンシャル変化モデルを提案。
• CZON の意味解釈：C（Content Oriented）、Z（Zero Configuration）、O（Organic AI-Native）、N（N-shaped Energy Curve）を定義。
• CZON ディレクトリ構造のリファクタリング：Hash ID からパスマッピングへのリファクタリング。雪崩式再生成問題を解決。
• CZON v0.8.6 リリース：YAML Front Matter を削除し、JSON メタデータ翻訳に移行。

6. 市場イベントと業界分析

• 米国政府はいかにして陳志の約1500億ドルのビットコインを差し押さえたのか？：オンチェーン追跡、法的手続き、秘密鍵回収の完全なプロセスを整理。
• 国泰海通2025年証券類私募ファンド深度解析：私募市場の構造、戦略パフォーマンスの分化、量化ファクターの変化、構成構造の変化などをカバー。
• 《奇葩説》4v4特別版：堅実な成長 vs 階級の飛躍：AI 生成の討論文。資本持久戦の核心思想を巡って展開。

タイムライン

主要人物

理論フレームワーク要約

資本持久戦

• 核心思想：個人投資家が「制御可能な損失で、耐えられないほどの利益を狙う」ことで階級の飛躍を実現する。
• 主要要素：
  • 四原則：冒険しない（損失速度を制御）、無駄にしない（プログラム取引）、遅延しない（含み益でのポジション拡大）、曖昧にしない（勝利条件を定義）
  • リスク管理ライン：$F(t) \ge -C \cdot (t - T_0)$。ここで $C$ は許容可能な最大損失速度。
  • 含み益でのポジション拡大戦略：利益が出た時にポジションを拡大し、損失が出た時はリスク管理ラインまで戻って待機。
  • 評価指標：$T_S(A, C)$。つまり、与えられたリスク管理パラメータの下で戦略が勝利目標を達成するのに必要な時間。
• 数学的表現：$F(t_1) = F(t_0) - P(t_0) + S(P(t_0), t_0, t_1)$
• 出典ファイル：資本持久戦

全スペクトル分析法（FSA）

• 核心思想：与えられた結果空間において、複合収益率を最大化する最適レバレッジを計算する。
• 主要要素：
  • 結果空間 $X$ は、確定的収益、確定的確率、排他性、完全性、レバレッジ効果の五つの仮定を満たす。
  • 複合収益率 $C(X, k) = (\prod_{i \in X} (1 + k \cdot R_i)^{P_i}) - 1$
  • $G(k)$ は厳密な凹関数であり、唯一の最大値点が存在する。
  • ブラックスワン防御：対称疑似確率事象を注入し、実行可能領域を $(-1, 1)$ 内に制限する。
• 数学的表現：$k_o = \argmax_k C(X, k)$。ニュートン法によって求解。
• 出典ファイル：全スペクトル分析法：情報の最適な現金化方法

資本市場三体動力学仮説

• 核心思想：資本市場は、モメンタム資本（M）、バリュー資本（V）、流動性資本（L）の三種類の資本から構成される三体システムであり、相互作用を通じて複雑な動力学行動を生み出す。
• 主要要素：
  • 三つの核心変数：プレミアム $\delta$、モメンタム $\mu$、ボラティリティ $\sigma$
  • 収益-リスク-コスト行列は軸対称構造を持つ。
  • 8つの市場相（$2^3$ の組み合わせ）と 12種類の単一次元変換。
  • 正のフィードバックループ（崩壊スパイラル）と負のフィードバックループ（回復メカニズム）。
  • 収益率駆動の自然選択をスロー変数メカニズムとする。
• 出典ファイル：資本市場の三体動力学仮説

制御可能な信頼の二層乗算モデル

• 核心思想：人間-AI協調における支配欲は、結果の制御不能に対する合理的な懸念に由来する。制御可能な信頼を構築することで、スケーラブルな協調を実現する。
• 主要要素：
  • 基礎層：意図整合性（表現整合 × 価値整合 × 構造整合 × 動的整合）
  • 実行層：リスク管理三角形（予測可能性 × 介入可能性 × 回復可能性）
  • 意図整合性のフラクタル再帰構造。
  • Well-Organized Agent 実装フレームワーク。
• 数学的表現：制御可能な信頼 = 意図整合性指数 × リスク管理指数
• 出典ファイル：人間の支配欲をいかに解決するか——人間-AI協調における制御可能な信頼の問題について

N 形ポテンシャル曲線

• 核心思想：コンテンツ創作から配信へのポテンシャル変化は N 字形の折れ線を描く。
• 主要要素：
  • 起点は低い（インスピレーションの萌芽）→ ポテンシャル上昇（丹念に彫琢）→ ポテンシャル下降（次元を落として配信）→ ポテンシャル再上昇（視聴者の共鳴）
• 出典ファイル：N 形ポテンシャル曲線

調整工学 / AI 意思決定経済学 / 認知フロー管理

• 核心思想：強力な AI システムを構築する鍵は、LLM の「有限性」を受け入れ、システム設計を通じて制限を進化を駆動するルールへと転換することにある。
• 主要要素：
  • 調整工学：チェックリストモード、議会討論モード、制約ソルバーモード。
  • AI 意思決定経済学：基礎通貨層、価値評価層、意思決定戦略層、市場調整層。
  • 認知フロー管理：「注入」から「ナビゲーション」へ、漸進的認知ローディング、反復的整合ループ。
• 出典ファイル：「有限」を受け入れ、「無限」を設計する——LLM制約に基づくエージェントシステム構築の新たなパラダイム