現在は2026年1月21日、夜です。
昨日は多くの時間と労力を費やして、資本持久戦という記事を修正しました。友人に送って意見を求めた後、AIとかなり深くやり取りを重ね、いくつかのフィードバックを得ました。そのまま疲れ果ててしまい、日誌を書き続けることができませんでした。今日に持ち越すことになりました。
用語と学術性
私は、この論文が説得力があるように見せかけるために、あちこちから引用を集めてくるという考えをすでに放棄しています。結局のところ、この種の記事は、実践が成功して初めて説得力を持つものだからです。ある程度の哲学的要素は含まれていますが、私は正式に哲学書を読んだことがないので、よく理解しているふりをすることもできません。理解しているふりをするよりも、正直に「読んでいない」と認め、哲学用語を並べて人を（そして自分自身を）ごまかすようなことはやめようと思います。経済学の用語については、なおさら言及したくありません。そもそも解釈の余地が非常に大きい学問です。いくつかの学派が論争を続けていますが、それぞれが自己完結していればよいのです。
これは、学術誌に掲載するための論文ではなく、戦略的実践の指針を提供するための記事です。平易な言葉で、誰もが理解できるように書くべきです。学術的すぎると、高尚で近づきがたい印象を与えてしまいます。記事を読むためにまず専門書を何冊も読まなければならないとしたら、誰にそんな暇があるでしょうか。
根本的な目的
資本持久戦の根本的な目的は、個人投資家が勝利した後に市場から離脱することであり、一生市場に縛られることではありません。安定した利益を得ること自体が、そもそも偽りの命題です。一度に十分な利益を得て「上陸」するのが正しい方法です。市場を川を渡るための船と見なし、目的は対岸に到達することであり、永遠に船上を漂流することではありません。そうであるならば、勝利の基準を明確に定義することが第一義的な問題です。明確な勝利の基準がなければ、戦略を語ることなどできません。
宝くじとは何が違うのか？
宝くじは、表面上は公平でランダムな確率ゲームです。一方、市場は確率ゲームの外衣をまとったゲーム理論的なゲームです。投資家は戦略を改善することで当選確率を高めることができますが、宝くじの購入者は運に頼るしかありません。
もし誰もがこの戦略を採用したら、まだ利益を得られるのか？
はい、得られます。なぜなら、この戦略は基盤となる具体的な取引手法（戦術）を規定するものではないからです。各人は異なる基盤戦術を持つことができますが、皆がこの戦略を用いてリスクと資金を管理します。このように、たとえ全員がこの戦略を採用したとしても、各人の含み益は各段階で異なり、方向性の判断や参加する銘柄なども異なる可能性があるため、差異は非常に大きく、混雑状態には至らないでしょう。
「集団行動問題」について
あるやり取りの中で、AIが「集団行動問題」を提起しました。これは、個人と集団の利益が一致せず、個人がある行動を取ると集団が損害を受け、その結果その行動が実行されにくくなるという問題です。しかし、私はそれに対して反論しました。市場における個人は、ある行動を取ることで必ず自分の利益を増やすことができるわけではありません。含み益を元手に追加投資（ピラミッディング）することも、これまでの成果を一瞬で失うリスクを冒す行為です。ただし、集団行動問題は、皆が同じ基盤戦術を取る場合には適用されるかもしれません。しかし、資本持久戦は、全員が同じ基盤戦術を取ることを前提としていません。
理論の検証について
バックテストを通じて、ある戦術の T_S（勝利達成までの時間）のパフォーマンスを測定することができます。特に非常に長い期間の歴史データを用いたバックテストにおいて、勝利達成頻度の変化に注目します。さらに、私は戦術の「失敗」を定量的に表現する方法を定義しました。つまり、T_Sが、投資家が人間として受け入れられない閾値（例えば3年）を超えることです。そして、非常に長期的なデータから、ある戦術の T_S の分布を研究することで、より多くの証拠を得て支持することができます。
そこで私は、OpenCode + MiniMax M2.1 に、この検証を行うためのバックテストフレームワークの実装を手伝わせようとしました。…言うまでもなく、見当違いなものを書かせてしまいました。
今日は、OpenCode をビルドプロセスの一部として組み込もうと、OpenCode と三百回戦を繰り広げ、敗北しました。まさに人類が AI を早期に「飼いならそう」とした貴重な記録です。私は、エージェントフレームワークの構築から逃げ続けるわけにはいかないと考えました。自分自身でエージェント理論1 2 3について何本も記事を書いているのですから、これは未来のトレンドです。そこで、この問題に徹底的に取り組むことを決意しました。
まず、最小限の 対抗生成エージェントフレームワーク を構築し、AI が手を抜くのを防ごうと思います。これは非常に基礎的なモジュールであり、あらゆるエージェントシステムの基礎となるべきだと考えています。このモジュールの機能は、2つのエージェントに対抗的に生成物を作らせ、その品質を向上させることです。このモジュールは汎用的であり、様々なエージェントシステムに適用できるはずです。
今日、私は OpenCode と知恵比べをしていました。C1 は GitHub Project との連携と格闘していました。そして Mage は PolyMarket 上の市場操作者たちと戦っていました。一方、RYAN は通知モジュールと格闘していました...
とにかく、今日はみんなお疲れさまでした。
