現在は2026年1月31日の夜です。
最近、大いに遊び倒しているのが OpenClaw です。最近非常に話題になっているAIツールで、マシン全体を操作し、完全な権限を持っています。私はこれをAlibaba CloudのECSサーバーにデプロイし、MiniMax M2.1モデルを搭載して、私のFeishu（飛書）ボットに接続しました。これで、Feishuを通じてOpenClawと対話し、OpenClawが様々なタスクを実行してくれるようになりました。
ただし、OpenClawは現状、実際にはローカルの空きマシンにインストールする方が適しています。クラウドサーバーにはあまり向いていません。主な理由は、クラウドサーバーが比較的高価だからです。OpenClawは、ブラウザなどの様々なツールをインストールしないと、その機能はかなり限定的です。もちろん、これは世界のAPIがまだそれほどオープンではないことの証左でもあります。タスクを完了するには、どうしてもブラウザや様々なアプリを使用する必要があります。
もう一つの問題は、MiniMax M2.1を搭載したOpenClawが、まだあまり賢く見えないことです。ただし、作者はPeter Steinberger氏がMiniMax M2.1を最高のオープンソースモデルと述べている一方で、Opusは圧倒的に優れているとも言っているそうです。私の見解では、MiniMax M2.1は現時点ではまだ弱いと思います。Opus + OpenClawの効果がどうなるかはわかりません。
私のGitHub Copilotプランでは、Opusモデルに限定的にアクセスできますが、OpenClawは使用できず、OpenCode内でのみ使用可能です。明日2月1日に利用枠がリセットされるので、今日中に使い切ろうと思っています。
そこで、OpenCode + Opusに「資本持久戦」の実験コードを書いてもらいました。こちらでオープンソースとして公開しています。言うまでもなく、この件は以前MiniMax M2.1で試したことがありますが、結果は散々なものでした。Opusの効果は明らかに優れており、さすがはCodingのSOTAモデルです。
実験レポートはオープンソースプロジェクト内で維持されます。ただし、現時点での実験結果を公表できます：
GBMの高ボラティリティ市場モデルにおいて、基本的な平均回帰戦略とアンチマーチンゲール資金管理を組み合わせることで、取引コストが存在する場合でも、資本の指数関数的成長を実現できる。
驚くべきことに、トレンドフォロー戦略はアンチマーチンゲール資金管理下では指数関数的成長を実現できませんが、平均回帰戦略は可能です。これは、高勝率戦略の優位性を強調しています。しかし、私はこの点についてまだ疑念を抱いており、さらに検証が必要です。私の直感では、勝率が低くても、トレンドフォロー戦略は指数関数的成長を実現できるはずだと思っています。
さらなる検証が必要です。資本持久戦の実験オープンソースプロジェクトにご注目ください！
