市場データから投資仮説・予測モデル・監査可能な戦略を生成する定量研究ワークベンチ
中辛 の解説
Python 3.11–3.13上で動作するローカルデスクトップアプリです。スタックはFastAPI・SQLiteベースで、Codex/DeepSeek/Gemini/Ollamaなど複数のLLMに対応します。難易度は中程度で、金融データと機械学習の基礎知識があれば使いこなせます。セクターETFベンチマークでは2023年5月から2026年9月の期間に117.53%のリターンを達成し、イコールウェイト戦略を54pp上回りました。ブラウザUIから対話的にデータ取り込み・モデル接続・研究実行が可能で、デモはREADMEのスクリーンショットで確認できます。
こんなリポジトリです
こんなときに便利です
- 機関投資家が短期間で複数の投資仮説を検証・比較する
- 定量ファンドマネージャーが新しい因子の探索と監査証跡を効率化する
- アカデミック研究者が再現可能な定量研究ワークフローを構築する
主な機能
ほかとの違い
LLMエージェントが特徴空間を反復探索し、従来の静的因子分析ツールより仮説発見の自動化度が高く、開発過程全体が監査可能なままモデル入替も容易です。
このリポジトリの作り方
はじめてですか？ むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。
準備するもの
- Python 3.11以上3.13以下
- macOS / Linux または Windows WSL2
- OHLCV形式の株価CSV（最低400営業日、3～100資産）
- LLMエンドポイント（Codex・DeepSeek・Gemini・Ollama等）の認証情報
すぐに始める
- リポジトリをクローンして依存関係をインストールします。
uv sync --locked
- ローカルサーバーを起動します。
uv run alphaos serve
-
ブラウザで http://127.0.0.1:8765 を開きます。
-
CSVファイルをインポートします。「Import CSV」をクリックし、以下の形式のファイルを読み込みます。
date,symbol,open,high,low,close,volume
-
LLMを接続します。Codex CLIまたはDeepSeek・Gemini・Ollama APIを選択し、認証情報を入力して接続をテストします。
-
研究を開始します。データセットを選択し、戦略の方向性と予算（デフォルト：6候補、12リクエスト、900秒）を指定して実行開始します。
ギット飯トライで味見
入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。
ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。
npx gitbap-try heranliu/AlphaResearchOS
Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは？ →
スター推移 · 7日
確認日時
使いやすさ · まねしやすいか
- ゆるいライセンス
- テストあり
- サンプル集
- 最近の更新
- AGENTS.md
- llms.txt
- テンプレート
最近の更新あり · 2026 年に作成
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自分のリポジトリですか？ README にギット飯バッジを貼る
[](https://www.gitbap.com/r/heranliu/AlphaResearchOS)Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方
ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。
Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。
https://www.gitbap.com/api/mcpプラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI が README をもとに要約しました · 原文を見る