最近の高度なAIモデルのブレークスルーは、トレーダーのクロスアセット分析のアプローチを変革しています。GLM-4.7をClaude Codeと並行して実行し、異なる資産クラス間でのアウトパフォーマンスの機会を同時に特定するスキャンツールを構築しました。ワークフローは、Claudeが実装アーキテクチャをマッピングし、マルチクラス資産比較のフレームワークを確立することから始まります。そこから、コーディングされた関数がシステマティックなスキャンを実行し、パフォーマンス指標の比較、ボラティリティパターンの追跡、暗号資産、株式、コモディティ、代替資産全体の相対的な強さのポジションをフラグ付けします。この計画優先のアプローチとAI支援のコーディングの組み合わせにより、アイデアの構想から実行までのプロセスが加速され、より広範なポートフォリオの相関関係をリアルタイムで監視することが可能になります。重要な洞察は、AIに最初に設計図を作成させ、その後ロジックをコーディングさせることで、反復サイクルを大幅に削減し、ノイズと比較して真のアルファシグナルを識別する精度を向上させることです。