最近、transformの基礎的な仕組みを深く研究しているが、私にとって最も深い理解は、AIが「正しい」と考えるものは、実は非常に強力な関数近似器であり、究極の統計モデルであるということだ。これを踏まえると、実際にLLMの既存の能力を利用して量的取引や実盤取引を行おうとしている人々は、ギャンブルと何ら変わらない、全く誤った道を進んでいると本当に思う。なぜなら、LLMモデルが最も得意とするのは単語の予測であり、自己回帰モデルであるため、「正しい」とされる出力しかできないからだ。たとえば、「ビットコインは上がるか」と質問した場合、LLMは訓練データのテキスト分布に基づき、一語一語最も一般的な回答パターンを拼（つ）くり出すだけだ。そして、その出力は最初のトークン次第で決まる。候補としては、「上がる」「上がらない」「市場には不確実性がある」「先に上がって後に下がる」などが考えられる。LLMは最初に生成したトークンに沿って、その後も絶えず生成を続け、最終的には正誤もわからないが、非常に専門的に見える長いレポートを作り出す。これはほぼ、検索エンジンがマッチさせた文脈次第で決まるものである。一方、実際の量的モデルは、板の注文流やさまざまな数学的モデリング、多因子分析などを必要とする。量的な大規模モデルとLLMの大規模モデルは全く別物であり、量的システムはそもそもtransformを使わない。誰かがLLMツールを使って全自動取引を行っているなら、それは純粋なギャンブルだ。LLM内蔵の検索エンジンがどんな文脈をつなぎ合わせるか、また最初に生成するトークンに賭けているだけだ。市場予測やコントラクト取引、あるいは米国株などの他の市場も同様だ。投資初心者たちは、AIによる全自動仮想通貨取引の話をあまり信じない方がいい。最近、OpenClawにスキルを付与して全自動仮想通貨取引をさせる例が多すぎる。もちろん、AIが全自動仮想通貨取引を実現できないわけではない。例えば、以前AsterがやっていたようなAI自動取引は、根底にあるのはLLMそのものの能力ではなく、単にLLMを使って量的モデルを呼び出しているだけだ。いわば、外殻をかぶせているに過ぎない。LLMの役割は、あくまで実データに基づいて意思決定を行うことに過ぎず、それもまた信頼性に欠ける。