海外で最新の7つの大規模モデルを用いた米国株紙上投資の評価データが公開され、結果は非常に直感に反する： 最もパラメータが大きい汎用大規模モデルはトレンド捕捉は速いが、振れ幅の大きい市場で「過剰取引」の問題が極めて深刻で、わずかなニュースを見ただけでポジション調整を提案し、最大損失は12％を超えた一方で、金融特化型微調整モデルと混合決定木（XGBoost + RAG）はシャープ比が1.45に達し、最大損失は8％以内に厳密に制御された。 結論は明確だ：米国株投資では単一の大規模モデルが直接売買指示を出すことに迷信を抱くべきではない。決算書などの長文はClaudeにレビューさせ、シグナルのフィルタリングは数学モデルに任せる。組み合わせ戦略こそが正解である。 https://t.co/WUz7XM8ERC（GoBull 2026 7つの大規模モデルによる米国株クオンツ実戦ベンチマーク実測レポート） （⚠️ 免責事項：上記は学術的なテストおよび戦略ロジックの議論であり、米国株の売買の根拠とはなりません）#米国株 #AI投資