【独自検証】中国・清華大学のAI「Kronos」が米アマゾン「Chronos」を世界16市場で圧倒──10勝5敗の衝撃【林直人】

  　AIが株価を予測する──。こう言うと、いまだに「そんなことできるわけない」という顔をする人がいる。

　気持ちはわかる。私だって最初はそう思っていた。だが、2025年から2026年にかけて、この分野で起きていることを知ってしまったら、もうそんな悠長なことは言っていられない。

　いま、世界のAI株価予測の最前線で火花を散らしているのが、中国・清華大学が開発した金融特化型AI「Kronos」と、米アマゾン・サイエンスが送り出した汎用時系列予測モデル「Chronos-Bolt」だ。片や中国の最高学府が金融市場のためだけに作った専門家、片やGAFA最後の砦が「なんでも予測できます」と送り出した万能選手。この2つのAIが、どちらが本当に株価を当てられるのか。

　論文を読み比べているだけでは埒が明かない。だから私は自分で検証プラットフォームを作った。それが「autobullbear.jp」だ。

　世界16市場で、まったく同じルールで、KronosとChronos-Boltを毎日走らせている。いわば、AIの実力を丸裸にする公開処刑場である。

　結果は衝撃的だった。

まず両者の素性を整理しておきたい。知らない人のために言うと、この2つはまったく別の思想で作られたAIである。

　Chronos-Boltはアマゾンが2024年にリリースした。天気予報でも電力需要でも小売の売上でも、とにかく「時間とともに変化するデータ」なら何でも予測しますよ、という万能型だ。従来モデルの最大250倍速い。2025年10月にはマルチバリエート対応の「Chronos-2」も出した。AWS上でAutoGluonと組み合わせた企業向けソリューションも展開している。さすがはアマゾン、商売がうまい。

　対するKronosは清華大学の研究チームが2025年に発表し、AI分野の最高峰学会AAAI 2026で正式に採択された。こちらは金融市場のためだけに作られた専門家だ。

　何が違うかというと、学習データが根本的に違う。

　Chronos-Boltは株価も天気も売上も、全部「数字の並び」として同じように処理する。いわば、内科も外科も眼科も全部診ますという総合病院のようなものだ。

　Kronosはそうじゃない。世界45カ国以上の取引所から集めた120億本超のローソク足データ──始値・高値・安値・終値・出来高・売買代金の6次元データだけで学習している。株価チャートという「金融市場固有の言語」だけを徹底的に叩き込まれた、いわば金融専門の名医である。独自のBSQ（Binary Spherical Quantization）という技術で株価データを約100万語の"金融語彙"に変換し、ChatGPTと同じGPT型のTransformerで自己回帰学習を行う。要するに、ChatGPTが人間の言葉を覚えたのと同じ方法で、Kronosは株価チャートの言葉を覚えたのだ。

　学術ベンチマークでの成績は一方的だった。株価予測の標準指標であるRankIC（ランク情報係数）で、Kronosは既存の時系列基盤モデルを+93%上回った。ちなみにアマゾンのChronosやグーグルのTimesFMは、金融データでのゼロショット予測でR²がマイナス──つまりサイコロを振ったほうがマシという結果だった。

　開発者コミュニティの支持も明確だ。

　だから私はautobullbear.jpを作った。

　対象は日本株、米国株、英国株、ドイツ株、フランス株、インド株、中国株、香港株、韓国株、台湾株、カナダ株、オーストラリア株の12カ国の株式市場に加え、暗号資産、REIT、先物、コモディティを含む全16市場。2026年4月にシミュレーションを開始し、現在も日々データを蓄積し続けている。  

　autobullbear.jpでは、KronosとChronos-Boltの両モデルに「10営業日後の株価」を予測させている。予測期間は10営業日、つまり約2週間先の未来だ。デイトレードのような超短期でもなく、数カ月先を読む長期でもない。機関投資家がスイングトレードで使う、もっとも実践的な時間軸を選んだ。

　売買ルールは徹底的にシンプルにした。裁量が入った瞬間、それはAIの検証ではなく人間の検証になってしまうからだ。   

　まず、autobullbear.jpでは独自のアルゴリズムで市場全体の地合いを「青信号」「黄信号」「赤信号」の3段階で判定している。そのうえで、条件はたった2つ。    

　買いの条件──青信号の日に、AIが「10営業日後に+5％以上の上昇」と予測した銘柄を買う。

　売りの条件──買いから10営業日後に自動的に売却する。ただし、途中で信号が黄または赤に変わった場合は、保有日数にかかわらず即座に全ポジションを売却する。

　これだけだ。このルールをKronos、Chronos-Bolt、そして両モデルの予測が一致した銘柄のみ売買する「コンセンサス」戦略の3パターンで同時に走らせている。人間の判断が入る余地はゼロ。AIの予測精度だけが結果を左右する設計である。                                                                                           

　ここで正直に断っておかなければならないことがある。

　今回お見せする結果は、シミュレーション開始からわずか3～4営業日時点のものだ。市場によって開場日が異なるため2～4営業日の幅があるが、大半の市場は3営業日分の結果である。しかも、10営業日の保有期間がまだ満了していないため、ほぼすべてのポジションが未決済のまま──つまり含み益・含み損を含んだ数字である。確定利益ではない。 

 「たった3日のデータで何がわかるのか」という声が聞こえてきそうだ。もっともな疑問である。

　だが、考えてみてほしい。たった3日で、しかも含み益の段階で、ここまで明確な差が出ること自体が異常なのだ。通常、2つの予測モデルの実力差は数週間から数カ月のデータを積み重ねてようやく見えてくるものである。それが3日で10勝5敗の差がついている。これは偶然では片づけられない。  

　では結果を見てみよう。

・暗号資産（運用2営業日）……Kronos +11.87％、Chronos +4.08％。約3倍の差

・フランス株（運用3営業日）……Kronos +4.18％、Chronos +0.74％。5倍以上の開き

・香港株（運用4営業日）……Kronos +2.91％、Chronos +0.04％。Chronos-Boltはほぼゼロ

・ドイツ株（運用3営業日）……Kronos +2.78％、Chronos +2.14％

・インド株（運用3営業日）……Kronos +2.07％、Chronos +0.46％

・REIT（運用3営業日）……Kronos +2.02％、Chronos +1.09％

・韓国株（運用3営業日）……Kronos +1.68％、Chronos +0.45％

・日本株（運用3営業日）……Kronos +1.67％、Chronos +1.59％。僅差だが勝ちは勝ち

・オーストラリア株（運用4営業日）……Kronos +0.72％、Chronos －0.25％。Chronosはマイナス

・コモディティ（運用3営業日）……Kronos +0.64％、Chronos －0.56％。ここもChronosはマイナス

　次にChronos-Boltが勝った5市場。

・台湾株（運用3営業日）……Chronos +5.61％、Kronos +1.95％

・米国株（運用4営業日）……Chronos +3.20％、Kronos +0.67％

・英国株（運用3営業日）……Chronos +1.57％、Kronos +1.19％

・中国株（運用3営業日）……Chronos +1.38％、Kronos +0.17％

・先物（運用3営業日）……Chronos －0.06％、Kronos －1.73％。どっちもマイナスだが

　カナダ株は運用1営業日でデータ不足のため除外。数値は2026年4月時点のautobullbear.jpにおけるシミュレーション累積損益率であり、含み益・含み損を含む未確定の数字である。 

　繰り返すが、これは3～4営業日の、しかもほぼ全ポジション未決済の結果だ。それでもこれだけの差がつく。  

　面白いのは、Chronos-Boltが勝った市場の顔ぶれだ。米国株、台湾株、英国株──いずれもデータ量が豊富で、世界中のファンドマネージャーが注視している市場である。

　要するに、情報が溢れている場所では万能型でも戦える。S&P500の値動きは世界中の論文やレポートに書かれているし、TSMCの株価は半導体業界の誰もが追いかけている。汎用モデルがこうしたデータを学習していないわけがない。 

　ところが、香港市場の午前中の急騰パターン、フランス市場のセクターローテーション、インド市場のFII（外国機関投資家）フローの影響──こういう「ローカルな文脈」 は、天気予報や小売データと一緒くたに学習したモデルには拾えない。

　Kronosは45カ国以上のローソク足だけを120億本食べて育った。各市場の出来高の癖、値動きの周期性、板の厚さの変化──そういう「金融市場にしか存在しないシグナル」 を言語として理解している。だからアジアや欧州のような、英語圏の情報では拾いきれない市場で圧倒的な差が出るのだ。

　これは考えてみれば当たり前の話で、たとえば日本語の翻訳をやらせるなら、100カ国語を薄く広く学んだAIよりも、日本語だけを徹底的に叩き込んだAIのほうが正確に決まっている。金融も同じだった、というだけの話である。だがこの「当たり前」を16市場のリアルデータで証明した例は、私の知る限りautobullbear.jpが初めてだ。

　もう一つ、autobullbear.jpの運用で面白いことがわかった。     

　KronosとChronos-Boltの両方が「買い」と判断した銘柄だけに投資する「コンセンサス」戦略が、いくつかの市場で単独モデルを上回っているのだ。日本株で+3.79％、コモディティで+1.93％、英国株で+2.43％。いずれもKronos単独より上だ。

　これは人間の世界でいえばセカンドオピニオンに近い。設計思想がまったく違う2つのAIが、それでも「この銘柄は上がる」と口を揃えたとき、そのシグナルの信頼性は高 い。考え方の違う医者2人が同じ診断を下したら、患者としてはかなり安心できるのと同じ理屈だ。

　このコンセンサス戦略は、いわばKronosの「目利き」とChronos-Boltの「広い視野」を掛け合わせた第三の選択肢である。まだデータの蓄積が浅いので断定はできないが、シミュレーションが進めば進むほど、この戦略の真価が見えてくるだろう。

　私がautobullbear.jpを作った理由は単純だ。「AIが株価を当てられるかどうか、誰もが自分の目で確かめられる場所を作りたかった」。     

　世界16市場×3モデルの予測結果がリアルタイムで更新され、累積損益が日々可視化される。どの市場でどのモデルが強いのか、いまこの瞬間のAI予測はどうなっているのか──そうした情報がautobullbear.jpでブラウザを開くだけで手に入る。シミュレーションは現在進行形で、データは毎営業日更新されている。今日の数字は明日にはもう変わっている。だからこそ、自分の目で見届ける価値がある。 

　後に日本マクドナルドの創業者になる藤田田は1972年、このBEST TIMESを運営するKKベストセラーズで『ユダヤの商法』を発表し、孫正義と柳井正の人生を変えた。あの本の本質は「ユダヤ人の知恵を日本人にもわかるように翻訳した」ことにある。

　私がやろうとしていることもそれに近い。清華大学のAIが論文で証明した「金融特化モデルは汎用モデルに勝つ」という事実を、16市場のリアルデータという誰にでも検証可能な形で翻訳する。それがautobullbear.jpの存在意義だ。

　金融AIの覇権争いは、もはや論文の中の出来事ではない。あなたのブラウザの向こう側で、毎日静かに、しかし確実に結果を積み上げている。

　筆者は独自に開発したAI株価予想比較プラットフォーム「autobullbear.jp」を運営し、Kronos（清華大学）およびChronos-Bolt（Amazon Science）を含む複数のAIモデルによる世界16市場のリアルタイム予測シミュレーションを公開している。本記事のデータは同プラットフォームでの実運用結果に基づく。

　なお、本記事は特定の金融商品の売買を推奨するものではありません。投資判断はご自身の責任でお願いいたします。

文：林直人