TradeMemory Protocol

TradeMemoryは、そのコストを記憶します。 これは、AIトレーディングエージェントのためのオープンソースでローカルファーストのメモリ兼ブレーキです。約定を取得し、自身の履歴がどこで損失を出しているかを見つけ、次の注文の前にその損失トレードをエージェントに提示し、設定したルールに違反する注文をブローカーに届く前に拒否できます。

現在、ブローカーはAIエージェントがMCP経由で取引できるようにしていますが、ガードレールは異なります。Webullとtastytradeはサイズまたは買付力を制限し、Interactive Brokersはエージェントが注文をドラフトしてユーザーが提出するだけにし、RobinhoodとPublicは外部エージェントに課せる上限を設定していません（StockBrokers, 2026-09-30）。上限は固定された数値です。どれも、自身の過去のトレード結果を考慮していません。

自身の履歴から始める

pip install tradememory-protocol

# Hyperliquid: public fills, no key needed
tradememory sync hyperliquid --address 0xYourAddress

# Alpaca: read-only calls with your own keys, kept in a local file
tradememory sync alpaca --env-file ~/.secrets/alpaca.env

各クローズ済みトレードはメモリに一度だけ保存され、再度実行すると新しいトレードのみが保存されます。その後、履歴がどこで損失を出しているかを出力します。形式は以下の通りです（数値は例示です）。

After 2 losses in a row (20 trades):
  5 of them (25%) were 1.5x your usual size or more.
  All 20 won 60% and made -$1,500.
  The 5 sized-up trades won 20% and made -$1,700.

Median hold: winners 1.5h, losers 9.0h.

これらは自身の過去のトレードの記述統計であり、次のトレードに関するアドバイスではありません。HyperliquidのAPIはアドレスの最近の約定のみを提供し、全履歴は提供しないため、早く同期するほど多くの履歴が保持されます。他の取引所：MT5とBinanceスポットの同期スクリプトはscripts/にあり、任意のエージェントがremember_tradeでトレードを記録できます。

次の注文の前に

recall_memories(order="losses_first")は、すべての損失トレードを他のトレードより優先して表示し、類似条件での大きな損失をサイズと損益とともに先頭に表示します。シンボルの最近のトレードに加えて、シンボルの最近の損失トレードも検索するため、古い損失が見落とされることはありません。サーバーは接続されたエージェントに、トレードを提案する前にこれを呼び出すよう指示します。デフォルトの順序では、良い結果（記録された場合はR倍数で）を上位にランク付けし、リストには少なくとも20%の損失を保持します。

エージェントを接続する

pip install tradememory-protocol

Claude Desktopに追加します（claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "tradememory": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tradememory-protocol"]
    }
  }
}

次にClaudeに伝えます：「AAPLのロングを$195で記録して — 決算サプライズ、機関投資家の買い、高確信度。」

# Claude Code
claude mcp add tradememory -- uvx tradememory-protocol

# From source
git clone https://github.com/mnemox-ai/tradememory-protocol.git
cd tradememory-protocol && pip install -e . && python -m tradememory

# Docker
docker compose up -d

完全なウォークスルー： Getting Started（トレーダートラック + デベロッパートラック）

ブローカーの前にブレーキを設置する（プレビュー）

proxyエクストラは、TradeMemoryをエージェントとブローカーのMCPサーバー（現在はAlpaca）の間に配置します。すべてのツールは変更なしで転送されますが、注文を出すツールのみ、Mnemox Controlがブローカーに届く前に、ユーザーが所有するポリシーに照らして評価します。許可または拒否されたすべての評価は記録され、監査ログにチェーンされます。許可された注文は、類似条件での損失トレードを先頭に付けて返され、tradememory sync alpacaは後で、転送された各トレードがどう終わったかを、エントリーにストップがあった場合はRで補完します。既存のエージェントはそのまま動作し、MCP設定の1行だけが変更されます。

pip install "tradememory-protocol[proxy]"   # Python 3.12+
tradememory proxy init --account-id <your Alpaca account id> --symbols AAPL,MSFT
tradememory proxy doctor --env-file ~/.secrets/alpaca-paper.env   # checks the live tool names and the account id
tradememory proxy config                                           # prints the MCP client entry that replaces the direct Alpaca one

デフォルトで拒否されるもの：リスト外のシンボル、想定元本およびポジション制限を超える注文、ブレーキットストップなしのエントリー、日次損失またはドローダウン制限後の新規注文、オープンポジションの保護ストップのキャンセル、ブレーキが分類していないツール、tradememory proxy halt FULL_HALT実行中のすべて。決してブロックされないもの：ポジションのクローズ。approval_notional以上の注文はtradememory proxy approve <intent_id> --terms <fingerprint>を待ち、これは読んだ正確な条件を承認します。エージェントは同じclient_order_idと同じ条件で再試行し、プロキシは最大1回だけ転送します。evaluate_orderは何も発注せずに同じ決定を返し、事前チェックや他のフレームワークのアドバイザリーレイヤーに使用できます。ブレーキが評価できないもの（死んだクォートフィード、不明な資産、ポリシーがカバーしない注文タイプ）は、通過させずに拒否されます。

ステータス：AlpacaのMCPサーバーのステートフルなフェイクに対してエンドツーエンドでテスト済み（tests/proxy/）、2026-10-01に実際のAlpacaペーパーアカウントで実行：3件の拒否（リスト外のシンボル、ストップなしのエントリー、想定元本超過）、1件の許可された1株ブレーキット注文がブローカーに到達、1件の同じclient_order_idでの再試行が記録から回答され、2回目の注文は発生しませんでした。オプション、注文置換、ストップリミットおよびトレーリング注文は評価されずに拒否されます。ブローカーキーはプロキシが起動するブローカープロセスにのみ渡され、TradeMemoryはそれらを保存しません。

実際の出力を含むウォークスルー：docs/recipes/alpaca-brake.md。

3つの利用方法

仕組み

1. Recall（想起） — 取引前に、結果の質、コンテキスト類似性、新しさ、確信度、感情状態で重み付けされた過去のトレードを取得します（OWM Framework）
2. Record（記録） — 取引後に、remember_tradeへの1回の呼び出しで、エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶、感情記憶、トレード記録の5つのメモリレイヤーに書き込みます
3. Reflect（振り返り） — 日次/週次/月次のレビューで、行動の逸脱、戦略の劣化、取引ミスを検出します
4. Audit（監査） — すべての決定は作成時にSHA-256でハッシュ化され、前の決定にチェーンされます。いつでもエクスポートしてレビューできます

MCPツール

接続サポート

エージェントをブローカーに対して実行している、または履歴の同期と読み取りを希望しますか？ブレーキ統合のissueを開くか、30分予約してください。セットアップサポートは無料で、利用者が次に何を構築するかを決定します。

監査トレイル

エージェントが行うすべての取引決定（取引しない決定を含む）は、取引決定記録（TDR）として記録されます。レコードごとのSHA-256コンテンツハッシュは、前方チェーン型の監査台帳にリンクされます。各UTC日は、日をまたいでチェーンされるマークルルートで要約されます。過去の記録を改ざんすると、後続のすべてのリンクが無効になります。

意思決定記録を要求する規則は、投資会社に適用され、個人投資家には適用されません。EU AI法では、附属書IIIの高リスクログ記録義務は2027年12月2日に延期され、ESMAの2026年2月のアルゴリズム取引に関する監督ブリーフィングでは、AIベースのアルゴリズム取引は現在、高リスクの範囲から除外されています。この表は、それらのテキストが該当する場合に、TradeMemoryのどの機能がそれらに対応するかを示しています。これはコンプライアンスの主張ではありません。

# Verify a single record hasn't been tampered with
verify_audit_hash(trade_id="MT5-7047640363")
# → {"verified": true, "chain_entry": {"sequence_num": 42, ...}}

# Walk the entire chain (or a slice) end-to-end
verify_audit_chain(from_seq=1, to_seq=None)
# → {"verified": true, "checked_count": 1284, "first_break_at": null}

# Daily Merkle root — single 32-byte anchor over every TDR for that day
get_daily_root(date="2026-05-14")
# → {"verified": true, "root_hash": "a05544...", "record_count": 18}

# Bulk export
GET /audit/export?strategy=VolBreakout&start=2026-03-01&format=jsonl

日次ルートは、0.5.3以降、デフォルトでRFC 3161機関によってタイムスタンプされます。未構築：秘密鍵によるレコードへの署名、公開ログへのアンカリング、何も除外されていないことの証明。LIMITATIONS.mdを参照してください。

セキュリティ

• メモリサーバー（デフォルト）。 注文を発注せず、ブローカーキーを要求しません。ローカルSQLiteファイルへの記録と想起のみを行います。
• 同期。 tradememory sync hyperliquidはキーなしで公開データを読み取ります。tradememory sync alpacaは、ユーザーのマシン上のファイルからキーを使用して読み取り専用の呼び出しを行います。同期されたトレードはローカルデータベースに残ります。
• ブレーキ（proxyエクストラ）。 ポリシーが許可する注文をブローカーのMCPサーバーに転送します。ブローカーキーはプロキシが起動するブローカープロセスにのみ渡され、TradeMemoryはそれらを保存しません。
• アウトバウンド呼び出し。 日次監査ルートのRFC 3161タイムスタンプ（トレードデータなしの32バイトハッシュ、デフォルトでオン、TRADEMEMORY_TSA=offでオフ）。tradememory syncは指定した取引所を呼び出します。進化ツールは、エージェントが呼び出すと公開Binance市場データ（api.binance.com）を読み取り、進化はANTHROPIC_API_KEYを設定した場合のみAnthropic APIを呼び出します。リプレイはデフォルトでDeepSeek（またはAnthropic）を呼び出し、そのプロバイダーのキーが設定されている場合のみです。ハイブリッド想起用にsentence-transformersをインストールすると、初回使用時にHugging Faceからモデルをダウンロードします。scripts/のMT5およびBinance同期スクリプトは、環境から資格情報を読み取り、MT5スクリプトはDISCORD_WEBHOOK_URLを設定した場合のみ、トレードサマリー（シンボル、価格、損益）をDiscordウェブフックに投稿します。
• 改ざん防止ではなく、改ざん検知。 すべてのレコードはハッシュ化され、前のレコードにリンクされ、日次マークルルートがあります。レコードを変更するとチェーンが壊れます。データベース全体を書き換えられる人は、それを再構築できます。

研究ステータス

TradeMemoryのOWMフレームワークは、認知科学（Tulving 1972）と強化学習（Schaul et al. 2015）に基づいています。現在のステータス：

• OWM 5要素スコアリング： 実装済み、テスト済み（CIバッジを参照）
• 統計的検証： DSR、MBL実装済み（Bailey-de Prado 2014）
• 監査トレイル： SHA-256改ざん検知TDR
• 進化エンジン： 研究段階（戦略生成は動作、統計ゲート合格率は最適化中）
• ハイブリッド想起： OWMのみのモードがアクティブ、埋め込み設定時にベクトル融合が利用可能
• 実証的検証： 進行中（n=14トレード、統計的有意性にはn>=100を目標、n=14では信頼区間が広すぎて結論を出せない — validation/final_verdict.mdを参照）

ドキュメント

コントリビューション

コントリビューションガイド ・ セキュリティポリシー を参照してください。

MIT、LICENSE を参照してください。オプションの proxy 追加インストールには Mnemox Control が含まれ、そのエンジンはAGPL-3.0のみ（商用ライセンスも利用可能）です。TradeMemory自体はMITのままです。教育および研究目的のみに使用してください。金融アドバイスではありません。