TradeMemory Protocol

プロジェクト状況（2026年8月時点）： 機能は完成しており、メンテナンスモードにあります。バグ報告やセキュリティ報告は引き続き確認されますが、新機能やホスト型サービスの予定はありません。有償の作業については、Trading Record Analysis をご覧ください。

あなたの取引AIは記憶喪失です。そして規制当局は気づき始めています。

毎セッション同じ過ちを繰り返します。なぜ取引したのか説明できません。コンテキストウィンドウが終わるとすべてを忘れます。一方、MiFID IIはアルゴリズム取引の意思決定記録の基準を引き上げています（Article 17）。EU AI ActはAIの行動の体系的な記録を要求しています（Article 14）。競合他社のエージェントはすべての取引から学習しています。

AI取引スタックには層が欠けています。すべてのMCPサーバーは実行を処理します—注文の発注、価格の取得、チャートの読み取り。記憶を処理するものはありません。

あなたのエージェントはAAPLを100株購入できますが、次の質問には答えられません：「この状況で前回AAPLを買ったとき、何が起こった？」

TradeMemoryは記憶層です。 1つのpip installで、AIエージェントはすべての取引、すべての結果、すべての過ちをSHA-256の改ざん検出可能な監査証跡とともに記憶します。

独立系トレーダーがすべてのポジションの前にプリフライトチェックリストとして使用し、実行されたシグナルだけでなくブロックされたシグナルも記録するMT5アカウントに対してファーストパーティとして使用されています。どちらがどちらかについてはUSE_CASES.mdを参照してください。

機能

• 取引前： 記憶に問い合わせる—この市場状況で前回何が起こった？どう終わった？
• 取引後： 1回の呼び出しですべてを記録—5つの記憶層が自動的に更新されます
• 安全レール： 信頼度追跡、ドローダウン警告、連敗検出—システムがいつ停止すべきかを通知します

あらゆる市場（株式、FX、暗号通貨、先物）、あらゆるブローカー、あらゆるAIプラットフォームで動作します。TradeMemoryは取引を実行したり、資金に触れたりしません—記録と想起のみを行います。

インターフェースを見る

tradememory-dashboard.onrender.com — デモ用のサンプルデータセットで動作するダッシュボード。インストールは不要です。

これはインターフェースのプレビューであり、実績ではありません。取引は合成データであり、すべての数値にはその旨が明記されています。メモリ層がターミナルで実際に何を行うかについては、pip install tradememory-protocol && tradememory demo --fastが30件の取引を再生し、そこから導出される想起とパラメータ調整を示します。

クイックスタート

pip install tradememory-protocol

Claude Desktopに追加（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—決算サプライズ、機関投資家の買い、高信頼度。」

# 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＋開発者トラック）

TradeMemoryの利用者

仕組み

1. 想起 — 取引前に、結果の質、コンテキストの類似性、新しさ、信頼度、感情状態で重み付けされた過去の取引を取得します（OWM Framework）
2. 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、取引記録の5つの記憶層に書き込みます
3. 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、取引の過ちを検出します
4. 監査 — すべての意思決定は作成時にSHA-256でハッシュ化されます。レビューや規制当局への提出のためにいつでもエクスポートできます

MCPツール

Trading Record Analysis

TradeMemory自体は無料でセルフホスト型です。メンテナーが有償サービスとして提供しているのは、あなた自身の取引記録の統計分析です。MT4/MT5の履歴をエクスポートすると、記述統計レポートが得られます—損失が集中する場所、損失後のポジションサイズの変化、強制決済の構造、取引ごとの実際のリスク—その後、ウォークスルー通話が続きます。

過去の取引の記述統計のみ：取引シグナル、投資アドバイス、パフォーマンスの約束はありません。納品後、ファイルは削除されます。

dev@mnemox.ai | Book a call

エンタープライズとコンプライアンス

エージェントが行うすべての取引意思決定—取引しないという決定を含む—は、取引意思決定記録（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、前方連鎖監査台帳にリンクされます。各UTC日は、日をまたいで連鎖するマークルルートによって要約されます。過去のレコードを改ざんすると、後続のすべてのリンクが無効になります。

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

完全な監査チェーン成熟度ステートメントについては、LIMITATIONS.mdを参照してください。v0.5.2にまだ含まれていないもの（TSAタイムスタンプ、外部アンカリング、推論のzkML証明）も含まれます。

ファンド向けのカスタムデプロイが必要ですか？ → dev@mnemox.ai

セキュリティ

• APIキーには決して触れません。 TradeMemoryは取引を実行せず、資金を移動せず、ウォレットにアクセスしません。
• 読み取りと記録のみ。 エージェントは意思決定コンテキストをTradeMemoryに渡します。それを保存します。それだけです。
• ローカルファースト。 唯一の外部呼び出しは、日次監査ルートのRFC 3161信頼できるタイムスタンプです—32バイトのハッシュで、取引データは含まれません（デフォルトでオン、TRADEMEMORY_TSA=offで無効化可能）。他にマシンから出るものはありません。
• SHA-256連鎖監査台帳。 すべてのレコードは作成時にハッシュ化され、前のレコードにリンクされます。日次マークルルートがチェーンを固定します。レコード、スライス、日のレベルで整合性を検証できます。改ざんはすべてのレベルで検出可能です。外部アンカリング（デフォルトでTSA）はロードマップにあります。
• 1,400以上のテストが合格。 CI付きの完全なテストスイート。

研究状況

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。現在の状況：

• OWM 5要素スコアリング： 実装済み、テスト済み（1,400以上のテスト）
• 統計的検証： DSR、MBL実装済み（Bailey-de Prado 2014）
• 監査証跡： SHA-256改ざん検出可能な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取引、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導けません—validation/final_verdict.mdを参照）

ドキュメント

貢献

Contributing Guide · Security Policy を参照

MIT — LICENSE を参照。教育・研究目的のみ。投資アドバイスではありません。