TradeMemory Protocol

あなたのトレーディングAIは記憶喪失です。そして規制当局が気づき始めています。

毎セッション同じミスを繰り返します。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了するとすべてを忘れます。一方、MiFID IIはアルゴリズム決定の文書化基準を引き上げています（第17条）。EU AI法はAIアクションの体系的なログ記録を要求しています（第14条）。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トレーディングスタックにはレイヤーが欠けています。すべてのMCPサーバーは執行を処理します — 注文の発注、価格の取得、チャートの読み取り。メモリ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を購入したとき、何が起こったか？」

TradeMemoryはメモリレイヤーです。 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、すべてのミスを記憶します — SHA-256の改ざん検知可能な監査証跡付きで。

すべてのポジション前にプリフライトチェックリストを実行するトレーダーや、毎日何千もの決定をログに記録するEAシステムによって本番環境で使用されています。

機能

• 取引前： メモリに問い合わせる — この市場状況で前回何が起こったか？ どのように終わったか？
• 取引後： 1回の呼び出しですべてを記録 — 5つのメモリレイヤーが自動的に更新されます
• 安全策： 信頼度追跡、ドローダウンアラート、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、暗号資産、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、あなたの資金に触れたりしません — 記録と思い出しのみを行います。

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ドルで記録して — 決算良好、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： はじめに（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. 思い出し — 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（OWMフレームワーク）
2. 記録 — 取引後、remember_tradeへの1回の呼び出しで5つのメモリレイヤーに書き込み：エピソード、意味、手続き、感情、取引記録
3. 振り返り — 日次/週次/月次レビューで行動の偏り、戦略の劣化、取引ミスを検出
4. 監査 — すべての決定は作成時にSHA-256ハッシュ化されます。レビューや規制提出のためにいつでもエクスポート可能

MCPツール

価格

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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決定（取引しないという決定を含む）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、前方連鎖監査台帳にリンクされます。すべてのUTC日はマークルルートによって要約され、それ自体が日をまたいで連鎖します。履歴レコードの改ざんは、後続のすべてのリンクを無効にします。

# 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（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証明を含む）については、LIMITATIONS.mdを参照してください。

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

セキュリティ

• APIキーには一切触れません。 TradeMemoryは取引を実行したり、資金を移動したり、ウォレットにアクセスしたりしません。
• 読み取りと記録のみ。 エージェントが決定コンテキストをTradeMemoryに渡します。それを保存します。以上です。
• ローカルファースト。 唯一のアウトバウンドコールは、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）。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、日レベルで整合性を検証します。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以上のテストに合格。 CIを備えた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改ざん検知TDR
• 進化エンジン： 研究段階（戦略生成は機能、統計ゲート合格率は最適化中）
• ハイブリッドリコール： 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=40取引、統計的有意性のためにn>=100を目標）

ドキュメント

貢献

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