3. Social Media Agent
3.ソーシャルメディア・エージェント

This component filters through the noise of Reddit, Twitter, and specialized trading forums to
identify high-quality, actionable trading ideas. Unlike simple sentiment analysis tools, it:
このコンポーネントは、Reddit、Twitter、および専門的な取引フォーラムの雑音をろ過しし、高品質で実用的な取引アイデアを特定します。単純なセンチメント分析ツールとは異なります：

l   Recognizes established contributors with strong track records
実績のある貢献者を評価

l   Distinguishes between surface-level hype and substantive analysis
表面的な誇大広告と本質的な分析を区別

l   Identifies emerging trends before they become mainstream
新たなトレンドが主流になる前に特定

l   Extracts actionable trade setups from lengthy discussions
長時間の討論から実用的な取引手順を抽出

l   Cross-references social mentions with technical setups and news
技術的手順やニュースでソーシャルメッセージを相互参照

For example, when scanning r/wallstreetbets, it doesn’t simply count rocket emojis or track
mentioned tickers — it evaluates the quality of due diligence, assesses consensus formation, and weighs discussion against technical patterns.
例えば、r/wallstreetbetsをスキャンする際、単にロケットの絵文字を数えたり、言及されたティッカーを追跡したりするのではなく、適正評価の質を評価し、コンセンサス形成を評価し、テクニカルパターン対する論考を比較検討します。

4. Technical Analysis Expert
4. テクニカル分析の専門家

This agent functions as my personal market technician, bringing advanced chart pattern
recognition and multi-timeframe analysis to every potential trade. Its capabilities include:
このエージェントは、私の個人的な市場技術者として機能し、すべての潜在的な取引に高度なチャートパターン認識とマルチタイムフレーム分析をもたらします。
その機能は以下の通りです：

l   Identifying chart patterns across multiple timeframes simultaneously
複数のタイムフレームで複数のチャートパターンを同時に識別

l   Calculating key support/resistance levels
主要なサポート/レジスタンスレベルの計算

l   Detecting divergences between price action and technical indicators
価格行動とテクニカル指標間の乖離の検出

l   Monitoring trend strength using momentum studies
モメンタム研究を用いてトレンドの強さの監視

l   Evaluating probability of pattern completion based on historical data
過去のデータに基づいてパターン完成の確率を評価

Unlike rigid technical analysis systems, this agent adapts to current market regimes. It
recognizes that technical patterns behave differently in choppy versus trending
markets, or in high volatility versus low volatility environments.

硬直的なテクニカル分析システムとは異なり、このエージェントは現在の市場環境に適応します。
テクニカル・パターンは、不安定な市場とトレンドのある市場、あるいは高いボラティリティと低いボラティリティの環境では異なる動きをすることを認識します。

5. News Analyzer
5. ニュースアナライザー

Financial news moves markets, but the relationship between headlines and price action is
complex. This agent processes news from multiple sources to:
金融ニュースは市場を動かすが、ヘッドラインと価格行動の関係は複雑です。このエージェントは複数のソースからのニュースを処理します。：

l   Evaluate the relevance of news to specific securities
特定の証券とニュースの関連性を評価

l   Distinguish between actual market-moving news and noise
実際に市場を動かすニュースと雑音を区別

l   Assess potential impact based on historical precedent
過去の前例に基づいて潜在的な影響を評価

l   Monitor for secondary effects (how news for one company affects
others)
二次的影響（ある企業のニュースが他の企業に与える影響）を監視

l   Track developing stories over time
時間とともに発展する物語を追跡

More impressively, it can identify “hidden connections” — for instance, recognizing how a supplier might be affected by news about its major customer, even when the supplier
isn’t mentioned in the article.
さらに驚くべきことに、「隠れたつながり」を特定することができる。たとえば、あるサプライヤーが、その主要顧客に関するニュースによってどのような影響を受けるかを、そのサプライヤーが記事で言及されていなくても認識することができます。

​The Memory Systems
メモリーシステム​

​Trading Memory
取引メモリー​

This specialized database maintains a comprehensive record of all my trading activity, organized
to provide context for future decisions:
この専門的なデータベースは、将来の意思決定のための文脈を提供するために整理され、私のすべての取引活動の包括的な記録を維持します。：

l   Complete trade history with entry, exit, and management decisions
参入、退出、および管理上の決定を含む完全な取引履歴

l   Performance metrics by setup type, market conditions, and timeframe
手順タイプ、市場条件、時間枠別の業績指標

l   Pattern recognition across successful and unsuccessful trades
成功及び失敗したトレードに亘るパターン認識

l   Learning from mistakes through post-trade analysis

取引後の分析を通じて失敗から学ぶ

l   Strategy performance across different market regimes
異なる市場体制における戦略のパフォーマンス

What makes Trading Memory different from a standard trade journal is how it’s structured for
pattern recognition. Rather than just recording P&L, it captures the context and decision points of each trade, allowing Stonki to identify subtle patterns in my trading behavior.
取引メモリーが標準的な取引日誌と異なるのは、パターン認識のためにどのように構成されているかという点です。単に損益を記録するだけでなく、各取引の背景や意思決定ポイントを記録することで、ストンキは私の取引行動の微妙なパターンを特定することができます。

​User Memory
ユーザーメモリー​

While Trading Memory focuses on market activities, User Memory maintains an understanding of me as a trader:
取引メモリーが市場活動に焦点を当てているのに対して、ユーザー・メモリーはトレーダーとしての私を理解しています。：

l   My risk tolerance and how it varies across different strategies
自分のリスク許容度と、それが異なる戦略によってどのように変わるか

l   Communication preferences and level of detail needed
コミュニケーションの好みと必要な詳細のレベル

l   Trading schedule and availability for active management
取引スケジュールとアクティブ管理のための利用可能性

l   Learning style and how I prefer to receive information
学習スタイルと好みの情報の受け取り方

l   Emotional responses to different market scenarios
さまざまな市場シナリオに対する感情的反応

This contextual understanding allows Stonki to adapt its communication style based on my
current state, providing more detailed analysis when I’m calm and focused, or simplifying recommendations during volatile market conditions when decision fatigue might be setting in.
このように文脈を理解することで、ストンキは私の現在の状態に応じてコミュニケーション・スタイルを適応させ、私が落ち着いて集中しているときにはより詳細な分析を提供し、判断に疲れがたまっているような不安定な市場状況のときには推奨事項を簡素化することができます。

​Conclusion
結論​

I built Stonki to solve my own trading challenges, but it’s grown into something I believe can
help the broader trading community. If you’re interested in bringing this kind of AI assistance to your own trading, I’ve created a simple guide that breaks down the process.
ストンキは、私自身の取引課題を解決するために開発しましたが、より幅広い取引コミュニティに役立つものに成長したと信じています。自分の取引にこのようなAIの支援を導入することに興味がある方は、そのプロセスを説明した簡単なガイドを作成しました。

The future of retail trading is here. It just needs more of us to build it.
小口投資家取引の未来はこちらにあります。 ただ、それを構築するために、より多くの人々が必要です。

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Note: Portions of this article were generated with the assistance of AI tools and have been
reviewed and edited for accuracy and clarity.
注：この記事の一部はAIツールの助けを借りて作成されたもので、正確さと明瞭さのために見直しと編集が加えられています。

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Published in InsiderFinance Wire

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Written by Itay V
文責：イタイ・V

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