## 情報源
- note記事「AIと二人で、株の自動売買システムをゼロから作った話｜第3回：約300銘柄を毎日スキャンする仕組みの中身」
- 著者: Kuon｜AIと自動売買 (@algotrade0325)
- URL: https://note.com/algotrade0325/n/n6fa47a46510d
- 種別: 概念説明記事（具体ロジック・バックテスト数値なし＝再現可能なエッジの提示ではない。視点・教訓として記録）

## 記事の要点
自動売買システムは5つの作業の繰り返し:
1. **取得**: 約300銘柄を5分ごとに値動き取得（無料データで十分始められる）
2. **検出**: 全銘柄をルールに当てはめ買いシグナルを一気にスキャン（網羅性）
3. **発注**: ルール通り執行（感情ゼロ＝「今日は怖いからやめる」がない）
4. **記録**: いつ・どの戦略で・どうなったかをDBに自動記録（再現性は記録から生まれる）
5. **通知**: 結果をスマホ通知。人間の仕事は基本"監視"だけ

## ★最も価値ある示唆: 「主役は買うことより"見送る"こと」
- シグナルが出ても**追加条件（フィルター）を満たさなければ見送る**。この"見送りの設計"が成績を大きく左右する
- 「見送りがなぜ大事か」自体が一本の記事になるテーマ（記事では深掘りされず次回送り）
- 1銘柄集中でなく**300銘柄を広く薄く**見て条件に合うものだけ淡々と拾う＝「分散」と「網羅」で感情・思い込みを排除

## お姉様システム(trade-backtest/)との照合
- **5ステップ構造は paper_bot で既に実装済み**（検証#11・LLM Wiki id=452: 実データ仮想売買・状態JSON保存・3%サイジング）
- **見送りフィルターも部分実装済み**: paper_bot.py に 200SMAトレンドフィルター + ATR判定があり、条件を満たさないと `dir=0`（=見送り）でスキップする
- 検証#3で「200SMAトレンドフィルター追加だけで生PnL -4759→+7271円に転換」を実証済み＝記事の「見送り設計が成績を左右」を数値で裏付け済み

## アクションアイテム / 教訓
- [示唆] 「見送りフィルターを主役に据える」視点は、今後のエントリー条件検証で **"いかに見送るか"を明示的な検証軸**に加える価値がある（従来は「いかにエントリーするか」中心だった）
- [整合] 記事は概念レベルで新規エッジの提示はない。お姉様の自前バックテスト方針（コスト前R単位期待値→OOS→頑健性3点）の方が一段深い。**「記録から再現性」は検証#10資金管理シミュレーションと同思想**
- [注意] note等の自動売買記事は概念説明が多く、具体的な勝てるロジック・バックテスト数値の開示は稀。本記事も足切りはしないが「視点の確認」止まり