Glassnodeは、AIコーディングエージェントが、同社のCLIツールを使用して、自然言語によるプロンプトを数分で完全なオンチェーン分析に変換できる方法を示しています。
Glassnodeは、トレーダーがAIコーディングエージェントとコマンドラインインターフェースを組み合わせてオンチェーン調査を自動化する方法を示すワークフローを公開しました。これにより、平易な英語の質問を数分以内に統計分析とチャートに変換できます。
ブロックチェーン分析企業は4月1日、この手法を実例を用いて紹介しました。それは、ビットコイン取引所への極端な資金流入が短期的な価格下落を予測するかどうかを検証するというものでした。データ取得から可視化まで、分析全体に必要なのは自然言語による2つの指示だけでした。
実際の仕組み
このワークフローはGlassnodeのCLIツールを基盤としており、Claude Code、ChatGPTのCodex、CursorといったAIエージェントが、APIを手動で設定することなく、利用可能なメトリクスを自律的に検出し、データを取得し、Pythonによる分析を実行できるようにします。
Glassnodeのデモでは、ユーザーが次のようなプロンプトを送信しました。「過去1年間のBTCの毎日の取引所への流入額と終値をダウンロードしてください。流入額の急増が、その後の7日間の下落を予測するかどうかを分析してください。」
その後、AIエージェントは舞台裏で全ての処理を行いました。gn metric list適切なデータパスを探し出し、取引所の資金流入量と価格データのCSVファイルをダウンロードし、統計分析コードを作成し、フォーマットされた結果を返すという一連の作業を行いました。
検査で判明したこと
サンプル分析の結果、BTC取引所への資金流入が平均値から2標準偏差以上増加した「急増日」が10日確認されました。これらの日には、通常の期間と比較して、翌週のドローダウンが約1.9パーセントポイント増加していました。
Glassnodeはすぐにその限界を指摘しました。わずか10件の急騰イベントが2つの変動期間に集中しているため、このシグナルは「統計的に確固たるものではなく、示唆的なもの」に過ぎません。適切なバックテストを行うには、変動性の状況を考慮し、測定期間の重複を避け、サンプル外データを検証する必要があります。
しかし、その目的は仮説を証明することではなく、トレーダーがいかに迅速にアイデアを検証できるかを示すことでした。
実用的応用
同社は、ワークフローを探索するユーザー向けに、いくつかの開始プロンプトを提案しました。
- 「過去6ヶ月間のETHステーキング預託金をダウンロードし、その推移をグラフ化する」
- 「過去90日間のBTCとETHの取引所における純資金流入額を比較する」
- 「ビットコインの30日間リターンと最も高い相関関係を持つ指標を見つけてください」
これは、Glassnodeがオンチェーンデータのアクセス性を向上させるための幅広い取り組みの一環です。同社はわずか2週間前の3月17日に、自社プラットフォームを使用した仮想通貨リサーチ戦略の構築に関するガイドを公開したばかりです。
アクセス要件
一般ユーザーにとって注意点があります。CLIを使用するには、Glassnode Professionalの加入者のみが利用できるAPIキーが必要です。このツールは、オプションのスキル設定を通じて、主要なAIコーディングアシスタントのほとんどとの連携をサポートしています。
しかし、既にGlassnodeの利用料を支払っている機関の担当者や本格的な研究者にとっては、このワークフローは仮説から初期結果までの時間を大幅に短縮できる可能性があり、特に本格的なバックテストを実施する前にアイデアをスクリーニングする際に有効である。
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