AutoHedge導入比較！AIエージェントでヘッジファンド構築。買うべきRTXとMacの構成
3行要約 AutoHedgeはSwarm Intelligence（群知能）を金融に応用したフレームワーク。複数のAIエージェントを協調させるため、ローカルで動かすならVRAM 24GB以上、またはApple Siliconの統一メモリ64GB以上が必須です。 「モデルの賢さ」が直接利益に直結するため、安価なミドルレンジGPUで妥協するのは避けるべき。RTX 4090の1枚差し、あるいはMac Studioクラスが実務上のスタートラインになります。 ツール自体はGitHubで無料ですが、24時間稼働させるための電気代、UPS（無停電電源装置）、そして高精度モデル（GPT-4oやClaude 3.5 Sonnet）のAPIコストで月3〜5万円のランニングコストを見込む必要があります。 📦 この記事に関連する商品（楽天メインで価格確認） ...