Numeraiは、自社のヘッジファンドを自己改善型にするためのチームを編成している。

Why it matters

Numerai has opened alpha generation to outside models. Craib's hiring push moves AI into risk and portfolio infrastructure, where errors can affect hundreds of millions of dollars.

Richard Craib (@richardcraib)、Numeraiの創設者兼CEOは、ヘッジファンドの内部研究およびリスクシステム全体にフロンティアAIを適用するための新しいチームを結成していると、彼X上での2投稿のスレッドで述べた（8月4日）。

Craibはその目標を「自己改善するヘッジファンド」と表現した。Numeraiはすでに何千もの機械学習モデルからの予測を組み合わせており、CraibによればAIがますますそれらのモデルを構築しているという。彼は現在、資産運用会社内部に残る業務にも同じツールを使いたいとしており、リスクモデル開発をAIが研究を加速できる領域の一つとして挙げた。

この採用推進は、Craibが10年をかけて構築してきたアーキテクチャを拡張するものだ。Cornellで学んだ数学者である彼は、2015年にNumeraiを創設する前に、運用資産150億ドルの資産運用会社でデータサイエンティストとして働いていたと、Foresight Instituteが公開した略歴ノートは伝えている。彼の元々の賭けは、難読化した金融データを配布し、外部研究者に有用なモデルに報酬を支払うことで、より広い予測人材プールから引き出せるヘッジファンドを作れるというものだった。

外部モデルから内部システムへ

Numeraiは参加者に、株式、定量的特徴、将来リターンのターゲットを表す匿名化されたデータセットを提供する。研究者はそのデータで学習したモデルからの予測を提出する。参加者は提出物に対してNumeraiのNMRトークンをステーク（賭け）することができ、モデルの成績が良ければ追加トークンを獲得し、悪ければステークを失う。

プラットフォームのドキュメントによれば、ステークされた予測のみがNumeraiのStake-Weighted Meta Modelに入る。そのアンサンブルがヘッジファンドのトレーディングプロセスにフィードされる。この構造は、過去のテストで単に良い成績を出すモデルではなく、有益で差別化された予測を追加するモデルに報いるよう設計されている。

Numeraiは2026年を通じて、そのループにAIエージェントを参加させる技術的障壁を下げることに取り組んできた。Numerai MCPはCodex CLI、Claude Code、Cursorを含むコーディングエージェントをNumeraiのシステムに接続する。エージェントはインターフェースを通じてモデルを作成し、予測をアップロードし、診断を実行し、パフォーマンスデータを取得できる。

Numeraiは3月に、MCPとエージェントスキルを導入した最初の月に2000を超える大規模言語モデルがそのAPIとやり取りしたと述べた。5月までには、Numeraiは数万件のエージェントセッションを報告していた。これらの数字はどちらも自己申告による使用回数であり、どれだけのモデルがファンドのメタモデルに到達したか、あるいは有用なライブ予測を生み出したかは示していない。

Craibの最新の動きは、Numeraiがこれまで自ら管理してきたレイヤーを狙っている。ポートフォリオ構築、リスク制約、株式予測アンサンブルを取引に変換するシステムは、トーナメントで実験を行うこととは異なる結果をもたらす。弱いコントリビューターモデルはステークを失ったり、重みが減ったりする可能性がある。内部の不適切なリスクモデルはファンド全体のエクスポージャーをゆがめる可能性がある。

Numeraiは2月のカンファレンスですでにこの拡大を示しており、そこで[Numerai Riskを導入した]、これは残差ボラティリティを予測する予定のトーナメントだ。これらの予測はリターン予測と並んで存在し、別のリスクメタモデルに供給されることを意図している。Craibの投稿は、Numeraiがそうしたシステム背後の研究プロセスに直接取り組むフロンティアモデルも望んでいることを示している。

資本が増えるとミスのコストも上がる

このタイミングは、Numeraiのモデルに紐づく資本の急速な増加に続くものだ。7月15日、Numeraiは約7億ドルを運用していると述べた、これは2025年末の約5.6億ドルからの増加で、30市場で毎月10億ドル以上を取引しているとした。Numeraiはまた、プラットフォーム上に110万を超えるNMRがステークされているとも述べた。これらの運用数値はNumeraiからのもので、発表時に独立監査はされていない。

2025年8月、NumeraiはJPMorgan Asset Managementが同社のヘッジファンドに出資し、最大5億ドルのキャパシティを予約したと述べた。キャパシティとは、アロケーターが提供し得る金額を示すもので、既にファンドに置かれている資本を指すものではない。3か月後、Numeraiは5億ドルの評価額で3,000万ドルのシリーズCを調達した。Numeraiは大学の寄付基金がこの資金調達を主導し、Union Square Ventures、Shine Capital、Paul Tudor Jonesが参加したと述べた。

現在のNumeraiの採用ページはサンフランシスコ拠点の定量研究エンジニア職を掲載しており、給与レンジは300,000ドルから350,000ドル、最大0.2%の株式が提示されている。Craibのスレッドはより広いチームの使命を記述している：フロンティアモデルを使って、ファンド内の研究、テスト、リスク分析、デプロイのサイクルを短縮することだ。

それは外部のトーナメント参加者向けにコードを生成するよりも難しい試験だ。Numeraiは、AIが構築した内部システムがリスクコントロールを弱めたり、説明責任を不明瞭にしたり、自動化された研究ループが同じ誤った前提を増幅したりせずに、ファンドを改善できることを示さなければならない。数億ドルの運用資産があるため、これらのシステムからのフィードバックは実際のポートフォリオのリターンとして現れる。