PandaAI、LLMエージェントがクオンツ研究を民主化すると賭ける；10万人ユーザー、3回の資金調達

PandaAIは中国の個人・プロのクオンツ向けにAIネイティブのトレーディング研究インフラを構築している。Qubeは話し言葉のアイデアを検証可能なファクターとバックテストの手順に変換し、EVOはAIネイティブのクオンツワークベンチ、今後登場予定のOSは複数のエージェントを統括する。またファクターコンペを運営し、QuantSkillsをオープンソース化している。

LLMはクオンツファンドの研究上の堀を侵食するため、エージェント型の研究ツール——ファクターマイニング、バックテスト、A2Aオーケストレーション——が新たなクオンツインフラになり得る。

李宇琦氏は1999年生まれ、コロンビア大学で金融工学を学び、先物のライブ模擬取引コンテストで最年少優勝者となり、10億元超を運用するクオンツ私募ファンドのパートナーにまで昇進した。2024年、同氏は業界の優位性の大半が独自データ、低遅延チャネル、大規模な研究チームに支えられた「認知的な物語」であり、大規模言語モデルがその物語を侵食すると結論づけた。Cursorがユーザーをより優れた研究者にするわけではなくプログラミング速度を倍増させるのを見て、ボトルネックはツールではなく判断力だと確信し、2024年頃に退職してPandaAIを創業し、リターンではなく研究を製品とするAIを構築した。

PandaAIは3層の製品ラダーを設計した。入門ユーザー向けのQube（一文がデータ取得、ファクター構築、バックテストになり、ユーザーが検証・再利用できる）、プロ向けのAIネイティブワークベンチで「クオンツ版Claude Code」と評されるEVO、そして人間が設定したリスクルールの下で複数のエージェントがファクターとポートフォリオを反復する、今後登場予定のAgent-to-Agent環境OSである。その下には4層のスタックがある。市場・マクロデータ、自社開発のCQ2モデルにDeepSeekとDoubaoの統合を加えたもの、ADE/A2Aエージェントエンジニアリング層、そしてライブ取引接続で、先物デスクは完全接続され、2026年6月に先物のライブ顧客対応を開始した。同月、PandaAIは最初のQuantSkillsライブラリとエージェントクラスタをオープンソース化し、研究論文（CQ2、A2A Self-Evolution、AlphaSchema）を発表した。2026年8月までに、70人超の同社は10万人以上のユーザーを抱え、3万人超が参加した3回のファクターコンペを開催し、シード、エンジェル、エンジェル+の各ラウンドで合計数千万人民元を調達した（エンジェルラウンドはL2F光源創業者基金がリード）。証券会社、先物会社、ファンドを機関パートナーとして数えている。

クオンツファンドの堀——独自データ、低遅延チャネル、100人規模のチーム——は、まさにLLMが最も速くコモディティ化する資産である。

優れたコーディングツールは優れた研究者を生まなかった。これにより真のギャップは実行ではなく判断力と研究プロセスにあると特定された。

AIネイティブで人間が介在するスタックは、自律的な「AI株価選定」という詐欺的なカテゴリを避け、規制当局とユーザーが受け入れるものに適合する。

QuantSkillsをオープンソース化することで、明らかな反論（ファクターが漏れる）が機能に変わる。エージェントは個別化されるため、堀はオーケストレーションのハーネスへ移る。

ファクターコンペを運営し論文を発表することで、懐疑的な個人ユーザーが貢献者、採用候補、そして新しい方法論コミュニティの中核へと変わる。

ゼロサム市場ではリターンではなく能力を売る。PandaAIはファクターをオープンソース化し、堀はエージェントのハーネスだと賭ける——ファクターは誰でもコピーできるが、オーケストレーションのスタックはコピーできない。

2026年9月2日時点でPandaAIは稼働中である。2026年8月に合計数千万人民元の3ラウンドを完了し（エンジェルはL2F光源創業者基金がリード）、先物のライブ顧客対応は2026年6月に開始、QuantSkillsは同月にオープンソース化され、10万人以上のユーザー、70人超のスタッフ、機関パートナーを抱える。李氏はAIトレーディングを5段階中の初期L3に位置づけ、エージェントが研究し人間がリスク判断を保持するL4を目指している。OS層はまだ登場前である。未解決の問いは、詐欺と結びつけられるカテゴリへの信頼、プロチームに対するエージェントの品質、そして自律型取引ツールが規模を拡大する中で規制当局がどう扱うかである。