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Claude（AI）と一緒に、日本株の投資判断エンジンを作った。5回のバージョンアップを経て、最終的にAI自身が「自分には構造的な限界がある」と認め始めた。このシリーズでは、その全過程を記録する。コードはGitHubに公開済み。→ GitHub: [catalyst-alpha-engine]（リンク）やろうとしたことと基本設計（v1.0）「1万円を元手に、日本株で増やせるか」をAIに聞いた。ただし「何を買えばいい？」という丸投げではなく、判断の仕組み自体を一緒に設計した。Claudeに聞いたのは「銘柄」ではなく「判断ロジック」だ。投資判断を2つの層に分けた。「何を買うか」（ファンダメンタルズ）：PER 15以下（割安かどうか）ROE 10%以上（稼ぐ力があるか）自己資本比率 30%以上（財務が安定しているか）営業利益率が前年比で改善しているか「いつ買うか」（カタリスト）：決算で上方修正が出た自社株買いが発表されたストップ高の翌日以降に押し目が来たセクター全体にポジティブなニュースが出たファンダメンタルズで「候補」を絞り、カタリストで「タイミング」を決める。この2つが揃った時だけ買う。過去データと投資本の統計を参考に、以下のパラメータを設定した。パラメータ：バランス型勝率：58%平均勝ちトレード：+15%平均負けトレード：-7%月間トレード回数：3回1トレードあたりの期待値：0.58 × 0.15 + 0.42 × (-0.07) = +0.0576（+5.76%）月3回で月利+17.3%。これを12ヶ月複利で回すと、年率+509%。1万円が約6万円になる計算。正直に書くと、こ