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📋 要約（TL;DR） # 🔑 研究の問い: LLMに投資戦略のバックテスト結果をフィードバックしたとき、どんな情報・形式で与えれば戦略が最も改善されるか？ 🔑 実験設計: 8種類のLLM × 3種類の初期戦略 × 3種類のフィードバック条件（情報範囲×提示形式）で反復的改善を実施 🔑 核心的発見: フィードバック設計の差異はコード変更の「質」に影響するが、パフォーマンス改善幅はモデル選択に強く依存する 💡 読みどころ: Claude系 > Gemini系 > GPT系という性能差の背後にある「探索戦略の違い」と、実務への示唆 🎯 はじめに # みんな、LLMで投資戦略を作らせるって聞いたことある？