開発記録#136(2025/3/22)「ブロックチェーンデータ分析に基づくbot開発のアイデアpart.1」

前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。

Blockchain Data Analytics: Review and Challengeshttps://t.co/ReWmLjCx14

— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) March 22, 2025

論文要約: Blockchain Data Analytics: Review and Challenges

この論文では、ブロックチェーンデータ分析に関する最新の研究と業界の動向を包括的にレビューしています。特に、以下の内容に焦点を当てています。

1. 概要

• ブロックチェーン技術の普及に伴い、データの量、速度、多様性が急増し、効果的な分析が困難になってきています。
• 現在のブロックチェーンデータ分析は、学術研究よりも業界の発展が先行しており、多くのツールが実用化されています。
• 代表的な分析ツールは以下の4つに分類されます。
  • ブロックエクスプローラー (Block Explorers)
  • オンチェーンデータプロバイダー (On-chain Data Providers)
  • リサーチプラットフォーム (Research Platforms)
  • マーケットデータプロバイダー (Market Data Providers)

2. ブロックチェーンデータ分析ツールの分類

(1) ブロックエクスプローラー

• 役割: ブロックチェーン上のトランザクションやブロック情報を可視化し、透明性の向上に貢献。
• 代表的なツール:
  • Academic: MiningVis, BitAnalysis, SilkViser
  • Industry: Etherscan, Blockchain.com, Blockchair

(2) オンチェーンデータプロバイダー

• 役割: ブロックチェーンのデータを構造化し、APIやSQLクエリでデータ取得が可能。
• 代表的なツール:
  • Academic: Ethanos, ChainSync, EtherNet
  • Industry: The Graph, Bitquery, Covalent

(3) リサーチプラットフォーム

• 役割: NFT市場分析や金融分析など、投資家や研究者向けに深い分析を提供。
• 代表的なツール:
  • Academic: GraphSense, NFTTracer, NFTeller
  • Industry: Messari, Nansen, Chainalysis

(4) マーケットデータプロバイダー

• 役割: 仮想通貨市場の価格動向や取引量を分析するプラットフォーム。
• 代表的なツール:
  • Academic: Pele et al., Wu et al.
  • Industry: CoinGecko, CoinMarketCap, TradingView

3. ブロックチェーンデータ分析における課題

(1) データアクセスの課題

• ブロックチェーンデータは分散型ネットワーク上に存在し、アクセスにはフルノードの同期や第三者サービスの利用が必要。
• データの生データ形式が多様であり、解析前にエンコードデータのデコードが求められる。

(2) スケーラビリティの課題

• ブロックチェーンのデータ量が膨大であり、効率的なデータ取得と分析が難しい。
• 特にEthereumは2025年3月時点で21TB以上、Solanaは150TBを超えており、処理速度の向上が求められている。
• ClickHouseやTrinoといった分散型SQLエンジンの導入が効果的とされている。

(3) データの正確性

• ブロックチェーンデータは、誤ったスマートコントラクトや不完全なトランザクション記録により不正確な情報が発生する可能性がある。
• データのクロスバリデーションや、AIベースのラベリング技術の向上が求められる。

(4) 相互運用性 (Interoperability)

• EVM (Ethereum Virtual Machine) と非EVMブロックチェーン (Solana, Cosmosなど) との間でデータの統一が困難。
• Covalent や The Graph のようなデータ統一ツールが重要となっているが、さらなる開発が求められる。

4. 結論

• 本論文では、学術研究と業界のギャップを埋めるために、両者の協力が不可欠であると強調しています。
• 将来的には、データアクセスの容易化、スケーラビリティの向上、データの正確性の担保、相互運用性の強化 が重要な研究テーマとなります。

5. 今後の展望

• 学術研究は、効率的なデータ抽出技術や精度向上のためのAIアルゴリズムの開発に貢献できると述べています。
• 業界と学術の協力が進めば、ブロックチェーンデータ分析の発展が加速することが期待されます。

アプローチ1: On-Chainデータ分析を活用したリアルタイムトレードBot

使用ツール

• The Graph, Bitquery, Covalent
• Dune Analytics, Flipside Crypto

手順

1. データ取得：
   • The GraphやBitqueryを活用して、Ethereumや他のEVM系ブロックチェーンのリアルタイムデータを取得。
   • Dune AnalyticsやFlipside Cryptoを用いて、DeFiプロトコルの資金流入・流出の変動を把握する。
2. データ分析：
   • SQLベースでのデータフィルタリングを行い、価格変動や出来高の急変を検出。
   • DeFiプールのTVL (Total Value Locked) やスワップ量の急増/急減を分析し、投資シグナルを抽出。
3. Bot構築：
   • Pythonでイベント駆動の自動取引Botを構築。
   • 特定の価格変動や流動性変化が発生した際に、即時エントリー/エグジットする戦略を組み込む。

予測される課題と解決策

課題	解決策
APIの応答遅延	非同期処理 (Asyncio) やWebSocketベースのデータ取得を実装してリアルタイム性を確保
データの過剰負荷	データをClickHouseやTrinoのような分散型データベースに格納し、クエリ効率を向上
偽のトレンド (Fake Pump) の識別	データソースを複数統合し、異常値検知アルゴリズム (Isolation Forest, LOFなど) を導入

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アプローチ2: ブロックエクスプローラーを用いたアービトラージBot

使用ツール

• Etherscan, Blockchain.com, Solscan, BscScan

手順

1. データ取得：
   • 各チェーンのブロックエクスプローラーAPIを用いて、価格データやガス価格の変動をリアルタイムで取得。
2. アービトラージ検出：
   • 異なる取引所やプラットフォーム間での価格差をリアルタイムに計算。
3. Bot構築：
   • Pythonを用いて、価格差が一定の閾値を超えた際に即時注文を執行するアルゴリズムを実装。

予測される課題と解決策

課題	解決策
ガス代の高騰	ガス代が収益を上回るリスクに対応するため、Etherscan APIを活用し、トランザクション混雑度の監視を実装
資金拘束	マルチアカウント管理を導入し、資金の分散配置を行う
ブロックチェーンの遅延	最速ブロックの検出や、Mempool内の未処理トランザクション情報を分析し、トランザクション優先度を最適化

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アプローチ3: マーケットデータプロバイダーを活用したトレンドフォローBot

使用ツール

• CoinGecko, CoinMarketCap, TradingView

手順

1. データ取得：
   • CoinGeckoやCoinMarketCapのAPIを利用して、価格データ、出来高、時価総額のトレンドを取得。
2. テクニカル分析：
   • TradingViewのライブラリを活用し、トレンドフォロー指標 (例: MACD、RSI、移動平均線) を用いたシグナル検出を行う。
3. Bot構築：
   • トレンドが発生した際のポジションエントリーおよびロスカットポイントを事前設定する。
   • PythonでTA-Libやccxtを使用し、複数の取引所APIに対応した取引Botを設計。

予測される課題と解決策

課題	解決策
価格スリッページ	注文の際に指値注文 (Limit Order) を優先して使用し、成行注文は使用制限を設ける
データの整合性	CoinGeckoやCoinMarketCapなど複数のデータソースをクロスバリデーションする
急騰・急落への対応	WebSocketやリアルタイム通知を組み合わせ、価格急変時にアラート対応を自動化

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アプローチ4: データサイエンスとAIモデルを活用した予測型トレードBot

使用ツール

• Glassnode, Messari, IntoTheBlock
• Python (LSTM, DQN, DDPG)

手順

1. データ取得：
   • GlassnodeやIntoTheBlockのAPIを活用し、オフチェーン指標 (例: マイニング指標、クジラアカウント動向、資金移動) を取得。
2. 機械学習モデルの設計：
   • LSTMを用いた価格予測モデルや、DQN/DDPGを用いた強化学習ベースのトレードモデルを構築。
3. Bot構築：
   • 予測結果に基づいて動的にポジションを調整するBotを作成。

予測される課題と解決策

課題	解決策
データの非定常性 (価格の変動が予測困難)	分散分析や外れ値検出を取り入れ、価格変動の異常点をリアルタイムに検出
学習データのバイアス	データの時間帯や市場イベントの影響を考慮し、データセットのバランスを調整
オーバーフィッティング	K-Fold交差検証やドロップアウト (Dropout) を用いてモデルの汎用性を向上

まとめ1

アプローチ	主な利点	想定される課題	解決策
On-Chainデータ活用	リアルタイム性の高い情報を取得し、高頻度取引に対応	APIの遅延、データ過多	WebSocketや非同期処理の活用
アービトラージBot	価格差を活用した安定した利益追求	ガス代高騰、競争激化	ガス代の最適化とMempool解析
トレンドフォローBot	市場の主要動向に即した投資が可能	価格スリッページ、データ整合性の欠如	クロスバリデーションや成行注文の制御
AI予測型Bot	高度な市場予測が可能	データの非定常性、過学習	外れ値検出や正則化技術の導入

実装に向けたアプローチ1: On-Chainデータ分析を活用したリアルタイムトレードBot

特徴

• リアルタイムデータを利用して、トレンドや市場の急変動に対応する。
• DeFiプロトコルの動向やスマートコントラクトのアクティビティを分析し、シグナルを抽出する戦略に適している。
• 短期トレード (スキャルピング、デイトレード) に有効。

使用ツール

• The Graph, Bitquery, Covalent → データ取得
• Dune Analytics, Flipside Crypto → SQLベースの分析と可視化
• Python (Asyncio, WebSocket) → データのリアルタイム処理

実装の流れ

1. データ取得
   • Ethereumのスマートコントラクトのトランザクションデータ、UniswapやAaveなどのDeFiプラットフォームの流動性変動データを取得。
   • APIの応答速度を最大化するため、非同期処理 (Asyncio) や WebSocket を活用。
2. データ前処理
   • データを整理し、スワップイベントや流動性変化が閾値を超えた場合にシグナルを検出する処理を追加。
   • ノイズ除去や異常値のフィルタリングも併せて実装する。
3. シグナル検出
   • ボラティリティ、出来高、注文密度などの指標を計算し、エントリー/エグジットのタイミングを特定。
4. Bot構築
   • 特定の条件を満たした場合に、ccxtを利用して取引所APIに自動注文を送信する。

予測される課題と解決策

課題	解決策
APIの応答遅延	非同期処理 (Asyncio) やWebSocketを利用した高速データ取得を導入。
データの過剰負荷	データをClickHouseやTrinoなどの分散型データベースに格納し、クエリ速度を最適化。
偽のトレンド (Fake Pump) の識別	移動平均やBollinger Bandsを組み合わせた異常値検出アルゴリズムを導入。

実装に向けたアプローチ2: ブロックエクスプローラーを用いたアービトラージBot

特徴

• 異なる取引所やチェーン間の価格差を利用し、低リスクで利益を狙う。
• 短期トレード (スキャルピング、アービトラージ) に最適。

使用ツール

• Etherscan, Blockchain.com, Solscan, BscScan → データ取得
• ccxt → 取引所API連携

実装の流れ

1. データ取得
   • 各ブロックチェーンのブロックエクスプローラーAPIを利用し、リアルタイムで価格情報やガス代を取得。
2. 価格差の検出
   • Binance、Kraken、Bybitなどの取引所APIを活用し、価格差を計算。
3. Bot構築
   • 価格差が一定の閾値を超えた場合に、片方の取引所で購入し、もう片方で即座に売却する。

予測される課題と解決策

課題	解決策
ガス代の高騰	Etherscan API を用いてガス価格の監視を行い、ガス代が一定値以下の場合のみ実行するロジックを実装。
資金拘束	資金を複数の取引所に分散配置し、リスクを軽減。
ブロックチェーンの遅延	Mempool分析を行い、優先度の高いトランザクションを送信する仕組みを導入。

実装に向けたアプローチ3: マーケットデータプロバイダーを活用したトレンドフォローBot

特徴

• 価格トレンドを分析し、中期的な上昇/下降の流れに沿って利益を狙う。
• RSI, MACD, ボリンジャーバンドなどのテクニカル指標を活用。

使用ツール

• CoinGecko, CoinMarketCap, TradingView → データ取得とテクニカル分析
• TA-Lib, ccxt → テクニカル指標と自動注文の実装

実装の流れ

1. データ取得
   • TradingView APIでローソク足データを取得。
2. テクニカル分析
   • MACD、RSI、移動平均線などの指標をPythonのTA-Libで計算。
3. Bot構築
   • Pythonでシグナルが発生した際にccxtを使用して自動注文を行う。

予測される課題と解決策

課題	解決策
価格スリッページ	指値注文 (Limit Order) を優先し、成行注文は利用制限を設ける。
データの整合性	CoinGeckoやCoinMarketCapなど複数のデータソースを活用してクロスバリデーション。
急騰・急落の対応	WebSocketを活用したリアルタイム通知と自動エグジット機能を導入。

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実装に向けたアプローチ4: データサイエンスとAIモデルを活用した予測型トレードBot

特徴

• LSTM, DQN, DDPGなどのAIモデルを活用し、将来の価格変動を予測。
• 長期トレードやスイングトレードに適している。

使用ツール

• Glassnode, Messari, IntoTheBlock → オンチェーン指標取得
• Python (TensorFlow, PyTorch) → AIモデル構築

実装の流れ

1. データ取得
   • Glassnode APIでクジラの動向、マイニング指標などを取得。
2. AIモデルの設計
   • LSTMを用いた時系列データ予測モデルを構築。
   • DQN/DDPGを組み合わせて、トレードの意思決定モデルを強化。
3. Bot構築
   • AIモデルの予測結果に基づき、最適な注文戦略をPythonで実装。

予測される課題と解決策

課題	解決策
データの非定常性	外れ値検出アルゴリズム (Isolation Forest) を導入し、異常値に対応。
学習データの偏り	学習データの時間帯や市場イベントの影響を考慮し、データセットのバランスを調整。
オーバーフィッティング	K-Fold交差検証やドロップアウト (Dropout) を用いてモデルの汎用性を向上。

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複数の手法を組み合わせたハイブリッド型仮想通貨自動取引Botの提案

戦略コンセプト: 「データ駆動型マルチレイヤーBot」

特徴

• リアルタイム分析、アービトラージ、トレンドフォロー、AIベースの予測を組み合わせ、動的に市場の変化に対応。
• スピードと正確性を両立し、競争優位性を確保。
• 特定のシグナルや市場変化に応じて、最適な取引アルゴリズムを動的に切り替える「戦略スイッチング」機能を導入。

全体設計: 4層アーキテクチャ

層	内容	主なツール
データ収集層	リアルタイムデータの収集と整理	The Graph, Bitquery, Etherscan, Glassnode
分析・シグナル生成層	市場変動、異常値、出来高急増などの分析	Dune Analytics, TradingView, TA-Lib
意思決定層	市場の状況に応じた最適な取引戦略の選択	Python (LSTM, DQN, DDPG)
執行層 (Execution Layer)	注文の実行、資金管理、リスク制御	ccxt, WebSocket

各層の詳細と競争優位性のポイント

1. データ収集層 (リアルタイムデータの最大活用)

競争優位性:

• The Graph や Bitquery による高速データ取得で、競合Botよりも早く情報を得られる。
• WebSocketと非同期処理 (Asyncio) を活用し、ミリ秒単位で価格変動をキャッチ。

機能実装のポイント

• EthereumやSolanaのガス価格、Mempool内の未処理トランザクションを監視し、Botの動作タイミングを最適化する。
• 特定のスマートコントラクトのイベントログをモニタリングし、DeFiプラットフォームの流動性変動や大口注文の兆候を検出。

2. 分析・シグナル生成層 (複数手法の組み合わせ)

競争優位性:

• アービトラージ検出 + AIベースの価格予測の組み合わせにより、競合より早く市場の歪みを特定。
• MACD, RSI, 移動平均線といった伝統的な指標と、LSTM, DQNによるAIモデルを併用し、過信リスクを回避。

機能実装のポイント

• トレンド追従型ではMACDやRSIを用いて、上昇/下降の転換点を捉える。
• アービトラージ型では、複数取引所のスプレッドが一定値を超えた場合にアラートを出し、Botが即時注文。
• 予測型では、LSTMモデルが検出した価格トレンドの「変曲点」でエントリー/エグジットのシグナルを発生させる。

3. 意思決定層 (動的な戦略スイッチング)

競争優位性:

• 市場の状況に応じて「高頻度アービトラージ」「トレンドフォロー」「AI予測ベースのトレード」を切り替え、リスクと利益のバランスを調整。
• PythonのDQNやDDPGを活用し、戦略スイッチングを学習する機能を導入。

機能実装のポイント

• AIモデルが「ボラティリティ上昇」「出来高急増」「価格急落」を検出した場合、Botの戦略を動的に切り替える。
• 例）出来高が急増 → アービトラージ戦略に切り替え
  価格が急落 → リスク回避のためポジションを即時カット

4. 執行層 (スリッページ最小化)

競争優位性:

• ccxtによるマルチ取引所対応で、Binance、Bybit、Krakenなど主要プラットフォームでの取引を統合。
• WebSocketを活用した「Mempool監視」により、競合よりも1ブロック先行して注文を実行。

機能実装のポイント

• 注文の際に「指値注文」を優先し、成行注文は最小限に抑える。
• 大口注文が発生した場合、Botは即座にポジションをエグジットする機能を実装。

リスク管理と安全対策

1. ポジション管理

• トレンド転換の際にはポジションの50%を自動カットする「トレーリングストップ」を導入。
• エントリーと同時にロスカット (Stop Loss) 注文を自動設定し、最大損失を限定する。

2. 資金管理

• 利用資金の50%は安定したアービトラージ、30%はトレンドフォロー、20%はAI予測モデルに割り当てる「分散投資型Bot」として設計。

3. モニタリングと監視

• Grafana, Prometheus などの監視ツールを活用し、APIエラーやパフォーマンス異常の即時通知を実装。

競争優位性のまとめ

✅ リアルタイムのデータ取得 (The Graph, Bitquery) で情報の遅延を最小化
✅ アービトラージ + AI予測の融合で、市場の歪みを即時キャッチ
✅ 戦略スイッチング (DQN, DDPG) により、状況に応じた動的対応が可能
✅ Mempool監視やトレーリングストップにより、リスクを最小化
✅ 複数のデータソース (CoinGecko, TradingView, Etherscanなど) のクロスバリデーションでデータ精度を確保

次のステップ

• データ収集層の構築から始め、各層の実装を段階的に進める。
• 初期段階では「アービトラージBot + トレンドフォロー」を組み合わせ、安定した利益を確保しながら、「AI予測Bot」を徐々に強化する。

まとめ2

本記事では、ブロックチェーンデータ分析に関する最新の研究と業界の動向を包括的にレビューした論文に基づいたbot開発のアイデアを紹介しました。

最近はAIと壁打ちしながらアイデアを深めたり、それらのアイデアをコードに落とし込むことに集中していて、開発が加速しているという実感があります。

しかし、これらは現段階では仮説の域を出ないため、実装を通して課題を掴み、より強いbot開発に繋げていきます。

AIと壁打ち中... pic.twitter.com/5z19OY3rj1

— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) March 22, 2025

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