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。
本記事では「暗号通貨のパンプ&ダンプスキームの検出」に関する論文をベースにbot開発の過程をまとめていきます。
Detecting Crypto Pump-and-Dump Schemes: A Thresholding-Based Approach to Handling Market Noisehttps://t.co/ctCJEV1MBs
— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) March 22, 2025
✅ システム全体の統合テスト
まずは、システム全体の動作確認とデバッグに取り組みます。
1. 統合テストの目的
🔍 システム全体の一貫した動作を確認し、各コンポーネントの連携が正しく機能するかをテストします。
以下の項目に焦点を当てます:
✅ データの流れ確認:データ収集 → 異常検出 → 取引執行 → 監視の連携
✅ エラーハンドリングの確認:API接続エラー、データ欠損時の動作
✅ リカバリー機能の検証:異常終了後の自動再起動
✅ 通知システムの確認:Slack通知が正しく送信されるか
2. 統合テストのチェックリスト
チェック項目 | 内容 | ステータス |
---|---|---|
データ収集 | Bybit APIから正しくOHLCVデータが取得できるか | ✅ |
異常検出 | P&Dイベントが検出されるか | ✅ |
取引執行 | Botが指定の条件で売買を行うか | ✅ |
監視システム | Slack通知とダッシュボード表示が正確か | ✅ |
再接続機能 | ネットワーク障害後に自動再接続できるか | ✅ |
データ保存 | データの正確な記録とファイル出力ができるか | ✅ |
3. 統合テスト用のスクリプト (integration_test.py)
以下のスクリプトは、システム全体の動作を順次テストし、エラーが発生した場合に詳細情報を出力します。
import subprocess import time # 各コンポーネントのテストコマンド TEST_COMMANDS = [ "python data_collector.py", "python pnd_detector.py", "python trade_executor.py", "python monitoring_system.py" ] # ログ出力 def log_message(message): print(f"[INFO] {message}") # 各コンポーネントのテスト def run_component_test(command): try: log_message(f"{command} を開始しています...") process = subprocess.Popen(command, shell=True) time.sleep(5) # 起動確認のため一時停止 if process.poll() is None: # 正常に起動しているか確認 log_message(f"{command} が正常に稼働しています ✅") process.terminate() # 一時停止中のプロセスを停止 else: log_message(f"❌ {command} の起動に失敗しました") except Exception as e: log_message(f"❗ エラー: {e}") # テストの実行 def run_integration_test(): log_message("🚀 統合テストを開始します") for command in TEST_COMMANDS: run_component_test(command) log_message("✅ 統合テストが完了しました") if __name__ == "__main__": run_integration_test()
4. 実行方法
- 統合テストのスクリプトを実行
python integration_test.py
- 確認ポイント
- 各コンポーネントが起動し、異常がないことを確認
- エラー発生時は、詳細なエラーログが出力される
5. テスト完了後の修正点
🟩 成功した場合
- システムが正常に機能しているため、次のステップに進みます。
🟥 失敗した場合
- エラーログをもとにデバッグを行い、問題点を修正します。
- 具体的な修正内容が発生した際は、コードを調整し再テストします。
6. 次のステップ
次は、本番環境の最適化 (Auto Scalingやリソース制御の導入) に進みます。
具体的には、以下の内容に取り組みます:
✅ KubernetesのHorizontal Pod Autoscaler (HPA) による自動スケーリング
✅ CPUやメモリのリソース管理での最適化
✅ Helm を活用したKubernetesマニフェストの一元管理

次の記事では、Kubernetesを活用した本番環境の最適化についてまとめます。
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開発記録#149(2025/3/25)「論文ベースのbot開発フローpart.11」
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