開発記録#157(2025/3/25)「論文ベースのbot開発フローpart.19」

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

🚀 運用後の改善提案と最適化計画

次のステップとして、以下の改善提案に基づきシステムの強化に取り組みます。

1. トレードロジックの強化

🔎 強化ポイント

• 📈 エントリーポイントの最適化
  • ボラティリティ指標 (ATR) や相対強度指数 (RSI) を活用
  • サポート＆レジスタンスラインの組み込み
• 🔄 P&Dイベントの予測モデル追加
  • LSTM / Transformerベースの予測モデルを組み込み
  • 過去のP&Dイベントデータを活用した学習モデルの設計
• 🛡️ リスク管理の高度化
  • ダイナミックな損切り (Stop Loss) 設定
  • トレードサイズの自動調整

2. セキュリティ強化

🔒 強化ポイント

• 🔐 APIキーの定期ローテーション
  • APIキーを1ヶ月ごとに自動更新
  • 既存のキーが漏洩した際のリスク最小化
• 📂 データバックアップの自動化
  • AWS S3 / Google Cloud Storage を利用したデータの自動保存
  • 主要ログ、取引データ、モデルファイルのバックアップスクリプトを作成

✅ バックアップスクリプト (backup_script.py)

import boto3
import os
from datetime import datetime

# AWS S3の設定
AWS_ACCESS_KEY = "YOUR_AWS_ACCESS_KEY"
AWS_SECRET_KEY = "YOUR_AWS_SECRET_KEY"
BUCKET_NAME = "crypto-bot-backup"

# バックアップ対象ファイル
BACKUP_PATHS = ["./data", "./logs", "./models"]

def backup_to_s3():
    s3 = boto3.client('s3', aws_access_key_id=AWS_ACCESS_KEY, aws_secret_access_key=AWS_SECRET_KEY)

    for path in BACKUP_PATHS:
        for root, _, files in os.walk(path):
            for file in files:
                full_path = os.path.join(root, file)
                backup_key = f"{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}/{full_path}"
                s3.upload_file(full_path, BUCKET_NAME, backup_key)
                print(f"✅ {full_path} をバックアップしました")

if __name__ == "__main__":
    backup_to_s3()

✅ スクリプトの実行

python backup_script.py

3. パフォーマンス改善

⚡ 改善ポイント

• 🚀 非同期処理 (Asyncio) の最適化
  • データ取得や異常検出を非同期処理で高速化
• 🧠 モデル軽量化と最適化
  • TensorRTやONNXを利用したモデルの高速化
  • P&D予測モデルの推論速度を向上

✅ Asyncioの最適化例 (async_collector.py)

import asyncio
import aiohttp
import time

API_URL = "https://api.bybit.com/v2/public/kline/list"

async def fetch_data(symbol, interval="1m"):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        params = {"symbol": symbol, "interval": interval, "limit": 200}
        async with session.get(API_URL, params=params) as response:
            data = await response.json()
            print(f"✅ {symbol} データ取得成功")
            return data

async def main():
    symbols = ["BTCUSDT", "ETHUSDT", "XRPUSDT"]
    tasks = [fetch_data(symbol) for symbol in symbols]
    await asyncio.gather(*tasks)

if __name__ == "__main__":
    start_time = time.time()
    asyncio.run(main())
    print(f"⏱️ 完了までの時間: {time.time() - start_time:.2f}秒")

✅ 非同期処理の実行

python async_collector.py

4. 次のステップ

1. ✅ トレードロジックの強化 (ATR/RSI、P&D予測モデル)
2. ✅ セキュリティ強化 (APIキーのローテーション、自動バックアップ)
3. ✅ パフォーマンス最適化 (非同期処理の導入、モデルの高速化)

5. 宿題

• 🚀 まずはトレードロジックの強化から開始し、その後にセキュリティ強化、パフォーマンス最適化に進める。
• 具体的なコード実装やデプロイのタイミングに合わせて、次のステップを決定する。

Yodaka

次回の記事では、トレードロジックの強化に取り組みます。