Bot 開発ログ

🛠️今週の開発ログ(2025/10/24)

📅 期間：2025年10月18日〜10月24日

🧭 今週のテーマ

「市場構造を再定義し、トレードbotの設計基盤を作り直す」

アービトラージbotの安定運用が一段落したため、
今週はトレードbotの理論設計と観測モデルの検証に注力しました。
主眼は「板・約定履歴・ティッカーを、どのように情報階層として扱うか」という構造的課題です。

🧩 1. 設計検証：需給観測モデルの再定義

まず立てた仮定は以下。超基本的なところからのスタートです。

板情報（Order Book）は潜在需給、約定履歴（Trades）は顕在需給を表す。
需給変化の速度と方向を観測できれば、短期的な価格変化を先読みできる。

この仮定を前提に、観測対象の階層構造を定義：

層情報源意味botでの利用目的
第1層板情報潜在的な供給・需要オーダーフロー変化を捉える
第2層約定履歴実際の需給決着方向性の確認・反転点検出
第3層ティッカー集約された価格系列トレンド方向の補助判断

これにより、「どの情報をどの時間軸で扱うか」を明確化できました。
つまり、(大枠では)この階層設計をもとに order_flow_imbalance(t, Δt) を中心とした観測モデルを実装することがメインタスクです。

⚙️ 2. 環境構築と検証体制

  • ローカル環境でも需給観測型botの検証は可能であると確認。
  • ただし、約定履歴と板更新をミリ秒単位で追跡する戦略の場合、VPSや専用サーバーが必須になる見通し。
    CEXでは競合が強い傾向があるので、極端な高頻度設計は避けたいですが。
  • 次段階で、latency_probe.py を実装し、各戦略ごとに「許容レイテンシ閾値（p99基準）」を設定する予定。

結論：
今週は「どこまでローカルで通用するか」を明確にした点が成果。
今後は「botの戦略ごとに適した実行環境を動的に切り替える設計」に進化させます。

🧠 3. 理論的裏付け：市場マイクロストラクチャの理解深化

需給変動の定量化を目的に、以下の論文群を精読しました。それぞれトレードbot構築における数理的裏付けとして活用しています。以下その一部を載せておきます。この記事で全部まとめ直すのは面倒だったので、読んだ論文と一言まとめをしたXの連続投稿リンクも掲載しておきます。

🧾 Order Book Dynamics in Liquid Markets: Limit Theorems and Diffusion Approximations

要点: オーダーブックの更新過程を確率微分方程式（SDE）としてモデル化。
流動性の時間発展を拡散過程（Diffusion Process）で近似できることを示す。
応用: 板更新イベントの密度を確率過程として扱い、
「需給変化の速度」を明示的に数値化できる枠組みを得た。
リンク：Order book dynamics in liquid markets: limit theorems and diffusion approximations

🧾 Microstructure and Market Dynamics in Crypto Markets

要点: 仮想通貨市場の高頻度データから流動性供給・需要の不均衡を分析。
応用: 板厚・スプレッド・アグレッサー行動の統計的関係をbot観測指標に転用可能。
リンク：Microstructure and Market Dynamics in Crypto Markets

🧾 Modelling Sentiment and Trader Aggressiveness in Cryptocurrency Markets

要点: 「アグレッサー度」を定義し、トレーダーの攻撃的・防御的姿勢が約定方向を決定することを実証。
応用: 約定履歴を単なる“結果”ではなく、“市場心理の投影”として解釈する観点を獲得できた。
リンク；Modelling sentiment and trader aggressiveness in cryptocurrency markets: An empirical analysis of the Bitcoin limit order book.

🧾 High-Frequency Dynamics of Bitcoin Futures: An Examination of Market Microstructure

要点: BTC先物市場の高頻度データから、取引密度と価格変動の時間相関を解析。
応用: 「流動性ショックの伝播速度」を測る指標の設計の参考になった。
リンク；High-frequency dynamics of Bitcoin futures: An examination of market microstructure

🧬 4. 思考の深化：「市場の死んでいる要素」を見る

今週改めて気づいたこと：

「市場の自由度（速度・確実性・流動性の質）のいずれかが欠けている局面ほど、構造的歪みが発生しやすい。」

つまり、“死んだ市場”は歪みが顕在化しやすい戦場であるということです。
今後これを形式化するために、market_health_score() を以下のようなイメージで設計予定。

  • スプレッド、出来高、板厚、キャンセル率などを統合し、
    市場健全度を0〜1で算出。
  • スコアが低い市場＝botの優位性が発揮しやすい。

この考え方はHFTとは逆で、
**「動的な市場」ではなく「静的な市場での歪み検知」**を目的としています。

🧩 5. 抽象と具体の往復：仮定維持思考の再確認

AIに任せる部分と人間が保持すべき仮定を明確に切り分けるシステムの構築。AIを用いたbot開発のTips。
今週、久しぶりにAIと壁打ちしたり、自分なりのリサーチを気ままに行ったりしました。
その結論として、AIは「仮定の維持」を行えないため、
人間が抽象状態を保持し、AIには具体化・検証のみを担当させるのが最適だな、となりました。
(いつも同じ結論になるので、これもう何週目なんだよって感じではありますが)

この気づきから、
開発メモを分離し、

  • 仮定
  • 実験式
  • 観測結果
  • 再定義案

を連続的に更新していく運用に移行予定です。

「人間とAIのタスク分離」については、以下の本が参考になりました。

📈 6. 今週の成果サマリー

項目内容
設計進展需給観測モデルの3層構造を確立。方向性予測の理論的骨格を明文化。
環境整理ローカル→VPS移行条件を定義。latency_probe実装方針決定。
理論補強主要な論文を読了し、拡散過程・アグレッサーモデルを設計へ応用。
思考整備抽象と具体の往復を明示化。開発哲学を記録する思考ログ体制へ移行。

🚀 7. 来週以降のタスク

・アービトラージbotの展開(①既存戦略の強化・スケール②新戦略の開発)
・トレードbotの黒字化(まずは需給分析型を作り込む)

優先度で見ると

フェーズタスク目的
Phase 1order_flow_imbalance() の実装と補助・発展系指標の作成板と約定の需給非対称を定量化
Phase 2market_health_score() 試作静的市場の歪み検出(主にDeFi)
Phase 3トレードbot(需給解析型)の初期プロトタイプ構築方向性予測精度の検証（目標：55%以上）
Phase 4環境適応テストローカル⇄VPS間の最適化評価

✍️ 所感

アービトラージbotが“結果に反応するbot”だとすれば、
トレードbotは“原因を先に読むbot”。

この1週間は、その「原因を構造的に定義する」ための基礎工事期間でした。
今後は、理論を式に、式をコードに、コードをbotに落とし込む段階へ進みます。

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