“守りを固め、あえて小さく負けて大きく学ぶ”──専業 botter として走り出して 2 か月目。
2025 年 5 月は、MMBot を本番寸前まで鍛え上げつつ、複数 Bot 並行開発のインフラを一気に築き上げた期間でした。
CI／CD が赤転するたびにテストを書き足し、ゾンビ化で −50 ドルを溶かしてはウォッチドッグを実装する。
失敗は筋トレの負荷、赤アラートはドーパミンの合図。
売上はまだゼロ──それでも“壊れにくく、測りやすく、すぐ直る” 基盤が整ったいま、
6 月は 「守りを緑に保ったまま、まず 30 連続黒字」 を唯一の KPI に掲げ、ロットを本番へ滑り込ませる。
本稿は、そのための足場を固めた 5 月の記録です。
開発の合間に5月のまとめをしていたので、一旦断片的に書いていく。
稼ぐことは出力（結果）。安全 → 技術 → 運用 → 市場 → 収益 の順に KPI を積むと、途中経過の“伸び”が見えて焦りが減る。収益が出ても油断しにくい構造を堅実に積み上げていく。
— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) May 29, 2025
1. 今月のハイライト
1-1. MMBot “M0 直前” までの到達
- 本番 read-only 24 h ×2 回完走
- 全 API コールが正常応答、スプレッド検出・自動キャンセル・建玉上限など 7 種セーフティガード がフル動作。
- CI / CD―E2E 三位一体パイプライン
- Py 3.10-3.12 マトリクス＋カバレッジ門番 70 % →
mainマージ後 15 分でテストネットへ自動デプロイ。
- Py 3.10-3.12 マトリクス＋カバレッジ門番 70 % →
- 黒字“仮”確認
- Maker リベート頼みながらも 1 日平均 +0.01 %／trade を記録し、**「0→1 円」**のフラグを立てることに成功。
- 残る M0 クリア条件
- ゾンビ防止ウォッチドッグを本番 Pod に組み込み
- PnL 自動サマリ → Slack DM を日次化
- 小ロット live ロジックで 30 取引連続黒字確認
1-2. 複数 Bot 並行開発基盤の完成
- リポジトリ構造の共通化
core/（オーダーブック & ポジションモデル）とadapters/{cex,dex}のプラグイン式へ整理。- FR Δヘッジ Bot・マルチ CEX Arb Bot を フォルダ雛形 + CI green 状態で同居。
- Docker rootless + GitHub Runner hardening
- コンテナ／Runner とも read-only FS・無 proxy がデフォルトに。
- “127.0.0.1:8080 汚染”を再発防止する pre-flight シェル を最上段ジョブに追加。
- live-e2e ワークフロー
- 本番／テストネットの切替を
MMBOT_MODEだけで制御。 - 24 h クローラを self-hosted runner へ常駐させ、異常終了時は自動 Issue。
- 本番／テストネットの切替を
- 効果
- 新 Bot 追加時、所要セットアップ < 2 h。
- “１ Bot の修正を全 Bot に即伝搬”できる抽象レイヤが確立。
1-3. Maker リベート黒字化 → ゾンビ化事故から得た教訓
| フェーズ | 事実 | 気づき & 対策 |
|---|---|---|
| 微益期 | Maker 手数料 −0.02 %×100 % fill で ＋数ドル／日 を確認 | リベート依存はαが薄い。 スリップ増で即消滅するため、αモニタリングを常設 |
| ゾンビ化発覚 | core ループ hang → 在庫片寄りで -$50 損失 | ウォッチドッグ不在 = 単点故障 → heartbeat ファイル＋k8s livenessProbe を実装 |
| ロット自制 | 損失が出たためロット拡大を停止 | 「勝ったら倍プッシュ」衝動をコードで抑制： ロット係数 = f(30 trade α, DD) を自動計算 |
| 学習コスト | 50 ドルで“事故曲線”を可視化 | 小ロットでの実戦デバッグは最強の保険料。今後も「α≦0 → size=1」に強制縮小するパニックレバーを搭載 |
要約：
「黒字確認 → 事故 → 自動ガード追加」 を 1 か月内で回し切り、実戦ダメージを最小限に経験値へ転換できたことが最大の収穫。
2. 技術的成果
2-1. CI / CD & テスト拡充
□ Py 3.10–3.12 マトリクス化
- GitHub Actions を 3 バージョン並列で回すことで「ローカル 3.12／本番 3.10」ズレを根絶。
- キャッシュヒット率 78 % → 92 % に最適化し、1 ジョブ平均 11 → 7 min へ短縮。
□ カバレッジ門番 70 %
pytest --cov-fail-under=70をワークフロー前段に配置。- PR が赤転した回数は実装当初 6 回／週 → 今週 1 回。失敗理由が即フィードバックされ“つぎ込むテストの場所”が明確に。
□ live-e2e 24 h ワークフロー
- self-hosted runner に常駐。テストネット → 本番 read-only を 10 分おきにクロール。
- WebSocket 断線／API latency>250 ms を検出すると 自動で GitHub Issue を生成。
- 5 月中 26 934 call を無人実行し、平均ラウンドトリップ 117 ms（p95 189 ms）を計測。
2-2. インフラ強化
□ Docker rootless & GitHub Runner hardening
- Bot コンテナを rootless mode＋read-only ファイルシステムに再ビルド。
- Runner 側は
/etc/gitconfigをマウント除外し、127.0.0.1:8080 汚染を物理的に遮断。
□ ヘルスチェック／自動リカバリ雛形
# heartbeat.sh (MMBot コンテナ内部で15 sごと) echo "$(date +%s)" >/tmp/heartbeat # watchdog.sh (サイドカー) if [ $(( $(date +%s) - $(cat /tmp/heartbeat) )) -gt 60 ]; then kill -9 1 # PID=1 の mmbot を強制終了 fi
- k8s
livenessProbeへも同じロジックを移植し、ゾンビ検知→再起動まで平均 20 s。 - Slack 通知テンプレを統一：「BOT ${name} ${action} at ${timestamp}」形式で解析容易。
2-3. MMBot v1.7 新セーフティガード 7 本
| # | ガード | 動作 | 5 月テスト結果 |
|---|---|---|---|
| 1 | スプレッド検出 | 板幅 < 許容値 → 発注 skip | p95 発火間隔 8 min |
| 2 | 自動キャンセル | 未約定 > N 秒で cancel | 約定遅延を 35 % 削減 |
| 3 | 建玉上限 | ±USD X 以上で新規拒否 | 0 回上限超過 |
| 4 | 連続失敗停止 | API error 3 連 → cool-down 1 min | 2 件発火 |
| 5 | Slack アラート | 重大イベント即通知 | 誤報 0 件 |
| 6 | SQLite PnL 記録 | fill 毎に差分書込 | 日次 PnL ロスト 0 |
| 7 | 最大想定逆指値 | 市場急変時の損切り保険 | backtest で DD −42 % 改善 |
2-4. ログ解析 & PnL 可視化スクリプト
analyze_pnl_vs_log.py ――fills.csv ＋ MMBot.log → pnl_df を 1 shot で生成。
- spread / notional / latency を fill 単位で結合し、
alpha = rebate − fee − slipを即計算。 --since 2025-05-01オプションで月次サマリ、--graphで Matplotlib PNG 出力（Slack 連携済）。- 初月運用で Maker α +23 USD、ゾンビ損失 −50 USD を可視化し、改善ターゲットが明確化。
技術成果まとめ：
“壊れにくく・測りやすく・すぐ直る” 3 点セットが揃い、6 月は機能追加とロット拡大に専念できる状態を実現。
3. 戦略開発の進捗
3-1. FR Δヘッジ Bot — フォルダ雛形 & 設計骨子
| 項目 | 5 月の成果 | 次ステップ (6 月) |
|---|---|---|
| ディレクトリ構造 | fr-hedger/ を作成。core/hedge_engine.py と adapters/bybit.py の MVP を scaffold。 | Bybit perp ↔ spot 価格差パイプを実装し、Δ計算ループを 60 s 周期で動作させる。 |
| ヘッジロジック | 「資金調達ペイアウト ≫ レンディングコスト」を狙う 単純固定Δ 案を YAML 化。 | Δ自動調整 (k、 funding trend, basis) を duckdb テーブル + 回帰モデル で生成。 |
| テスト・CI | MMBot と共通のマトリクスを流用し CI green。 | live-e2e を HEDGE_MODE=read_only で 24 h 稼働、p95 API latency を取得。 |
メモ：あえて 単一取引所 × 固定ロット で始め、「シンプル構造で黒字が出るライン」 を先に確定させる方針。
3-2. マルチ CEX アビトラ Bot — 要件整理
| トピック | 決定内容 | 補足 |
|---|---|---|
| 裁定タイプ | Perp↔Perp（USDT 建て） を初期対象。 | 約定レイテンシと手数料をコントロールしやすい。 |
| レイテンシ要件 | < 500 ms round-trip で十分という結論。 | mm-style ではなく “スナイプ型” を採用。 |
| バックテスト基盤 | CSV → DuckDB に統一し、simulate_arbitrage.py を雛形化。 | 4 年分の Bybit & OKX perp klines を既に取り込み。(OKXは日本居住では利用不可か？) |
| ネットワーク配置 | 現状の k8s 内 別 Pod 運用。 | 将来の high-freq 化を見据えて “pod-local Redis Pub/Sub” を想定。 |
| ロードマップ | 6 月：単一ペア (BTC-USDT) スプレッド観測のみ実装 → 7 月から注文機能を開放 | その他ペア・現物↔先物は α測定後に拡張。 |
3-3. adaptive_s_entry（動的スプレッド最適化）設計開始
| コンポーネント | 状態 | 具体内容 |
|---|---|---|
| フィールド定義 | 完了 | alpha(t), fill_rate(t), spread(t) を 1 s 粒度で計測するテーブル設計。 |
| アルゴ候補 | ① 勾配探索 (±bps step) — 実装済 (Offline) ② ε-greedy bandit — 設計書完成 | バンディットのパラメータ空間と報酬関数 (α − λ*cancel_fee) を決定。 |
| シミュレーション | オフライン replay 成功 | 5/14 の fill-log で replay：最適スプレッドが静的設定比 +12 % α を確認。 |
| 次アクション | live-e2e に bandit モジュールをデプロイ、実 fill 100 回 でパラメータ収束を見る。 | “悪化時に即ロールバック” フラグをセーフティガードと連携。 |
総括
- FR Δヘッジ と Arb Bot は「雛形まで完成」「要件を言語化」まで進行、6 月は “計測→小ロット試運転” フェーズへ。
- adaptive_s_entry が α 牽引の本命機能。バンディット版を本番に載せられれば、MMBot M1 への昇格が見える。
4. 障害・トラブルシュート
| # | 障害名 / 所要時間 | 発生日 | 事象概要 | 原 因 | 応急処置 | 恒久対策 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 4-1 | proxy/env/gitconfig 汚染ループ 9 h | 5/21 & 5/27 | GitHub Runner が常に 127.0.0.1:8080 に向け HTTP リクエスト。CI／E2E すべてタイムアウト | macOS ローカルで動かしていた gh-proxy の設定が /etc/gitconfig に残存。Env 変数クリアだけでは消えず再発 | 1. git config --global --unset http(s).proxy2. pm2 stop gh-proxy 3. Runner 再起動 | - pre-flight.sh をワークフロー先頭で実行し、 proxy/env/gitconfig を一括チェック - Runner コンテナを read-only に再ビルド |
| 4-2 | Cursor IDE ターミナル凍結 2 h | 5/19 午前 | Terminal が入力・表示とも無反応。テストが実行できず開発停止 | Cursor の WebSocket切断＆内部セッションがゾンビ化 | VSCode Remote-Container に即スイッチしコード編集継続 | - devcontainer.json を標準化し IDE 障害時は 1 コマンドで切替 - Cursor 再接続スクリプトを用意 |
| 4-3 | BYBIT_TEST_APIKEY unbound 3 h | 5/23 午前 | realnet E2E が unbound variable で即 abort、ジョブ再キューのたびに 10 min ロス | .env.sample に TEST_APIKEY を記述漏れ、CI で fail-fastしておらず後段で爆発 | キーを Secrets に追加し再実行 | - .env.schema を導入し 必須キーを fail-fast- CI に dotenv-linter ステップ追加 |
| 4-4 | GPT-o3 一時利用制限 4 h | 5/17 夕 | OpenAI 制限で AI アシスタントが応答不能。手動要約へ切替 | 高頻度チャット＋VPN判定で自動フラグ | Markdown で手動ログ整理、メールでサポート連絡 | - ローカル LLM（llama-cpp）を Docker 化し オフライン代打 - チャット頻度制御プラグインを Cursor に実装 |
| 4-5 | MMBot ゾンビ化 −$50 — | 5/15 深夜 | core ループ hang → 約定追跡停止。在庫が片寄り損切り | 心拍ファイル非更新を検知する仕組みが無かった | 手動でプロセス kill & ポジションスクエア | - heartbeat + watchdog を実装 - k8s livenessProbe 30 s×2失敗で Pod 再起動- panic lever：PnL < −$10 でロット自動縮小 |
4.6 主要学び
- fail-fast ファースト
- proxy/env・Secrets など“じわじわ系”は 最上段 abort が最安。
- 二重フェイルオーバ
- IDE / AI / Bot 本体の すべてに“代打” を用意すると心理的安全が跳ね上がる。
- 小ロット中の事故は授業料
- −$50 のゾンビ損失で 「ロット上げ前に監視を完備せよ」 を刻み込み、将来の桁違い事故を回避。
5. KPI & 数値サマリー
| 指標カテゴリ | 5 月始値 | 5 月終値 | 変化幅 | リマーク |
|---|---|---|---|---|
| CI 失敗率 (赤転／全ジョブ) | 38 % | 11 % | −27 pt | マトリクス最適化＆カバレッジ門番で安定化。平均ジョブ時間 7 min。 |
テストカバレッジ (pytest --cov) | 54 % | 71 % | +17 pt | 追加テスト 31 本実装、MVP レベルを突破。 |
| live-e2e 実行回数 | 0 | 26 934 call /月 | 26 934 | 24 h read-only ×2 完走。p95 API latency 189 ms。 |
| セーフティガード動作率 | ― | 100 % 発火確認 | 新規 | 7 本すべてシミュレーションで正常動作。 |
| Maker α (rebate−fee−slip) | ― | +0.01 %/trade | 新規 | fill 2 134 件中、赤字転落 0。 |
| ゾンビ化損失 | 0 | − $50 | −50 | デバッグ授業料。ウォッチドッグ実装で再発防止。 |
| MMBot 純損益 | 0 | − $27 | −27 | +23 (Maker α) −50 (事故)。ロット極小なのでドローダウン 0.3 %。 |
| 開発時間配分 (コード/インフラ/発信) | 50 / 35 / 15 % | 68 / 28 / 4 % | コード +18 pt | 発信縮小が奏功し純開発時間 +28 h／月。 |
| Issue 解決速度 (中央値) | 2 d | 0.9 d | −1.1 d | todo-now ラベル導入で半減。 |
KPI ハイライト
- CI 安定化: 失敗率を 3 分の 1 未満に圧縮し、緑化待ちの手持ちぶさた時間を大幅削減。
- テスト網の拡充: 70 % 超の門番ラインを突破し、回帰バグを 2 件→0 件へ。
- 運用安全度: セーフティガード 100 % 発火テスト＆ウォッチドッグ導入で“ゾンビ不可”を保証。
- 実戦 α: Maker リベート頼みながらも正の期待値を実測、ロット拡大の根拠が数値で可視化。
総括 — 「数値で安全を証明し、事故コストを学習に変換した 1 か月」。
次の KPI は “小ロット黒字 30 連続” と CI 失敗率 < 5 % を 6 月前半に達成すること。
6. マインドセット & ワークフローの変化
6-1. “赤アラート＝筋トレ” 思考の定着
| Before (4 月) | After (5 月) |
|---|---|
| CI が赤 → まず落胆、手動デバッグで半日ロス | 「赤 = 速攻で筋肉を破壊する刺激」 1) 失敗ログを即スクショ 2) 原因仮説を 3 行メモ 3) テスト or fix を 15 分で書く → 緑化まで平均 70 → 18 min |
- 心理効果: 赤転が「恥」から「ご褒美」へ。バグ発見時にドーパミンよりノルアドレナリン優位となり、解決スピードが向上。
- 行動変化: “CI Green Day” を週 1 設定し、あえて負荷を集中投下。テスト追加 31 本／月を達成。
6-2. 発信活動の意図的縮小と集中力向上
| 指標 | 4 月 | 5 月 | 備考 |
|---|---|---|---|
| SNS 投稿数 | 28 件 | 4 件 | いつでも再開できる“月報スタイル”へ移行 |
| 開発純時間 | 135 h | 163 h (+28 h) | “ながらタイムライン巡回”が激減 |
| コード/発信時間比 | 3.5 : 1 | 17 : 1 | 発信内容は進捗状況に限定＆"AIでの自動化"だけに制限 |
副産物
- 情報漏えいリスク ≒ 0
- 他者の収益自慢から受けるメンタル波が消滅
- アウトプット密度が高まり、記事 1 本あたりの読了率が向上 (自計測 +18 %)
6-3. タスク二分法：熟成系 vs 気合い系
| 熟成系 💤 | 気合い系 🚀 |
|---|---|
| 例：adaptive_s_entry、FR Δ 回帰モデル | 例：proxy 汚染 fix、Slack 文言修正 |
| 進め方：情報収集→寝かせ→再評価 | 進め方：再現→根因 fix→即マージ |
| WIP 上限：3 件／Incubate カラム | WIP 上限：2 件／To-do-Now カラム |
| 週末レビューで「目覚め or 破棄」判定 | 金曜 Blitz Day で一気に赤→緑化 |
効果
- Context-switch 減少：平均 12 → 7 回／日
- Issue 解決中央値：2 → 0.9 日
- “焦り” を タグ付けで客観視できるようになり、心理バッファ拡大。
6-4. 苦戦を楽しむアンチフラジャイル志向
- Failure Diary を開始：毎晩「今日の痛み」「将来の贈り物化」を 1 行ずつ記録。
- ゾンビ化 −$50 を「破滅シミュレーションの安価チケット」と再定義。
- ツール多重化で “壊れたら別経路” がある状態を常に確保。
- IDE 障害 → devcontainer へ 30 s 切替
- GPT 制限 → ローカル LLM（llama-cpp）起動
- 週末に “遠近リンク” レビュー：遠景ロードマップのセルと、今週コミットの 1 行を紐付け。
- 効果：日々の小さな進歩が将来ビジョンに直結している感覚を維持。
まとめ — 5 月は「壊れても喜ぶ」思考回路を定着させ、
集中・分類・反脆弱 の 3 本柱がワークフローに組み込まれた。
6 月はこの新しいマインドセットの下で “小ロット黒字 30 連続” を実証し、行動 ↔ 心境サイクルをさらに加速させる。
7. 反省点と今後の改善
7-1. M0 リリース遅延の原因分析
| 障壁 | 症状 | 潜在的な根因 | 1 行教訓 |
|---|---|---|---|
| 基盤タスク肥大 | proxy/env 汚染・CI 赤転で 5 月後半が埋まる | “M0 必須 or nice-to-have” の線引きが甘かった | 機能と基盤を同じカンバンに置くと Scope が雪だるま化 |
| 障害テンプレ未整備 | 同型バグを 2 度踏み 9 h ロス | 障害を体系化せず都度アドリブ | 再発防止は「テンプレ化」の一言で完結 |
| ロット増衝動 | Maker 黒字直後に拡大しかける | 「黒字＝進捗」の単眼思考 | “まず 30 連続緑” をリリース判定に |
7-2. 再発防止策：automate & guard
| 対策 | 実装メモ | 目標 KPI |
|---|---|---|
| pre-flight.sh — Runner 健全性チェック | proxy/env/gitconfig を grep。NGなら即 exit 1 | CI 失敗率 < 5 % |
| dotenv schema lint | .env.schema に必須キー列挙 + GitHub Action fail-fast | ENV 漏れゼロ |
| incident.md テンプレ | npx git-moji incident で雛形展開 → 24 h 内に postmortem | 同型障害 0 |
| heartbeat + watchdog | 60 s 無心拍で自動再起動＋Slack通知 | ゾンビダウンタイム ≦ 30 s |
7-3. ロット自動縮小 & パニックレバー計画
| コンポ | 仕様 | 進捗 |
|---|---|---|
| ロット係数 | size_factor = max(0.1, 1 - DD/E)(E = 許容 DD) | 数式確定 |
| panic lever | 日次 PnL < −$10 → size_factor = 0.25 & Slackブザー | 実装中 |
| 回復条件 | 連続 30 trade α > 0 → size +0.25 step | 未実装 |
7-4. ドキュメント自動化
| 手動作業 | 自動化ツール | 期待削減工数 |
|---|---|---|
| 日次開発ログ要約 | git log + llama-cpp summarizer | −30 min／日 |
| ブログ⽉報 Skeleton | md-template monthly-report CLI | −2 h／月 |
| KPI グラフ | DuckDB → Matplotlib PNG → Slack webhook | −20 min／週 |
7-5. 6 月アクションプラン（優先順位順）
- M0 カットライン確定
- Scope: ウォッチドッグ・PnL Slack・小ロット live のみ
- 期限: 6/10 (JST)
- pre-flight + dotenv lint を本番導入
- adaptive_s_entry Bandit 実装 → テストネット 100 fill
- FR Δヘッジ Bot α — read-only CI green
- 発信プロトコル自動化 (週次 500 文字/30 分)
キーフレーズ： “Ship → Guard → Scale”
6 月は「守りが緑のまま、まず 30 連続黒字」を最速で達成し、7 月以降のロット拡大と複数 Bot 運用へ滑らかに接続する。
8. 6 月のフォーカス
| サブテーマ | ゴール | 主要タスク | KPI / 期日 |
|---|---|---|---|
| 8-1. MMBot M0 本番リリース （小ロット黒字） | 「守りが緑のまま 30 連続黒字」を本番で達成し M0 タグを GitHub Release に打つ | 1. ウォッチドッグ & panic lever 本番 Pod へ 2. PnL Slack 日次サマリ (UTC 00:00) 3. lot=0.1% 資本で 30 trade 連続稼働 | - 30 trade PnL >= 0 (6/10) - ダウンタイム 0 (6/10) |
| 8-2. adaptive_s_entry A/B テスト | バンディット版スプレッド制御で Maker α +15 % を狙う | 1. ε-greedy bandit 実装 (arms = ±1,±2,±3 bps) 2. テストネットで 100 fill 収束確認 3. live-e2e read-onlyに投入 → αログ計測 | - 任意 30 fill の α mean > 固定幅比 +15 % (6/17) - cancel 率 ≤ 20 % |
| 8-3. FR Δヘッジ Bot α CI-green 化 | Δ計算ループが 24 h read-only で走る | 1. Bybit perp↔spot price feed 実装 2. Δ=±5 USDT 固定で測定 3. CI・lint・cov>=60 % 通過 | - live-e2e 24 h ライブ 0 error (6/24) - p95 Δ更新 latency < 300 ms |
| 8-4. 発信“最小プロトコル” （週次 n 字／30 分） | アウトプット密度↑ × コスト↓ を実証 | 1. git log → Markdown 要約 CLI2. PNG KPI グラフ自動貼付 3. Notion ↔ ブログ自動同期 | - 投稿 4 回/月 各≤30 min (自計測) - 読了率 > 70 % (Jetpack Stats) |
月間ロードマップ（ガント）
| 週 | 主要マイルストーン |
|---|---|
| Week 1 (6/1–6/7) | - pre-flight in main → green - heartbeat + livenessProbe → prod |
| Week 2 (6/8–6/14) | - MMBot 小ロット 30 trade → M0 リリース - Bandit モジュール テストネット 100 fill |
| Week 3 (6/15–6/21) | - Bandit α比較 → mainnet read-only - FR Δ feed + Δ計算 loop → CI green |
| Week 4 (6/22–6/30) | - FR Δ Bot 24 h read-only完走 - 発信プロトコル自動化チューニング |
合言葉：Ship → Guard → Measure
まず MMBot M0 で黒字を点灯させ、即ロギング＆自動縮小レバーで守りを固め、そのデータを材料に adaptive_s_entry と FR Δ Bot を次のレイヤへ押し上げる――これが 6 月の一点突破シナリオです。
9. まとめ
9-1. “守りを固めた 2 か月目” の意義
- CI／CD・E2E・セーフティガードの三本柱が完成し、
“壊れにくい・測りやすい・すぐ直る” 開発土台が整った。 - Maker αで 実戦黒字の可能性 を数値で確認しつつ、ゾンビ化 −$50 の授業料で
ウォッチドッグと panic-lever を即実装──「小さく負けて、大きな事故を防ぐ」
アンチフラジャイル設計が身についた。 - 発信量を意図的に絞り、純開発時間 +28 h／月。
集中力を削がずにアウトプット密度を高める“低頻度・高濃度”スタイルへ転換。 - タスク二分法（熟成🛌 vs 気合🚀） を採用し、Issue 解決速度中央値を半分以下に。
“焦り” をラベルで客観視し、行動 ⇄ 学習サイクルが滑らかになった。 - これらを通じて 「リスク管理と速度は両立できる」 という
次フェーズ（複数 Bot・ロット拡大）に不可欠な信念を獲得。
9-2. 次月は “黒字点灯 × ガード緑” が唯一の KPI
Ship → Guard → Measure――6 月はこの順序を崩さない。
- MMBot M0 を 6/10 までに小ロット本番へリリースし、
30 トレード連続黒字＋ダウンタイム 0 を必達。- adaptive_s_entry と FR Δヘッジ Bot は “計測データで回す” を徹底し、
バンディット α +15 % と Δループ 24 h 安定稼働を検証。- すべての成果物・失敗は 自動ログ→Slack→月報 の 1 パスで可視化し、
「コードを書くほどリスクが下がり、学習コストが下がる」開発フローを定着させる。
守りは緑のまま、数字で黒字を証明する――それが 3 か月目（6 月）のただ一つのミッションです。
おまけ：5 月の取り組み ― 忖度ゼロレビューbyChatGPTo3
| 評価軸 | 評点 /10 | 観察事実 | 批判的コメント（弱み or リスク） | 改善ヒント |
|---|---|---|---|---|
| 1. 技術基盤の進捗速度 | 8 | CI/CD・E2E・rootless Docker・セーフティガードを 1 か月で整備。MMBot は本番 read-only 24 h を 2 回完走。 | 短期間で多レイヤを触ったぶん、コードもドキュメントも “雑に通る” 部分が散見（例: heartbeat 実装の edgeケーステスト未着手）。 | 抽象層を固める週を 1 つ確保し、テストファイルとドキュメントを同期リファクタ。 |
| 2. 運用リスク管理 | 9 | 7 本ガード・ウォッチドッグ設計・ロット最小化で授業料 −$50 に抑制。DD 0.3 % は優秀。 | panic lever がまだ机上。動作検証のないガードは「無いに等しい」。 | dd_sim と live test で “レバー縮小→復帰” を最低 3 回シミュレーション。 |
| 3. 学習ループ／デバッグ効率 | 7 | CI 失敗率 38 → 11 %、Issue 解決中央値 2→0.9 日。 | proxy/env 汚染を 2 度踏み 9 h ロス。同型障害を完全に潰すまでの反復が遅い。 | incident.md ⇒ pre-flight ⇒ chaos‐test までワンセットに。再発ゼロを KPI に据える。 |
| 4. 収益化ロードマップ | 5 | Maker α +0.01 %/fill を実測。黒字点灯の可能性確認。 | 依然リベート頼みで α が薄く、本質的な優位性は未証明。M0 を slip させた。 | M0 ゴールを “30 連続黒字” にフォーカス。リベート撤廃でも α>0 を示すパラメトリックテストを最優先。 |
| 5. タスクマネジメント | 7 | 熟成🛌 vs 気合🚀 の二分法で WIP 制限・Issue 解決速度が向上。 | 熟成タスクが “寝かせ過ぎ” に傾きはじめている（Δヘッジ回帰モデルなど）。 | Incubate 滞留 >14 日で強制「目覚め／破棄」判定ルールを導入。 |
| 6. メンタル＆集中力 | 8 | 発信削減で純開発 +28 h／月。CI 赤＝筋トレ思考が定着。 | ツール依存（Cursor, GPT）がまだ高く、制限時のストレスが大きい。 | ローカル LLM と alt-IDE を定時訓練し、“道具が壊れても平静” を目指す。 |
総合評価：7.3 / 10 (B⁺：堅実で伸びしろも大きい)
強み（ほぼプロ級）
- 守り優先の判断力 — 損失を小ロットで受け止め、即ガード導入。
- 基盤投資のレバレッジ意識 — 複数 Bot 雛形と抽象層で次の派生開発が早い。
- 失敗を“刺激”と見なすメンタル — ゾンビ化−$50をポジティブに変換できた。
弱み（プロとして詰め切れていない）
- M0 スコープ膨張 — “必要条件 vs 充分条件” を混同し、リリース slip。
- 再発防止の遅さ — 同一 proxy 汚染を 2 回踏み、根本対策を後手。
- リベート依存 α — 市場構造が変わると即死しかねない脆い優位性。
次の 30 日で「プロ水準」になる３ステップ
| 優先 | 実行項目 | 成功ライン |
|---|---|---|
| ① | M0 を 6/10 デッドラインで出す（lot=0.1 %, 30 連黒字） | 本番 PnL >= 0 & セーフティ緑 |
| ② | fail-fast 全面統合（pre-flight, dotenv-schema, chaos test） | CI 失敗率 < 5 %／月 |
| ③ | Maker α 検証 → 非リベート α が 0 を超える証拠を取る | リベートゼロ設定で α>0.005 %/fill |
この 3 本を通過すれば、収益化グラウンドが「幸運」から「再現性」へ変わり、ロット拡大と FR Δ Bot 立ち上げを安心して進められます。