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開発記録#175(2025/4/13)「仮想通貨botterの技術・思考体系リスト」

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。

Yodaka

今後の開発の指針がブレないように「仮想通貨botterの技術・思考体系リスト」を整理しました。

🛠 技術体系（スキル・実装・設計）

1. システム構築・実装

  • ローカル環境構築（pyenv / Poetry / VSCode / venv）
  • サーバー構築・デプロイ（Docker / Kubernetes / Terraform）
  • REST / WebSocket通信によるデータ取得
  • DB設計とデータ保管（PostgreSQL / SQLite / Redis）

2. プログラミングスキル

  • Python / Rust（併用設計）
  • 非同期処理（asyncio / aiohttp / FastAPI）
  • 並列 / 並行処理（threading / multiprocessing）
  • 型安全設計（mypy / pydantic）
  • CI/CD構築（GitHub Actions / GitLab CI）
  • バインディング技術（FFI / WASM活用）

3. アーキテクチャ設計と監視

  • Bot群のスケーリング設計（資金配分・独立実行）
  • 監視基盤（Prometheus / Grafana / ELK）
  • Slack通知 / 障害発生時の自動再起動制御
  • フェイルセーフ構造と障害再現テスト（pytest + scenario）

4. データ処理・分析技術

  • 板情報解析 / オーダーブック変動検出
  • 一次データの整形と保存（pandas / SQL / Parquet）
  • テクニカル指標の自作・応用（TA-Lib / NumPy）
  • 統計処理 / 回帰分析 / クラスタリング / PCA

5. 戦略設計とAI統合

  • ロジック構造の設計と即時プロトタイプ作成
  • MLモデルの選定と統合（XGBoost / LSTM / PPOなど）
  • バックテスト・フォワードテストの設計
  • Optuna等によるパラメータ最適化

6. セキュリティと防衛戦略

  • API制限対応 / リクエストレート調整
  • DDoS・Front-running・Sandwich攻撃への理解
  • IPブロックやBAN時の回避策
  • 脆弱性の自動診断フロー構築

7. 自動停止・復旧・安全制御

  • Botの自動停止判断ロジック（損益 / スプレッド / 応答遅延）
  • 状態遷移管理とSafeMode設計
  • ELK / Datadog による統計的異常検知と通知
  • 障害発生時の再起動・復旧スクリプト設計（safe_recover.sh）

🧠 思考体系（設計視点・抽象性・戦略性）

1. 思考と抽象能力

  • 市場構造をモジュール化し戦略再利用を可能にする思考
  • テクニカル×ファンダ×センチメントの融合的理解
  • エッジを「創出」する能力（借用・模倣ではなく）

2. 学習と成長戦略

  • 計画的なスキルマップ / 学習曲線の設計
  • 日次・週次の自己評価と習熟進捗の可視化
  • ロジックや構造のテンプレート化・汎用化

3. メンタルと構造維持

  • ノイズや感情の遮断力（外部情報選別）
  • フェーズ別の思考モード切替（検討↔構築↔検証）
  • 想定外の状態変化（大勝・暴落）に耐える静的設計思考

4. 対人・競合への洞察

  • 板情報からBot / 人間を見分ける視点
  • 強者の戦略を構造的に抽出し転用する力
  • 対人ゲームとしての市場理解

5. 独自性と再構築

  • 他人と競合しない独自文脈（通貨 / 時間軸 /構造）を創る力
  • 自らの構造をメタ的に見直し続ける“再定義ループ”

チェックリスト

カテゴリ内容
システム構築・実装ローカル環境構築（pyenv / Poetry / VSCode / venv）
システム構築・実装サーバー構築・デプロイ（Docker / Kubernetes / Terraform）
システム構築・実装REST / WebSocket通信によるデータ取得
システム構築・実装DB設計とデータ保管（PostgreSQL / SQLite / Redis）
プログラミングスキルPython / Rust（併用設計）
プログラミングスキル非同期処理（asyncio / aiohttp / FastAPI）
プログラミングスキル並列 / 並行処理（threading / multiprocessing）
プログラミングスキル型安全設計（mypy / pydantic）
プログラミングスキルCI/CD構築（GitHub Actions / GitLab CI）
プログラミングスキルバインディング技術（FFI / WASM活用）
アーキテクチャ設計と監視Bot群のスケーリング設計（資金配分・独立実行）
アーキテクチャ設計と監視監視基盤（Prometheus / Grafana / ELK）
アーキテクチャ設計と監視Slack通知 / 障害発生時の自動再起動制御
アーキテクチャ設計と監視フェイルセーフ構造と障害再現テスト（pytest + scenario）
データ処理・分析技術板情報解析 / オーダーブック変動検出
データ処理・分析技術一次データの整形と保存（pandas / SQL / Parquet）
データ処理・分析技術テクニカル指標の自作・応用（TA-Lib / NumPy）
データ処理・分析技術統計処理 / 回帰分析 / クラスタリング / PCA
戦略設計とAI統合ロジック構造の設計と即時プロトタイプ作成
戦略設計とAI統合MLモデルの選定と統合（XGBoost / LSTM / PPOなど）
戦略設計とAI統合バックテスト・フォワードテストの設計
戦略設計とAI統合Optuna等によるパラメータ最適化
セキュリティと防衛戦略API制限対応 / リクエストレート調整
セキュリティと防衛戦略DDoS・Front-running・Sandwich攻撃への理解
セキュリティと防衛戦略IPブロックやBAN時の回避策
セキュリティと防衛戦略脆弱性の自動診断フロー構築
自動停止・復旧・安全制御Botの自動停止判断ロジック（損益 / スプレッド / 応答遅延）
自動停止・復旧・安全制御状態遷移管理とSafeMode設計
自動停止・復旧・安全制御ELK / Datadog による統計的異常検知と通知
自動停止・復旧・安全制御障害発生時の再起動・復旧スクリプト設計（safe_recover.sh）
思考と抽象能力市場構造をモジュール化し戦略再利用を可能にする思考
思考と抽象能力テクニカル×ファンダ×センチメントの融合的理解
思考と抽象能力エッジを「創出」する能力（借用・模倣ではなく）
学習と成長戦略計画的なスキルマップ / 学習曲線の設計
学習と成長戦略日次・週次の自己評価と習熟進捗の可視化
学習と成長戦略ロジックや構造のテンプレート化・汎用化
メンタルと構造維持ノイズや感情の遮断力（外部情報選別）
メンタルと構造維持フェーズ別の思考モード切替（検討↔構築↔検証）
メンタルと構造維持想定外の状態変化（大勝・暴落）に耐える静的設計思考
対人・競合への洞察板情報からBot / 人間を見分ける視点
対人・競合への洞察強者の戦略を構造的に抽出し転用する力
対人・競合への洞察対人ゲームとしての市場理解
独自性と再構築他人と競合しない独自文脈（通貨 / 時間軸 /構造）を創る力
独自性と再構築自らの構造をメタ的に見直し続ける“再定義ループ”

まとめ

Yodaka

改めて見てみると、技術寄りの内容が多いですね。今後は開発の指針を見直すためのチェックリストなども作成したいです。

ラジオで話したこと

どうも、よだかです。
今日は、自分が仮想通貨botterとして何を考えていて、どんなことを身につけようとしているのか、
今の時点での整理を、ちょっとラジオという形で話してみようと思います。

これは「結論」じゃなくて、「途中経過」です。
だから、あくまで「今はこう思ってる」っていう仮説の話として聞いてもらえると嬉しいです。

🛠 まずは、技術の話から。

Botを作って動かすっていうのは、単にコードを書くだけじゃなくて、
けっこう広い領域のスキルが必要だな…って最近つくづく思います。

【1】システム構築・実装まわり

たとえば環境構築とか。
pyenvとかPoetryで環境を分けて、Dockerで整えて、サーバーにデプロイして…みたいな。

「Botを作ったけど動かない」っていうのは、だいたいこの辺が原因だったりする。

【2】プログラミングスキル全般

Pythonはもちろんだけど、Rustも触ってます。
非同期処理、並列処理、CI/CD…
特に「型」や「構造」をしっかり持ったコードって、運用で本当に安心感が違うんですよね。

【3】アーキテクチャと監視

Botが複数動いてると、手動で管理するのはムリ。
だから、Prometheusでメトリクス取ったり、Slack通知入れたり、
異常が起きたときに自動で止まってくれる設計があると、精神的にもだいぶ楽。

【4】データ処理と分析

相場って「感覚」で見ると騙されるから、やっぱりデータで見る必要がある。
板情報の変化、価格の傾き、ボラティリティ、取引量…。
それを数値としてどう捉えるかっていう視点は、訓練が要る。

【5】戦略設計とAI

トレードロジックは、人からもらうよりも、自分で作った方が納得感がある。
最近は、PPOとかLSTMとか、機械学習のアルゴリズムも試してるけど、
「どこに使うか」を間違えると逆効果だったりする。

【6】セキュリティと防衛戦略

APIがBANされるとか、リクエスト制限食らうとか、
Botを運用してるといろんな“トラブルの種”がある。
事前に防げるなら、絶対に防いだ方がいい。

【7】自動停止・復旧

これはすごく大事。
Botが暴走し始めたら手遅れになる前に止まる設計。
SafeModeとか、再起動スクリプトとかを組んでおくと、安心して眠れます（笑）

🧠 で、ここからはちょっと内面的な話──思考体系のほう。

Botを作って動かして…だけだと、限界がくるなって思っていて。
だから、自分の考え方とか、ものの見方にもけっこう意識を向けてます。

【1】抽象力

戦略って、1つ1つを細かく作るんじゃなくて、
「構造ごと再利用できるようにする」っていう考え方のほうが長期的には効率がいい気がしてる。
相場の構造そのものを“部品化”するってイメージです。

【2】学習と成長の戦略

ただ学ぶんじゃなくて、「何を、どの順番で、どこまでやるか」を
最初から見通しておくと、迷いが減るんですよね。
最近は、週に1回「自分のスキルマップ」を見返すのが習慣になってます。

【3】メンタルと構造の維持

Botが勝ってても、心が乱れてると判断が狂う。
外からの情報（SNSとかニュース）を意図的に遮断したり、
「検討モード」と「構築モード」を自分の中で切り替えたり。
そういうメンタル面の工夫も、たぶん地味に効いてる。

【4】対人・競合視点

板情報を見て「これ、Botの動きだな」って分かると、
相場がちょっと別の顔を見せてくる。
人間が相手のときと、Botが相手のときって、戦い方が変わるんです。

【5】再定義の力

これはもう、毎日言い聞かせてるんだけど、
「昨日の自分を倒せるくらいじゃないと、今日の自分は進化しない」。
いま信じてるこのリストも、半年後にはまた変わってるかもしれない。
それでいいし、むしろそれが自然かなって思ってます。

🎯 最後に

というわけで、
これは「仮想通貨botterとしての自分の現在地」みたいな話でした。

技術の話もしたし、考え方の話もしましたが、
どっちが欠けてもBotは動かないし、自分も動けなくなる。

このリストがあるおかげで、
「どこを鍛えたらいいか」「次にやるべきことは何か」
が、ちょっとずつクリアになってきた気がしています。

ということで、今日はこのへんで。
また、成長したら続きをまとめますね。

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