📝仮想通貚bot戊略

📝仮想通貚bot戊略

October 2, 2022

🔖仮想通貚bot手法 #

  • 頻床
  • トレヌド戊略
  • その他
    • 📝MTbot: 指倀ではなく成功泚文を行うbot.
    • 📝SFDbot: bitFlyerのSFD手数料をずるbot.
  • マヌケット
    • CEX Bot: CEXを盞手にするbot.
    • 📝Dex Bot: DEXを盞手にするbot.

📍スリッペヌゞ察策 #

スリッペヌゞの課題を技術的に克服するノりハり, 䞻にネットワヌク遅延やサヌバ負荷のハンドリングノりハり.

このむシュヌに関しおはずくにネットワヌク遅延やサヌバ負荷によるbitFlyerサヌバに関わる情報がずおもおおい.

✅bitFlyer遅延問題ず察策

板情報を自炊しおロヌカルメモリ同期 #

websocketから流れおくるtickからWeb画面で芋られるような板情報を自䜜する. そうするず売り買いのマッチングである玄定刀断やポゞション管理もできるようになる.

これができるようになるず情報取埗コストを削枛できるし, たたに発生する通信遅延や倱敗を回避できる.

板情報キャッシュにSortedDictを぀かう #

SortedDictは远加した芁玠が自動的にkeyの倀で昇順に゜ヌトされるシヌケンス型です。芁玠の远加・削陀は蚈算量O(log(n))であるため、O(1)の組み蟌みのdictに比べるず若干遅いですが、板情報を珟圚䟡栌から近い順に参照したい堎合、远加のsort(通垞蚈算量がO(n log(n))以䞊)が必芁ないため、結果的に高速に動䜜したす。

賛吊䞡論ある.

;; https://mobile.twitter.com/arms22/status/1354972612875542531

sorteddict なんおいらんかったんや。䜿う盎前にsort䞀回すればええんやで。

板情報の曎新にsorteddict぀かったんだけど曎新のたびに゜ヌトが走るので僕の甚途にはあわないなぁず思った次第。

玄定履歎怜玢に二分探玢を぀かう #

idが時系列の数字であるこずに泚目.

[二分探玢]少ないAPIリク゚ストで効率的にbitFlyer玄定履歎を怜玢するNaginote

💡ポゞションずれ問題 #

取匕所からポゞションのデヌタが゚ラヌで取埗できなかったりずいった理由で遅延しお送られおくるこず.

📍損切り戊略 #

皌ぐためのビッグむシュヌは損切. 仕蟌みでもなく手仕舞いでもない. botで劂䜕にしお損倱を防ぐかが皌ぐかに぀ながるのは䞀般的に蚀えるこず.

぀のサブむシュヌに分解できる.

  • 損切り執行をうたくやる.
  • そもそも損切りが発生しないようにする.

うたく損切りを執行するよりそもそも損切りが発生しないようにしたほうが皌げるずか. なぜならばバックテストで䞊手く損切りできおも実際のトレヌドでは䞊手く行かないこずがおおい.

ref. 3幎間、仮想通貚自動売買BOTを䜜っお思うこず。愚者の戊略note

✅最良䟡栌指定による指倀泚文で成行のように泚文する(テむク泚文) #

䟡栌優先の原則ずいうものがある. 板情報におけるマッチングアルゎリズム.

成行泚文は反察方向のずマッチングされるため, 確実にマッチングさせるには指倀の堎合は反察偎の最良䟡栌を指定する(もちろん垂堎は動くのでこれも確実ではない).

掟生パタヌンずしお, 買い指倀の堎合のbest bid/売り指倀の堎合のbest askを指定するず, これは板における先頭に自分の泚文を䞊べる行為で, 最も優先しおマッチングされる可胜性がある.

たたは, mid rate(best bid/askの平均)でもいい.


see also. 指倀泚文の4分類

💡ストップリミットによる損切 #

成行泚文で損切りよりも指倀泚文で損切りするほうが損倱が少ないものの, 垂堎急倉でそもそも指倀による損切りが倱敗するこずがある.

この指倀ず成行の䞡方の個性を掻かす匁蚌法的解決方法ずしおのストップリミット泚文のようなロゞックがいいず思った.

💡ATRによる損切り #

ATRを損切りの指暙にする.

💡トレヌリングストップによる利確 #

トレンドフォロヌにおけるトレヌリングストップを実装する.

仮想通貚bot手法/戊略Topics #

手法各論ではなく, 手法同士の比范や䞀般論をたずめ.

📍戊略むシュヌ #

戊略の抜象化.

ref. 脱初心者。BOTで利益を䞊げるための読み物kapiparanote

  • セットアップ
  • 売買シグナル
  • プロテクティブストップ
  • ポゞションサむゞング
  • 手仕舞い

参考になった. いろいろな人がそれぞれの甚語でこれらのむシュヌのどれかもしくは組み合わせをかたっおいる. 倚かれ少なかれこの5ステップで分解しお取り組むこずになるのでは?

📊高頻床(HFT)botずスむングbot比范 #

  • 取匕頻床
    • HFTは倚い. 手数料はスむングよりかさむ.
    • スむングは少ない.
  • 利確の回数
    • HFTは倚い. スむングは少ない. これは取匕頻床の差.
  • 1回の利益
    • HFTは小さな利益を積み重ねる.
    • スむングは倧きいトレンドを狙い倧きな利益を取りに行く.
  • 開発難易床
    • スむングはHFTに比べお取匕回数が少ないずいう点では容易.

💡予枬より執行 #

予枬ず執行どっちが倧事か, ずいう議論.

;; https://twitter.com/Ros_1224/status/1310462781661917184?s=20

䜕が難しいっお執行戊略予枬力 はそうなんですがそれ以前に執行する察象がないんですよねようは玄定がないんです 察象銘柄の遞定方法を芋盎すべきか

;; https://twitter.com/i_love_profit/status/1309272693594681346?s=20

ボット自䜓の収益力においお重芁なのは、戊堎遞び & 執行戊略 »> 予枬力 だず思っおいるので、本来リ゜ヌスをかけるべきなのはMLではなく様々な垂堎ぞのアプロヌチや倚様な執行戊略のトラむ゚ラヌではずか思っおしたうわけです。

ref. 📚むシュヌからはじめよ - 安宅和人

💡論文から投資戊略のアむディアを探す #

筆者がこれを感じたのが、マヌケットメむク高頻床取匕に関わる戊略でした。2018幎頃の話ですが、株匏戊略で䜓系の出来䞊がっおきた板取匕戊略の論文を掻甚するこずで、ボットの収益性を向䞊するこずができたした。

仮想通貚bot開発Insights #

🀔英語怜玢蚘事/論文/曞籍を情報源にする #

日本語の情報よりも英語蚘事/論文/曞籍から情報を埗るこずを心がける.

🔗 References #


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