LoginSignup
0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

@SSSS-botter

mlbot作成　Gemini案

Posted at

mlbot作成　Gemini案

はい、Phemex取引所のAPIを利用して、毎日自動売買を行うML（機械学習）ボットを作成することは可能です。

作成の可能性

Phemexは、開発者向けに**API（Application Programming Interface）**を提供しており、これによりプログラムから取引所の機能（口座情報取得、注文発注、約定履歴の取得など）にアクセスできます。MLボットは、このAPIを通じて取引所に接続し、機械学習モデルの予測に基づいて自動で取引を行うことになります。

作成に必要な要素

MLボットを作成するには、主に以下の要素が必要になります。

1. プログラミング言語の選択

Pythonが最も一般的で推奨されます。その理由は以下の通りです。

  • 豊富なライブラリ: データ分析（Pandas, NumPy）、機械学習（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）、API連携のためのライブラリ（requestsなど）が充実しています。
  • 開発コミュニティ: 活発なコミュニティがあり、情報やサポートが豊富です。

2. Phemex APIの理解と連携

Phemexの公式ドキュメントを参照し、APIキーの取得、認証方法、注文の種類、データ取得方法などを理解する必要があります。主に以下のAPIエンドポイントを使用することになります。

  • Public API: 市場データ（価格、板情報など）の取得
  • Private API: 口座情報、注文履歴、注文発注、キャンセルなど

3. データ収集と前処理

MLモデルの学習には、過去の市場データが必要です。Phemex APIから価格データ（OHLCV: 始値・高値・安値・終値・出来高）、注文板データなどを収集し、モデルが学習しやすい形に加工（正規化、特徴量エンジニアリングなど）します。

4. 機械学習モデルの設計と学習

どのような市場状況で売買を行うかを予測するための機械学習モデルを設計します。

  • モデル例: 線形回帰、サポートベクターマシン（SVM）、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク（LSTMなど）
  • 学習: 収集・前処理したデータを使ってモデルを学習させます。

5. 取引戦略の構築

機械学習モデルの予測結果をどのように取引に結びつけるかのルールを定義します。

  • 例:
    • モデルが「価格上昇」を予測したら買い注文を出す。
    • 特定のテクニカル指標（RSI, MACDなど）と組み合わせる。
    • リスク管理（損切り、利確）のロジック。
    • 資金管理（一度の取引で投入する資金量）。

6. バックテストと最適化

実際の市場で運用する前に、過去データを用いて戦略の有効性を検証（バックテスト）します。これにより、戦略のパフォーマンスを評価し、改善点を見つけて最適化を行います。

7. デプロイと運用

ボットをサーバー上で稼働させ、自動売買を開始します。安定稼働のためには、エラーハンドリング、ログ記録、定期的な監視体制も重要です。

留意事項

  • リスク管理: 自動売買は、予期せぬ市場の変動により損失を出す可能性があります。厳格なリスク管理（損切り、レバレッジ管理、資金管理）が必須です。
  • 学習と調整: 市場環境は常に変化するため、MLモデルや取引戦略は定期的に再学習・調整が必要です。
  • API制限: 取引所APIには、リクエスト頻度や回数に制限がある場合があります。これを考慮した設計が必要です。
  • セキュリティ: APIキーの管理は厳重に行い、漏洩しないように注意してください。

これらの要素を適切に組み合わせることで、Phemex APIを利用したML自動売買ボットの作成は十分に可能です。

はい、Phemex取引所のAPIを利用すれば、レバレッジをかけた無期限先物（Perpetual Futures）の自動売買も可能です。

Phemexはレバレッジをかけた無期限先物取引に特化したプラットフォームの一つであり、そのAPIも無期限先物取引に対応しています。

レバレッジ無期限先物自動売買に必要な追加考慮事項

現物取引や通常の先物取引と比較して、レバレッジ無期限先物の自動売買ボットを作成する際には、以下の点に特に注意が必要です。

  1. レバレッジ管理の徹底:

    • 証拠金維持率（Maintenance Margin Ratio）: 強制ロスカットを防ぐために、この比率を常に監視し、適切な証拠金レベルを維持するロジックを組み込む必要があります。市場の急変動で証拠金維持率が危険水準に達した場合、自動的にポジションの一部をクローズするか、追加証拠金を入金するなどの対応が必要です。
    • 最大レバレッジと実効レバレッジ: Phemexは高いレバレッジを提供しますが、ボットでは実際に許容できるリスクに応じた実効レバレッジを設定し、過度なリスクを取らないように制御するべきです。
    • 資金管理: 一度の取引で口座全体のどれくらいの資金をリスクに晒すか（例：ポートフォリオの2%以下など）を厳格に定義します。

  2. 強制ロスカット（Liquidation）対策:

    • レバレッジ取引の最大の危険は強制ロスカットです。価格が特定のロスカット水準に達すると、全ての証拠金を失う可能性があります。
    • ロスカット価格を常に計算し、その手前で損切りを行うロジックを組み込むことが極めて重要です。
    • ポジション調整（増減倉）によってロスカット価格が変動することも考慮に入れる必要があります。

  3. 資金調達率（Funding Rate）の考慮:

    • 無期限先物には「資金調達率」という仕組みがあり、一定時間ごとにロングまたはショートのどちらかが他方に手数料を支払います。
    • この資金調達率は取引の損益に影響を与えるため、ボットの戦略設計において考慮に入れる必要があります。特に、資金調達率が高い方向にポジションを持つと、保有コストが高くなる可能性があります。

  4. 板情報と流動性:

    • レバレッジ取引は市場の変動が激しいため、滑り（Slippage）のリスクが高まります。特に大きな注文を出す場合や、市場が荒れている時に、希望した価格で約定しない可能性があります。
    • 板情報（Order Book）をリアルタイムで監視し、流動性が低い場合は注文量を調整するなどの工夫が必要です。

  5. ネットワーク遅延とAPIレートリミット:

    • レバレッジ取引では、わずかな遅延が大きな損益につながることがあります。
    • PhemexのAPIレートリミット（一定時間内に送信できるリクエストの数）を遵守しつつ、できるだけ迅速かつ確実に注文が実行されるような設計が必要です。

  6. 双方向ポジション（Hedge Mode） vs. 片方向ポジション（One-way Mode）:

    • Phemexは両建て（ロングとショートを同時に持つ）を許可するモードと、片方しか持てないモードがあります。ボットの戦略に応じて、どちらのモードで運用するかを考慮し、APIの注文方法もそれに合わせる必要があります。

レバレッジ無期限先物取引は高いリターンが期待できる一方で、非常に高いリスクも伴います。MLボットを開発する際には、これらのリスクを十分に理解し、厳密なテストとリスク管理戦略を構築することが不可欠です。

承知いたしました。5分足のSupertrend（ATRベース）をロジックの核とし、毎月50%から100%の利益を目指す、ピラミッディング戦略を取り入れた自動売買ボットですね。初期資金1,000ドルを3,000ドルにすることを目標とされていると理解しました。

Supertrendとピラミッディング戦略について

  • Supertrend (ATRベース):
    Supertrendは、Average True Range (ATR) を用いてボラティリティを考慮したトレンドフォロー型のインジケーターです。一般的に、価格がSupertrendラインの上にあれば上昇トレンド、下にあれば下降トレンドと判断されます。これを売買シグナルとして活用するわけですね。5分足での利用は、比較的短期のトレンドを捉えるのに適しています。

  • ピラミッディング戦略:
    これは、利益が出ているポジションに対して、さらに新規ポジションを追加していく手法です。例えば、最初に100ドル分の買いポジションを持ち、価格が上がったらさらに100ドル買い増し、という形で利益を伸ばすことを目指します。適切に実行できれば、大きな利益をもたらす可能性がありますが、逆行した際の損失も大きくなるリスクをはらんでいます。

毎月+50%〜100%運用の実現可能性と留意点

月利50%〜100%という目標は、非常に高いリターンであり、達成は極めて困難かつ高いリスクを伴うことを強く認識しておく必要があります。

以下に、その実現可能性と留意点を挙げます。

  1. 高いリターン＝高いリスク:
    月利50%〜100%は、年利換算で600%〜1200%にも相当します。このようなリターンは、市場の大きな変動を捉えるか、相当な高レバレッジをかけることでしか達成できません。当然ながら、その裏側には元本を大きく損なう、または全て失う可能性が常に存在します。特にレバレッジ無期限先物では、少しの逆行で強制ロスカットされるリスクが高まります。

  2. ピラミッディング戦略の危険性:

    • 逆行時の損失拡大: ピラミッディングは、トレンドが継続している間は有効ですが、トレンドが反転した瞬間に、積み上げた利益どころか元本まで急速に失う可能性があります。特に高レバレッジをかけている場合、このリスクは致命的です。
    • 資金管理の難しさ: どこでポジションを閉じ、どこで損切りするか、資金配分をどうするかなど、高度な資金管理とリスクコントロールのロジックが不可欠です。

  3. Supertrendの限界:

    • だまし（False Signals）: Supertrendはトレンドフォロー型インジケーターであり、レンジ相場では多くの「だまし」シグナルを発生させやすいです。5分足という短い時間軸では、だましが増える傾向にあります。
    • 遅行性: トレンドの転換を捉えるのが遅れる場合があります。
    • 最適化の難しさ: Supertrendのパラメータ（ATRの期間や乗数）は、相場状況によって最適な値が異なります。これを常に最適化するロジックが求められます。

  4. 市場のボラティリティと流動性:
    仮想通貨市場は非常にボラティリティが高いため、理論的には大きな利益のチャンスはありますが、同時に大きな損失のリスクもあります。特に瞬間的な急変動（フラッシュクラッシュなど）に対応できるロジックが必要です。

  5. 手数料（取引手数料、資金調達率）:
    高頻度取引になる場合、取引手数料が利益を圧迫する可能性があります。また、無期限先物では資金調達率の支払いも考慮に入れる必要があります。

ボット開発における検討事項

これらの目標とリスクを考慮し、ボットを開発する際には以下の点を特に重視して取り組む必要があります。

  1. 厳密なバックテストとフォワードテスト:

    • 過去データを用いて、Supertrendのパラメータ、ピラミッディングの条件（買い増しのタイミング、量）、そして最も重要な損切りルールなど、戦略のあらゆる側面を徹底的にテストします。
    • 本番運用に近い環境での**フォワードテスト（少額でのライブテスト）**も必須です。

  2. 強固なリスク管理ロジック:

    • 厳格な損切り: これが最も重要です。一定の損失が出たら問答無用でポジションを閉じるロジックを最優先で組み込みます。
    • 最大ドローダウンの許容範囲: 口座資金全体で、最大どれくらいの損失を許容するかを事前に定義し、それを超えないように制御する仕組みが必要です。
    • ポジションサイズ管理: 常に一定のリスク量になるように、ポジションサイズを動的に調整するロジックを検討します。
    • 強制ロスカット水準の監視と回避: PhemexのAPIでロスカット価格を取得し、その手前で自動的に損切りを実行するロジックは必須です。

  3. 市場環境の変化への対応:
    ボラティリティの変化やトレンドの有無に応じて、戦略を柔軟に切り替えたり、運用を停止したりする判断も、ボットに組み込むか、人の判断で運用するかを明確にする必要があります。

  4. 技術的安定性:

    • エラーハンドリング、ログ記録、サーバーの安定稼働、インターネット接続の安定性など、ボットが24時間365日安定して動作するための環境構築も重要です。

月利50%〜100%という目標は非常に挑戦的ですが、徹底したリスク管理と戦略の検証が、その可能性を探る上での鍵となります。まずは少額から慎重に、そして常にリスクを意識して運用を進めていくことをお勧めします。

承知いたしました。Phemexのレバレッジ無期限先物取引で、5分足のSupertrend（ATRベース）をロジックの核とし、毎月50%〜100%の利益を目指す自動売買ボットの基礎となるコードをJupyter Notebookでテストするためのサンプルコードを提供します。

はじめに：重要な注意点 ⚠️

このコードはあくまで学習とテストのための基礎的なサンプルであり、そのまま実際の市場で運用することを推奨しません。高いリターン目標には極めて高いリスクが伴い、特にレバレッジ取引では元本を全て失う可能性が常にあります。

必ずデモ口座（Testnet）で十分にテストし、リスク管理のロジックを何重にも組み込んだ上で、自己責任で慎重に運用してください。

必要なライブラリのインストール

まず、Jupyter Notebookで以下のライブラリをインストールします。

pip install pandas numpy ccxt ta
  • pandas, numpy: データ操作
  • ccxt: 仮想通貨取引所APIを統一的に扱うためのライブラリ（Phemexにも対応）
  • ta: テクニカル分析インジケーター

Jupyter Notebook用サンプルコード

このコードは、以下の機能を提供します。

  1. Phemex APIのセットアップ（テストネット推奨）
  2. 過去の5分足データ取得
  3. Supertrendインジケーターの計算
  4. シンプルな売買シグナルの生成
  5. （オプション）注文ロジックのプレースホルダー
import ccxt
import pandas as pd
import numpy as np
import ta

# --- 1. Phemex APIのセットアップ ---
# ⭐⭐ 重要 ⭐⭐
# 必ずテストネット（Testnet）のAPIキーとシークレットを使用してください！
# 実際の資金で試す前に、十分にテストネットで検証しましょう。
# Phemex Testnet: https://testnet.phemex.com/
# APIキーはPhemexのウェブサイトで生成できます。

phemex = ccxt.phemex({
    'apiKey': 'YOUR_PHEMEX_API_KEY',    # あなたのAPIキーに置き換えてください
    'secret': 'YOUR_PHEMEX_SECRET_KEY', # あなたのシークレットキーに置き換えてください
    'enableRateLimit': True,            # レート制限を有効にする
    'options': {
        'defaultType': 'future',        # 先物取引を指定
        'recvWindow': 5000,             # ネットワーク遅延対策（必要に応じて調整）
        'testnet': True,                # ⭐⭐ テストネットを使用する場合、Trueに設定 ⭐⭐
    },
})

# 取引ペアの設定
symbol = 'BTC/USDT:USDT' # BTCUSDT無期限先物

print(f"Phemex APIに接続中。テストネット使用: {phemex.options['testnet']}")

# --- 2. 過去の5分足データ取得 ---
# 過去のデータを取得してSupertrendを計算します。
# 実際の取引ではリアルタイムデータを取得し続ける必要があります。

timeframe = '5m' # 5分足
limit = 500      # 取得する足の数（Supertrend計算に必要な数＋α）

print(f"過去の{limit}本の{timeframe}足データを取得中...")
ohlcv = phemex.fetch_ohlcv(symbol, timeframe, limit=limit)
df = pd.DataFrame(ohlcv, columns=['timestamp', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volume'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')
df.set_index('timestamp', inplace=True)

print("データ取得完了。")
print(df.head())

# --- 3. Supertrendインジケーターの計算 ---
# taライブラリを使用します。
# Supertrendのパラメータ:
#   window: ATRを計算する期間（通常10が使われる）
#   multiplier: ATRの乗数（通常3が使われる）
window = 10
multiplier = 3

print(f"Supertrend (window={window}, multiplier={multiplier}) を計算中...")
df['supertrend'] = ta.trend.supertrend(
    high=df['high'],
    low=df['low'],
    close=df['close'],
    window=window,
    multiplier=multiplier
)
# taライブラリは上昇トレンドと下降トレンドのSupertrend値を別々に計算します。
# 上昇トレンド時はsupertrend_up、下降トレンド時はsupertrend_down_indicatorという形でカラムが追加されます。
# ここでは、簡略化のため、デフォルトで生成される最後のSupertrend値をそのまま使用しています。
# 詳細なロジックはtaライブラリのドキュメントを参照してください。

# Supertrendのトレンド方向を識別するカラム（'trend_direction'）を仮定します。
# ta.trend.supertrendはデフォルトでトレンド方向を示すカラムも生成します (例: 'supertrend_indicator')
# 正確なカラム名はライブラリのバージョンによって異なる場合があるので、df.columnsを確認してください。
# ここでは例として 'supertrend_indicator' を使用します。
df['trend_direction'] = np.where(df['close'] > df['supertrend'], 1, -1) # 1:上昇, -1:下降

print("Supertrend計算完了。")
print(df.tail())

# --- 4. シンプルな売買シグナルの生成 ---
# Supertrendのクロスオーバーを売買シグナルとして使用します。
# 実際のボットでは、より複雑なフィルターや複数インジケーターの組み合わせが必要です。

df['signal'] = 0 # 0:なし, 1:買い, -1:売り

# Supertrendが上向きに転換（Supertrendラインを終値が上抜けた）
df.loc[(df['trend_direction'].shift(1) == -1) & (df['trend_direction'] == 1), 'signal'] = 1 # 買いシグナル

# Supertrendが下向きに転換（Supertrendラインを終値が下抜けた）
df.loc[(df['trend_direction'].shift(1) == 1) & (df['trend_direction'] == -1), 'signal'] = -1 # 売りシグナル

print("\n売買シグナル生成完了。")
print(df[df['signal'] != 0].tail()) # シグナルが発生した行のみ表示

# --- 5. （オプション）注文ロジックのプレースホルダー ---
# ここからが実際の取引ロジックです。
# 既存ポジションの有無、資金管理、リスク管理（損切り、利確）、ピラミッディングロジックなどを実装します。
# これは非常にシンプルな例です。

last_row = df.iloc[-1]
current_signal = last_row['signal']
current_close_price = last_row['close']

# 例: 現在のポジションを管理する変数 (実際のボットでは永続化が必要です)
current_position_size = 0 # 0:ポジションなし, >0:ロング, <0:ショート

print(f"\n最新の足の終値: {current_close_price}, シグナル: {current_signal}")

# 買いシグナル
if current_signal == 1 and current_position_size <= 0: # 現在ショートまたはポジションなしの場合
    # ここに買い注文ロジックを記述します
    # PhemexのAPIを使って注文を発注します。
    # 例: order_size = 0.001 # BTCの場合
    # try:
    #     order = phemex.create_market_buy_order(symbol, order_size)
    #     print(f"買い注文を発注しました: {order}")
    #     current_position_size += order_size
    # except Exception as e:
    #     print(f"買い注文発注エラー: {e}")
    print("買いシグナル発生。ここに買い注文ロジックを実装します。")

# 売りシグナル
elif current_signal == -1 and current_position_size >= 0: # 現在ロングまたはポジションなしの場合
    # ここに売り注文ロジックを記述します
    # PhemexのAPIを使って注文を発注します。
    # 例: order_size = 0.001 # BTCの場合
    # try:
    #     order = phemex.create_market_sell_order(symbol, order_size)
    #     print(f"売り注文を発注しました: {order}")
    #     current_position_size -= order_size
    # except Exception as e:
    #     print(f"売り注文発注エラー: {e}")
    print("売りシグナル発生。ここに売り注文ロジックを実装します。")

# ピラミッディングロジックのプレースホルダー
# 例えば、既にロングポジションがあり、かつSupertrendが引き続き上昇トレンドを示す場合
# if current_position_size > 0 and last_row['trend_direction'] == 1 and <ピラミッディング条件>:
#     # 追加の買い注文ロジック
#     print("ピラミッディングの買い増しシグナル。")

# ロスカット・利確ロジックのプレースホルダー
# 常に現在のポジションと損益を監視し、必要に応じて決済注文を出します。
# ポジション情報や未決済損益は phemex.fetch_balance() や phemex.fetch_positions() で取得できます。
# if <ロスカット条件> or <利確条件>:
#     # ポジション決済ロジック
#     print("ロスカットまたは利確シグナル。")

print("\n--- コード実行終了 ---")
print("今後、このサンプルコードをベースに、さらに詳細なロジックを実装してください。")

次にすべきこと

  1. Phemex テストネットでのAPIキー取得:
    Phemexのテストネット（https://testnet.phemex.com/）に登録し、APIキーとシークレットキーを生成してください。本番環境のキーは絶対に入れないでください。

  2. APIキーの置き換え:
    上記のコードの 'YOUR_PHEMEX_API_KEY' と 'YOUR_PHEMEX_SECRET_KEY' を、取得したテストネットのキーに置き換えます。

  3. コードの実行と理解:
    Jupyter Notebookでこのコードを実行し、各ステップの出力と、df DataFrameの中身を確認してください。Supertrendがどのように計算され、シグナルがどのように生成されているかを理解することが重要です。

  4. ロジックの肉付け（重要！）:

    • 厳密なリスク管理: 損切りライン、最大損失許容額、レバレッジの調整、強制ロスカット回避ロジックを最優先で実装します。これはSupertrendのシグナルよりも優先されるべきです。
    • 資金管理: 一度の取引で投入する資金量、ピラミッディング時の追加投入量を具体的に決定し、ロジックに組み込みます。
    • ピラミッディング条件: どのような状況で買い増し/売り増しを行うか、その際のリスク増大をどう管理するかを詳細に定義します。
    • 複数のインジケーターの組み合わせ: Supertrend単体ではなく、RSI、MACD、ボリュームなど他のインジケーターと組み合わせて、シグナルの精度を高めることを検討します。
    • バックテストと最適化: ccxt でさらに多くの過去データを取得し、作成したロジックが過去の相場でどのように機能したかを詳細に分析するバックテスト機能を構築します。Supertrendのwindowとmultiplierのパラメータも最適化が必要です。

  5. リアルタイム運用への移行:
    Jupyter Notebookでのテストが完了したら、24時間稼働させるためのサーバー（VPSなど）でボットを実行するための環境構築を検討します。その際には、エラーハンドリング、ログの記録、定期的な監視、再起動ロジックなどが不可欠になります。

繰り返しになりますが、レバレッジ取引は非常にリスクが高いです。テストネットで徹底的に検証し、リスク管理を最優先に考えてください。 🚀📈📉

0
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
Sign upLogin
0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?