"AIと二人三脚でトレードボットを育てた話"—CRY-BOTプロジェクト開発顛末記—"🤖"

> Source: Zenn_Python

// Problem

取引所の制約（スポット取引のみで空売り不可）によるロジックの限定、およびLLM（Claude API）の頻繁な呼び出しに伴う膨大なAPIコストの増大が主要な課題である。また、APIキーの安全な管理や、決済・クレジット切れといったインフラ運用上のリスクも存在する。

// Approach

コスト最適化のため、ルールベースのフィルターで相場のノイズを排除し、重要な局面でのみAIを呼び出す二段階構成を採用。さらに、状況に応じてClaude HaikuとSonnetを使い分けることで、判断精度とコストのバランスを両立させた。秘匿情報はAWS SSM Parameter Storeで管理している。

// Result

二段階フィルタリングとモデルの使い分けにより、推定月額API費用を当初の想定から大幅に削減することに成功。現在はdry_runモードで稼働させ、実際の相場データを用いたロジックの検証フェーズにある。

Senior Engineer Insight

> AIを単なるコード生成器ではなく、アーキテクトとして活用するアプローチは、プロトタイピングにおいて極めて効率的である。特に、LLMのコスト問題をルールベースとのハイブリッド構成で解決する設計思想は、実戦的で評価に値する。しかし、金融系システムにおいては、APIクレジット切れや決済エラーといった「コード外の依存関係」に対する冗長性と監視が不可欠だ。本プロジェクトは、設計の妥当性をdry_runで検証しており、慎重な運用姿勢はプロフェッショナルと言える。