概要

このリポジトリは、LLM（大規模言語モデル）を意思決定エンジンとして利用するトレーディングエージェントを実装したものです。OpenRouter を通じて LLM にアクセスし、TAAPI と CoinAPI から取得したリアルタイムの価格やテクニカル指標を基に売買（Buy/Sell/Hold）を判断。Hyperliquid という分散型取引所（DEX）上で注文を実行します。エージェントは指定間隔で資産を監視し、テイクプロフィットやストップロスなどの基本的なリスク管理ロジックを備えています。Dockerfile と Poetry による依存管理が用意されており、環境変数は .env.example で管理されます。

リポジトリの統計情報

スター数: 3
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 3
コミット数: 3
ファイル数: 7
メインの言語: Python

主な特徴

LLM（OpenRouter 経由）を使った市場判断ロジックの実装
TAAPI / CoinAPI からのリアルタイムデータ取得とテクニカル指標利用
Hyperliquid DEX での注文実行（オンチェーンまたはプロトコル依存）
Docker と Poetry による再現可能な実行環境と依存管理

技術的なポイント

エージェントはデータ収集、インジケーター計算、意思決定、トレード実行のループで構成されます。データ面では TAAPI と CoinAPI を組み合わせることで価格・ボリューム・テクニカル指標（例：移動平均、RSI など）を取得し、多次元の市場コンテキストを提供します。意思決定には LLM を採用し、プロンプト設計でマーケット状況や指標結果を与えて「買い／売り／様子見」などのアクションを出力させます。実行面では Hyperliquid の API/スマートコントラクト呼び出しを通じてポジションのオープン・クローズを行い、ポジション管理としてテイクプロフィット／ストップロスを実装しています。運用面では環境変数（API キー等）を .env で管理し、Dockerfile によりコンテナ化、Poetry による依存固定でローカルやサーバー上で容易にデプロイ可能です。課題としては LLM のレスポンス遅延や OpenRouter/CoinAPI のレート制限、スリッページや流動性の変動リスク、オンチェーン手数料の考慮、及びバックテスト機能の不足が挙げられます。安全性確保のために秘密鍵の管理や取引額の上限設定、シミュレーションモードの追加が推奨されます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.env.example: file
.gitignore: file
Dockerfile: file
README.md: file
poetry.lock: file

…他 2 ファイル

まとめ

LLM を取り入れた実験的な自動売買エージェントで、試作・学習用に適した構成です。

リポジトリ情報：

名前: ai-trading-agent
説明: AI Trading Agent on Hyperliquid
スター数: 3
言語: Python
URL: https://github.com/Gajesh2007/ai-trading-agent
オーナー: Gajesh2007
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/26431906?v=4

READMEの抜粋：

LLM-based Trading Agent on Hyperliquid

This project implements an AI-powered trading agent that leverages LLM models (via OpenRouter) to analyze real-time market data from TAAPI and CoinAPI, make informed trading decisions, and execute trades on the Hyperliquid decentralized exchange. The agent runs in a continuous loop, monitoring specified cryptocurrency assets at configurable intervals, using technical indicators to decide on buy/sell/hold actions, and manages positions with take-profit an…

AIトレーディングエージェント（ai-trading-agent）