暗号資産流動性検出とAIトレーディングボット

AI/ML

概要

このリポジトリ「crypto-liquidity-ai-trading-bot」は、暗号資産(仮想通貨)取引所のオーダーブックや板情報を解析して「どこに流動性があるか/ないか」を検出し、その情報を基にトレードシグナルを生成するAI/アルゴリズム・トレーディングツールです。主な機能はオーダーブックのギャップ検出、隠れた大口(hidden walls)やストップロスのクラスタ分析、流動性スイープの識別など。複数取引所への対応や、シグナルを自動実行するための実行レイヤー組み込みを想定した拡張性が特徴です。研究用途やマーケットマイクロストラクチャ解析、クオンツ戦略のプロトタイピングに向いています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 101
  • フォーク数: 100
  • ウォッチャー数: 101
  • コミット数: 30
  • ファイル数: 18
  • メインの言語: JavaScript

主な特徴

  • オーダーブックのリアルタイム/履歴解析による流動性検出(gaps、walls、sweeps)
  • Binance、Bybit、Kraken、OKXなど複数の取引所に対応する設計
  • 検出したシグナルを手動確認または外部の実行レイヤーへ渡すためのインターフェース
  • クオンツリサーチやマーケットマイクロストラクチャ解析に使えるモジュール構成

技術的なポイント

本リポジトリはマーケットマイクロストラクチャに重点を置いた分析パイプラインを備え、オーダーブック深度(レベル2)や出来高の分布を解析して liquidity gap や stop-loss cluster を検出します。実装は主にJavaScriptで進められており、リアルタイム性を確保するためにWebSocketやREST APIを介したデータ収集が想定されています(READMEにはPython関連の記述もあり、環境依存の部分は混在する可能性があります)。技術的に注目すべき点は、複数取引所のデータを横断比較することで「流動性の移動」や「流動性スイープ」の早期発見が可能になること、そしてシグナル生成ロジックがモジュール化されていて独自の実行エンジンと容易に統合できる点です。

また、流動性検出は板の深さ、注文サイズの偏り、短時間内の板の急激な変化(スナップショット比較)など複数のメトリクスを組み合わせて行う必要があり、遅延やスナップショットの取りこぼしが結果に大きく影響します。本ボットはこうした課題を念頭においた設計で、バックテスト・シミュレーション用のログ出力やオフライン解析用のデータ整形が用意されていると推定できます。実運用ではAPIキー管理、レイテンシ監視、スリッページ・手数料を考慮したリスク管理が不可欠です。AIと名乗る部分はシグナルのフィルタリングや特徴量抽出にMLモデルを組み込む余地があり、クオンツ研究の土台として拡張がしやすい構成になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .editorconfig: file
  • .gitignore: file
  • README.md: file
  • app.js: file
  • assets: dir

…他 13 ファイル

まとめ

マーケットマイクロ構造に基づく流動性検出を手早く試せる良好なプロトタイプ。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

Crypto Liquidity AI Trading Bot 🚀

AI trading bot for liquidity detection and algorithmic trading in crypto markets. Detect order book gaps, hidden walls, and liquidity sweeps across exchanges—then act on signals manually or via your own execution layer.

Python License [![Stars](https://img.shields.io/github/stars/asonglin/crypto-liquidity-ai-