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何を解決するか

AstraQuant は、大規模言語モデル（LLM）の分析能力と厳格な決定論的リスク管理を組み合わせることで、感情的なバイアスを排除した自律的な暗号資産取引システムです。AIが提案する取引を拒否できるハードコードされた安全ゲートを設けることで、過剰レバレッジや不良なリスクリターン比といった一般的な取引の落とし穴を防ぎます。

動作方法

このシステムは、4つの主要ステージで15分サイクルで動作します：

1. 市場インジェスト：累積ボリュームデルタ（CVD）、注文簿インバランス（OBI）、ファンドイングレートなどの派生指標を計算し、市場のマイクロ構造を理解します。
2. マルチモデル評議会：専門的なLLM（例：DeepSeek、Claude、GPT-4o）の委員会が、マクロ、トレンド、マイクロ構造、逆張りの異なる視点からデータを分析し、取引意図を提案します。
3. Pythonリスクゲート：実行前に、決定論的なPython層が提案内容を厳格なルール（例：同時保有ポジション数の上限、最低2.0のリターン：リスク比、ドローダウンブレイカー）に照らしてチェックします。
4. 実行：検証された取引はOKX APIを介して実行され、即座に取引所側のクラウドストップロスおよびテイクプロフィット注文とペアリングされます。

対象ユーザー

LLMを活用して暗号資産取引を自動化したい定量的トレーダーおよび研究者で、プログラムによる強制によって資本リスクを絶対的に管理したい方々に最適です。

特徴

• 決定論的拒否権：Pythonコードが、AIの提案に関係なくレバレッジおよびポジションサイズに対して絶対的な権限を持ちます。
• 多視点統合：単一モデルのバイアスを軽減するために、異なるLLMの「評議会」を使用します。
• マイクロ構造分析：遅延指標にとどまらず、注文フロー、テイカー・デルタ、ボラティリティサーフェスを分析します。
• フェイル・クローズ設計：デフォルトでペーパートレーディングモードで起動し、誤って本番資金を失うのを防ぎます。
• プロンプトキャッシュ：LLM APIコストと遅延を削減するため、共有プレフィックスアーキテクチャを実装しています。