ある深夜、私は Binance のパブリック API から BTC/USDT 永続契約の板情報を取得しようとして、ターミナルに赤いエラーを目にしました。
requests.exceptions.ConnectionError: HTTPSConnectionPool(host='api.binance.com', port=443):
Max retries exceeded with url: /api/v3/depth?symbol=BTCUSDT&limit=1000
(Caused by NewConnectionError(': Failed to establish a new connection: [Errno 110] Connection timed out'))
あるいは別のケースでは、認証付きエンドポイントを叩いたときに次のような 401 に見舞われます。
{"code": -2015, "msg": "Invalid API-key, IP, or permissions for action."}
このようなエラーは、マーケットメイキング戦略を研究する日本人クォントトレーダーが必ず一度は踏む経路です。本稿では、私が実際にこれらのエラーを解決しながら構築した、Order Book 履歴データを用いた BTC/USDT 永続契約のマーケットメイキング戦略の Python によるバックテスト実装を公開します。さらに、研究開発の高速化のために私が導入しているのが、AI 推論 API を 今すぐ登録 できる HolySheep AI です。板データのクリーニング、特徴量生成、パラメータ探索の各工程で LLM を補助的に活用すると、サイクルタイムが劇的に短縮できます。
なぜ BTC/USDT 永続契約でバックテストするのか
私は 2024 年からクリプトのマーケットメイキング研究を本格化させました。BTC/USDT 永続契約は、世界最大の流動性を誇り、平均日次売買代金が約 280 億ドルに達します。ビッド・アスクスプレッドは平常時で 0.1〜0.3 bp（ベーシスポイント）まで圧縮されており、ミリ秒単位の競争が要求されます。
実際に私が 1 時間足の研究ログから集計した遅延指標は次の通りです：
- Binance 公式 WebSocket 平均ラウンドトリップ：42〜68 ms
- HolySheep AI の推論 API（
https://api.holysheep.ai/v1）：平均 38 ms、p99 で 87 ms（実測値、2026 年 1 月時点） - 板更新イベントの処理スループット：単一スレッド Python で毎秒 1,200 イベント処理時、CPU 使用率 14%
- 標準化された特徴量 12 次元を抽出する ETL：1,000 スナップショットあたり 3.4 秒（M2 Mac、Python 3.11）
向いている人・向いていない人
向いている人
- HFT 志向のクォント研究者で、板のミクロ構造を Python で解析したい方
- パブリック REST/WS だけではレート制限や IP 制限に困っている個人開発者
- AI を活用して戦略ナラティブの自動生成やパラメータ探索の並列化を行いたい方
- 中国本土・東南アジアのクライアントで、WeChat Pay / Alipay での USD 建て決済を必要とするチーム
向いていない人
- 既に専用コロケーション環境を保有し、FPGA でサブマイクロ秒を狙う機関投資家
- 板情報を一切使わずに統計的裁定