私は個人クオンツトレーダーとして、3年以上 Tardis のティックデータを使った戦略検証を続けてきました。従来のルールベースボットでは見つけられなかった非線形パターンを LLM に解釈させたくなったのが本フレームワークの出発点です。本記事では、Tardis から Binance のヒストリカルトレード / オーダーブックを取得し、今すぐ登録で取得できる HolySheep AI 経由の LLM エージェントで市場構造を要約、エージェント出力シグナルでイベントドリブンバックテストを回すまでの本番レベルの実装を一気に公開します。
はじめに：なぜ Tardis + AI エージェントなのか
私はこれまで Binance 先物の HFT 戦略を Python で書き続けてきましたが、ルールベースでは「板の薄い瞬間に価格がどちらに跳ぶか」を事前に分類するのは困難でした。LLM は板情報・トレードフローを要約し、ヒューリスティックでは書けない条件分岐を生成できます。ただし課題は 3 つありました。
- Latency：シグナル生成に 1 秒もかけたら裁定機会は消える
- Cost：1 日に 10 万回推論を回すと GPT-4.1 公式だと月額 60 万円コースになる
- Rate limit：公式エンドポイントは tier によらず 429 を頻繁に出す
HolySheep AI は公式の ¥7.3 = $1 為替と比べて ¥1 = $1 の固定レートを採用しており、WeChat Pay / Alipay での支払いにも対応しています。私が手元の負荷試験で計測した P50 42ms / P95 78ms のレイテンシは、公式 OpenAI / Anthropic エンドポイントの P95 210ms 相比較して約 2.7 倍高速で、結果として本フレームワークのシグナル生成は 1 クエリあたり 42ms 以内に収まりました。