取引ボットをvibecodingする -
パート2： を回していく
アーキテクチャをコードへ
$SOL
パート1では、すべてのトレーディングボットに必要な3つのレイヤー――データフィード、意思決定ロジック、実行――を分解しました。見逃したなら、まずそれを読み返してください。なぜならこのパートはそれに直接つながっているからです。
では、実際にそれを動くコードに落とし込む話をしましょう。さらに言うと、AIがそのプロセスにどうフィットするのか。人々が「vibecoding」と言うときに、まさにそれを指しています。
vibecodingは「AIがボットを書いてあなたに代わって作ってくれる」ことではありません
「vibecoding」を聞くと、「プロンプトに『トレーディングボットを作って』って入れて、そのまま完成品を受け取る」みたいなイメージをする人が多いです。けれどそれは違います。そういうふうに扱ってしまうと、静かに失敗したり資金が漏れたりするボットが生まれてしまいます。
実際のところVibecodingは何をしているのか：
1. 先に土台（スキャフォールド）、後でロジック
最初にやったのはスケルトン作りです――ファイル構造、データフィードが意思決定レイヤーとどうつながるのか、意思決定レイヤーが実行へどう渡すのか。ここはAIが本当に速い。いわゆるボイラープレートで、ボイラープレートこそAI支援が最も輝くところです。
2. AIが出してくるものは全部読む。ここを飛ばす人が多いです。AIが生成する各関数について、私は行ごとに確認しました。信じていなかったからではありません。自分のボットが実際に何をしているのかを、ちゃんと理解する必要があったからです。自分のコードの一部がなぜ動くのか説明できなければ、2時の夜中に実マネーが絡んで壊れたときに直せません。
3. 一度に巨大なプロンプトを投げず、小分けに反復するまずボット全体を一気に作るのではなく、レイヤーごとに組み立てました。データフィードが動くことを確認し、テストしてから意思決定ロジックに着手。さらに、意思決定ロジックは実行に接続する前にダミーデータでテスト。Vibecodingは「プロンプト→読み込み→テスト→調整→繰り返し」の密なループが最適です。一発勝負ではありません。
4. AIをオラクル（神託）ではなく、スピードの速いジュニア開発者として扱う自信満々に、微妙に間違った内容を書いてくることがあります。特に、失敗した取引、レート制限、または不正なデータのようなエッジケース周りで。見逃すのは任意ではありません。そこはあなたの仕事です。
なぜこれが意思決定レイヤーに特に重要なのかスコアリングロジック――「実際に何を実行する価値があるか」を決める部分――ここに私は最も時間をかけて磨き込みました。なぜなら、ボットの本当の優位性（あるいはない部分）がここに宿るからです。ここで具体的な重み付けには踏み込みませんが、短く言うと、単一のシグナルでは全てを語れず、その組み合わせを正しくするには、土台自体よりもはるかに多くの反復が必要でした。
Part 3では、私が実際にその意思決定レイヤーをどう訓練しチューニングしたのか、つまり、このようなボットにとって「訓練」とは何を意味するのか、そしてバックテストがそれにどう影響したのかを掘り下げます。
Part 3 - ボットの意思決定を訓練する話 - 近日公開。
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