金融AI 性能ベンチマーク

WebSocket 最適化

WebSocket アーキテクチャを改善し、起動時間を約46秒から即時起動へ短縮しました。

課題

• 初期設計: コイン選択時に全コインを WebSocket 購読し約46秒の遅延
• リソース浪費: 不要な購読による帯域・CPU消費
• 起動遅延: 初回体験の悪化

対策

• API 優先分析: コイン選択は API ベースの分析に変更
• WebSocket の役割: 主にポジション監視に使用
• 購読方針: メジャー銘柄は常時、建玉/シグナル銘柄のみ追加購読
• バッチ整理: 不要購読をバッチで解除

結果

• 起動時間: 約46秒 → 即時（約99%改善）
• リソース: WebSocket 購読数を約70%削減
• メモリ: アイドル接続削減でメモリ圧を低減

API 呼び出し最適化

多層キャッシュ

API 呼び出しを最小化するため、多層キャッシュを導入しました。

• AI キャッシュ: 同一入力の判断結果を再利用
• 市場データキャッシュ: 価格・出来高等をキャッシュ
• コイン選択キャッシュ: 選択結果をキャッシュして初期読み込みを短縮
• 無効化: 市場が大きく変わったら自動無効化

API 削減の成果

• 初期読み込み: 約4分 → 即時（約99%改善）
• API 依存: 100% → 約30%（約70%削減）
• コスト: 呼び出し削減でレート制限圧と運用負荷を低減
• 安定性: 取引所レート制限超過リスクを低減

メモリ効率

データベース最適化

• インデックス: ホットクエリに索引を追加
• 保持期間: 古いログを自動削除
• 圧縮: 大きなデータは圧縮保存

メモリ管理

• WebSocket 整理: 不要購読を外してメモリ節約
• キャッシュ上限: 使用量を予測可能に抑制
• GC 配慮: 不要に巨大グラフを保持しない

マルチ取引所性能

同時運用

6取引所を同時運用しつつ、性能劣化を比例させず安定運用します。

• 分離: 取引所ごとの監視経路で干渉を抑制
• リソース分離: 障害・スパイクを取引所単位で封じ込め
• 優先度: 重要な取引所を優先
• 負荷分散: API 呼び出しを時間帯で分散

政府R&D・投資家の視点

技術的優位性

ベンチマークは 実運用の金融AIスタックの技術品質を示します。

• 起動: 約46秒 → 即時（約99%改善）
• API 効率: 呼び出し約70%削減
• リソース効率: メモリとネットワークの改善
• 拡張性: 6取引所同時でも劣化を抑制

運用効率

性能改善は 運用コスト削減と信頼性向上に直結します。

• コスト: 呼び出し削減でレート制限事故と無駄なCPUを削減
• 安定性: 変動時の制限超過リスクを低減
• 拡張性: 取引所追加でもコストが急増しにくい
• UX: 速い起動と予測可能な挙動

まとめ

WebSocket 最適化、API 最小化、メモリ効率により、運用効率と安定性を同時に高められます。

政府R&Dや投資家向けには、技術品質・運用効率・拡張性を裏付ける指標になります。