Open5
SolanaブロックチェーンのOrcaで提供されている集中流動性AMMのWhirlpoolsを触っていく(with 機械学習でレンジ予測等)
regonn※ 投資は自己判断でお願いします。
このスクラップの目的
Orca の Whirlpools の SDK を触っていき、学んだことメモ書きで書いてく。
最終的な予定では
に書かれているように、上昇相場予測やレンジ予測を行って効率的な流動性提供を目指す。最終的には自動でポジションを生成(調整)してくれるBOTまで持っていきたい。
ある程度まとまれば、記事化を予定。
regonnOrca とは?
Solana ブロックチェーン上で利用できる AMM(Automated Market Maker)
Whirlpools とは?
Orca が提供する、集中流動性AMM(concentrated liquidity AMM)
Uniswap v3 のように、流動性提供の価格帯を範囲してすることが可能になり、少ない資本で効率的な流動性提供が可能になる。
Whirlpools SDK
Orcaが公式に提供する Typescript SDK
Tour de Whirlpool Tutorial
すでに素晴らしいチュートリアルは提供されているので、コードなどはこちらを参考にする。
regonnレンジ予測 と ボラティリティ予測 は近いので
機械学習コンペティションサイトの Kaggle でもボラティリティ予測コンペ等は行われているので、色々と手法は試せそう。
regonnとりあえず、最初は単純なモデルで考えてみる
- 次に上がるか下がるか?
- 次のボラティリティ(標準偏差)を予測
regonnヒストリカルデータ
考慮事項
- Orca は直接ヒストリカルデータは提供していない
- Orca のデータが使われているのは、CoinGecko や CoinMarketCap
- ただ、CoinGecko や CoinMarketCap の API でデータ取得しようとすると、月額 35$ 以上かかってしまう
- 無料で機械学習で利用しやすくするため、https://pypi.org/project/yfinance/ 等から取得する必要がある(Yahoo Finance は CoinMarketCap から情報を取得している。ただし、データは日足になる)
※良さそうな取得先ありましたら教えて下さい