1. RUSTを用いて取引所の注文執行エンジンを書き直し、より少ないリソースでより高速に、アンカーの提示価格と注文板の不均衡特性に基づいて注文を執行。7*24時間価格は連続して跳空しない。8コア16GBのサーバー1台で約100の通貨ペアの注文執行が可能になり、取引所のアービトラージの余地を減少させる；
2. メイカーの財務システムをリファクタリングし、完全な照合ロジックを実装。毎日の損益を帰属させ、詳細な取引ヘッジデータも監査可能；
3. 予測市場のメイカー注文戦略開発のために、予測市場取引所を構築し、KalshiとPOLYMARKETから同じ市場を自動的に上場。日常的にPOLYMARKETの提示価格に基づいて注文を執行し、Kalshiの提示価格でバックアップ。これにより、注文時に単一市場の行情取得失敗による価格失敗やユーザーのアービトラージを防止；
4. 中性因子戦略のバックテストと実取引プラットフォームを構築。定期的に研究報告や論文から因子を更新し、因子のパフォーマンスを追跡。手動で戦略因子の重み付けを調整し、現在は少額の実取引段階に入っている。

これらのプロジェクトの中で、第一と第三のプロジェクトは最も長く調整した。AIは高頻度・高並列・低遅延システム設計に明らかな欠陥があり、主に細かいメモリ管理やロックレスキュー、メモリプールの事前割り当てなどの手法を用いてナノ秒レベルのインタラクションを実現できていない。頻繁なデータベースやファイルの読み書き操作を好み、最終的にシステムのスループットを著しく低下させる「I/Oの屎山」を生み出し、ハードディスク容量も爆発的に増加。短期間では、システムアーキテクチャのバックエンドエンジニアの代替は難しい。

フロントエンドの設計については、私はHTMLを使ってインタラクティブなUIを作成し、調整後にReact + TypeScriptで再構築し、バックエンドのAPIと連携させるのが習慣だ。UIやフロントエンド、そしてプロダクトマネージャーは今後、ほぼ確実に「プロダクトエンジニア」として統合される見込み。AIはすでにフロントエンドのコンポーネント構築や一般的なインタラクションロジックを徹底的に簡素化し、一クリックでコピー可能にしている。この層において、真のコア競争力は「品味」や「ビジネス洞察」に変わりつつある。優れた美的感覚とプロダクト思考を持つUIデザイナーは、AIツールを駆使して直接プロダクトの納品を主導できるため、美的価値の希少性が、プロダクトのビジュアルとインタラクションの上限を決定する絶対的なプレミアムとなっている。

原文表示