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Rust+AI:チームのバックエンド移行まとめ

技術ログ

👤 技術チームの管理者と開発者、パフォーマンス最適化と技術選定に関心がある方
チームは最近、裁定取引プロジェクトをNodeJSからRustに移行し、パフォーマンスが大幅に向上し、開発ペースが加速しました。MidasもYuanから移行し、Rust+AI駆動のプロジェクトになりました。これはすべて、PMAプロジェクトの成功(年率200%)に起因し、Rust+AIが信頼性の高いバックエンドであることを証明しています。現在、Yuanにはファンド監査コードが残っており、K8sクラスタを解放するために削除を計画していますが、依然として困難があります。著者は目の酷使によりフォントサイズを大きくしました。
  • ✨ 裁定取引プロジェクトをNodeJSからRustに移行し、パフォーマンスが大幅に向上
  • ✨ MidasプロジェクトがYuanから移行し、Rust+AIを採用
  • ✨ PMAプロジェクトの年率200%のリターンがRust+AIの信頼性を実証
  • ✨ ファンド監査コードが残存しており、K8sクラスタ解放のために削除を計画するが困難
  • ✨ 著者が目の酷使によりフォントサイズを大きくした
📅 2026-06-18 · 936 文字 · 約 4 分で読めます
  • Rust
  • 裁定取引プロジェクト
  • 移行
  • AI開発
  • パフォーマンス最適化
  • Midas

現在は2026年6月18日です。

久しぶりに日記を書いています。最近は国内株価指数先物の戦略に取り組んでいました。

最近、RyanにアービトラージプロジェクトをNodeJSからRustに移行してもらいました。その効果は抜群で、パフォーマンスの問題が完全に解決され、今では非常にスムーズに動作しています。また、アービトラージプロジェクトがYuanのフレームワークの制約から解放されてから、Ryanの開発スピードが明らかに向上しました。これは、プロジェクトは小さくても美しい方が良いということを示しています。

さらに、MidasもYuanから完全に移行させました。今ではMidasもRustとAI開発によって駆動されるものになっています。

チーム内ではRustの風潮が盛んであり、これはMageが最初に手掛けた予測市場アービトラージプロジェクトPMAがきっかけとなっています。当時、私たちは選定について会議を開きましたが、その時点では誰もRustを扱えませんでした(少なくとも熟練していませんでした)。しかし、AIの助けを借りればRustでの開発は実現可能だと考えました。同時に、価格差アービトラージはレイテンシに対する要求が非常に高いプロジェクトであるため、ハイパフォーマンスな選択肢が必要でした。

数ヶ月の実践を経て、PMAは安定的に利益を上げる段階に達し、年率換算で200%のリターンを達成しました。残念ながらキャパシティが非常に小さく、どれだけ継続できるかは不明です。しかし、この経験から得られた教訓は変わりません——「Rust + AIは信頼できるバックエンドの選択肢となった」ということです。

その後、私たちのアービトラージプロジェクトのバックエンドを、わずか2~3日でRustに切り替えました。そして、AWSの2C4Gインスタンス上で稼働させていますが、その性能は非常に優れており、2C4Gでも十分すぎるほどです。開発からデプロイ、運用まで、すべてAIによって行われました。

現在、Yuanにはまだファンド監査用のコードがいくつか残っています。これらをすべて削除して、K8sクラスター全体を解放したいと強く望んでいます。しかし、ファンド監査やポートフォリオアカウントの処理方法については、まだいくつかの課題が解決されていません。

最近、目を使いすぎてしまい、よく目の疲れを感じます。年を取ったせいでしょうか。そこで、現在は通常、フォントサイズを特大に設定しています。

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