.NET C# セマンティック カーネル、Azure AI サービス、Azure Functions を使用した自動取引システム用の AI エージェントの構築

このガイドでは、.NET、C#、セマンティック カーネル、Azure サービスを使用した AI を活用した自動取引システムの作成について詳しく説明します。 AI エージェントにより、リアルタイム分析、予測モデリング、自律的な取引決定が可能になります。 .NET C# セマンティック カーネル、.NET Core C# 8、ASP.NET Core Web API、Azure AI Services、Azure Functions、Azure Key Vault、Azure Cosmos DB (MongoDB API)、Azure Kubernetes を活用した機能的な AI エージェントの構築について説明します。サービス (AKS)、および Python。

目次

1. はじめに
2. 前提条件
3. アーキテクチャの概要
4. 開発環境のセットアップ
5. AI モデル開発 (Python および Azure ML)
6. AI エージェント用の .NET C# セマンティック カーネルの統合
7. .NET Core Web API の構築
8. AI モデルを .NET Core アプリケーションに統合する
9. Azure Cosmos DB データ ストレージ
10. 安全なシークレット管理のための Azure Key Vault
11. Azure Functions を使用したイベント駆動型処理
12. Docker コンテナ化
13. Azure Kubernetes Service (AKS) へのデプロイ
14. モニタリングとロギング
15. 結論

はじめに

AI エージェントによって強化された自動取引システムは、過去のデータから学習し、市場動向を予測し、自律的に取引を実行します。このガイドでは、高度なテクノロジーとクラウド サービス、特に AI モデルをシームレスに統合するための .NET C# セマンティック カーネルを使用して、そのようなシステムを構築する方法を説明します。

前提条件

• Azure サブスクリプション: Microsoft Azure サービスへのアクセス。
• 開発ツール: Visual Studio 2022 または .NET Core SDK、Python 3.8 と関連ライブラリを備えた Visual Studio Code。
• Azure CLI: コマンドラインの Azure リソース管理用。
• Docker: ローカルにインストールされています。
• Azure Kubernetes Service (AKS): 基本的な知識。
• .NET C# セマンティック カーネル: インストールされ、構成されています。

アーキテクチャの概要

システムは以下で構成されます:

• AI モデル: Azure Machine Learning を使用して Python で開発されました。
• .NET C# セマンティック カーネル: AI 機能を .NET Core アプリケーションに統合します。
• ASP.NET Core Web API: AI エージェントの対話と取引実行のためのバックエンド。
• Azure Cosmos DB: 取引データとモデル予測を保存します。
• Azure Key Vault: 機密情報 (API キー、接続文字列) を安全に保存します。
• Azure Functions: リアルタイムのデータ取り込みなどのイベント駆動型プロセスを処理します。
• Azure Kubernetes Service (AKS): スケーラビリティと高可用性のためにコンテナー化されたアプリケーションをホストします。
• Azure AI サービス: 補足的な AI 機能 (オプション) を提供します。

開発環境のセットアップ

.NET Core SDK、Visual Studio (または VS Code)、.NET C# Semantic Kernel、Python 3.8、必要な Python ライブラリ (pandas、numpy、scikit-learn、joblib、)、Azure CLI、Docker デスクトップ。azureml-sdk

AI モデル開発 (Python および Azure ML)

1. 取引戦略の定義: AI モデルの目的 (株価予測、市場動向分類など) を決定します。
2. Azure ML ワークスペースのセットアップ: Azure CLI を使用して、リソース グループと Azure Machine Learning ワークスペースを作成します。
3. AI モデルの開発: 関連するライブラリを使用してモデルをトレーニングするための Python スクリプト (例: ) を作成します。train_model.py
4. Azure ML にモデルを登録します: Azure ML ワークスペース内にトレーニングされたモデルを登録します。

AI エージェント用の .NET C# セマンティック カーネルの統合

1. NuGet パッケージをインストールします: NuGet パッケージを .NET プロジェクトに追加します。Microsoft.SemanticKernel
2. AI モデルの統合: セマンティック カーネルを使用して AI エージェントの機能を定義するクラス (例: ) を作成し、REST API またはその他の適切なメソッド経由で AI モデルを呼び出します。TradingAgentKernel
3. Azure OpenAI サービス (オプション): セマンティック カーネルの Azure OpenAI バックエンド構成を使用して、GPT-3 などの LLM を統合します。

.NET Core Web API の構築

1. プロジェクトの初期化: 新しい ASP.NET Core Web API プロジェクトを作成します。
2. NuGet パッケージのインストール: Cosmos DB、Azure Key Vault、Semantic Kernel に必要なパッケージをインストールします。
3. プロジェクト構造のセットアップ: プロジェクトをコントローラー、サービス、モデルに編成します。
4. アプリ設定の構成: Azure Key Vault および Cosmos DB 構成のプレースホルダーを含む appsettings.json を作成します。

AI モデルを .NET Core アプリケーションに統合する

1. セマンティック カーネルを使用する: TradingAgentKernel クラスを API コントローラーに統合します。
2. コントローラーの実装: セマンティック カーネルを使用して AI モデルから予測を取得し、取引実行リクエストを処理する API コントローラーを作成します。

Azure Cosmos DB データ ストレージ

Cosmos DB .NET SDK を使用してデータベースと対話し、取引データとモデル予測を保存します。

安全なシークレット管理のための Azure Key Vault

1. Azure Key Vault の作成: Azure CLI を使用して Key Vault インスタンスを作成します。
2. シークレットの保存: 機密情報 (接続文字列、API キー) を Key Vault に保存します。
3. アプリケーションの構成: 適切な .NET ライブラリを使用して Key Vault からシークレットを取得するようにアプリケーションを構成します。

Azure Functions を使用したイベント駆動型処理

1. Azure Function プロジェクトの作成: Azure Functions Core Tools を使用して、新しい Azure Function プロジェクトを作成します。
2. 関数の実装: リアルタイムのデータ取り込みを処理し、イベントに基づいて取引アクションをトリガーする関数 (例: MarketDataIngestion) を作成します。
3. 関数のデプロイ: 関数を Azure にデプロイします。
4. メイン アプリケーションとの統合: 関数とメイン アプリケーション間の通信には Azure Event Grid または Service Bus を使用します。

Docker コンテナ化

アプリケーションをコンテナ化するための Dockerfile を作成します。

Azure Kubernetes Service (AKS) へのデプロイ

コンテナー化されたアプリケーションを AKS クラスターにデプロイします。

モニタリングとロギング

Azure Monitor for Containers を有効にし、アプリケーション レベルの監視とログ記録に Application Insights を使用します。

結論

この包括的なガイドでは、.NET、C#、セマンティック カーネル、Azure サービスの組み合わせを使用した、堅牢でスケーラブルで安全な AI を活用した自動取引システムの構築について説明します。 プレースホルダーの値を実際の Azure リソース名と資格情報に置き換えてください。

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