バックエンド開発
Python チュートリアル
.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
.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
Jan 08, 2025 am 07:16 AM
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
- はじめに
- 前提條件
- アーキテクチャの概要
- 開発環(huán)境のセットアップ
- AI モデル開発 (Python および Azure ML)
- AI エージェント用の .NET C# セマンティック カーネルの統(tǒng)合
- .NET Core Web API の構築
- AI モデルを .NET Core アプリケーションに統(tǒng)合する
- Azure Cosmos DB データ ストレージ
- 安全なシークレット管理のための Azure Key Vault
- Azure Functions を使用したイベント駆動型処理
- Docker コンテナ化
- Azure Kubernetes Service (AKS) へのデプロイ
- モニタリングとロギング
- 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、過去のデータから學習し、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(tǒng)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。
前提條件
- 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(tǒng)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(huán)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)
- 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。
- 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。
- 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 - Azure ML にモデルを登録します: Azure ML ワークスペース內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(tǒng)合
- 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 - AI モデルの統(tǒng)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 - 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(tǒng)合します。
.NET Core Web API の構築
- 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。
- 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。
- 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。
-
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(tǒng)合する
-
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(tǒng)合します。 - コントローラーの実裝: 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
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
-
関數(shù)の実裝: 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數(shù) (例:
MarketDataIngestion) を作成します。 - 関數(shù)のデプロイ: 関數(shù)を Azure にデプロイします。
- メイン アプリケーションとの統(tǒng)合: 関數(shù)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(jiān)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。
以上が.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の詳細內容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
ホットAIツール
Undress AI Tool
脫衣畫像を無料で
Undresser.AI Undress
リアルなヌード寫真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
寫真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。
人気の記事
ホットツール
メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター
SublimeText3 中國語版
中國語版、とても使いやすい
ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統(tǒng)合開発環(huán)境
ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール
SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト（SublimeText3）
PythonでAPI認証を処理する方法
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
API認証を扱うための鍵は、認証方法を正しく理解して使用することです。 1。Apikeyは、通常、リクエストヘッダーまたはURLパラメーターに配置されている最も単純な認証方法です。 2。BasicAuthは、內部システムに適したBase64エンコード送信にユーザー名とパスワードを使用します。 3。OAUTH2は、最初にclient_idとclient_secretを介してトークンを取得し、次にリクエストヘッダーにbearertokenを持ち込む必要があります。 4。トークンの有効期限に対処するために、トークン管理クラスをカプセル化し、トークンを自動的に更新できます。要するに、文書に従って適切な方法を選択し、重要な情報を安全に保存することが重要です。
Pythonの主張を説明します。
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assertは、Pythonでデバッグに使用されるアサーションツールであり、條件が満たされないときにアサーションエラーを投げます。その構文は、アサート條件とオプションのエラー情報であり、パラメーターチェック、ステータス確認などの內部ロジック検証に適していますが、セキュリティまたはユーザーの入力チェックには使用できず、明確な迅速な情報と組み合わせて使用??する必要があります。例外処理を置き換えるのではなく、開発段階での補助デバッグにのみ利用できます。
Python Iteratorsとは何ですか？
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
inpython、iteratoratorSareObjectsthatallopingthroughcollectionsbyimplementing __（）and__next __（）
Pythonタイプのヒントとは何ですか？
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
タイプヒントシンパソコンの問題と、ポテンシャルを使用して、dynamivitytedcodedededevelowingdeexpecifeedtypes.theyenhanceReadeadability、inableearlybugdetection、およびrequrovetoolingsusingsupport.typehintsareadddeduneadddedusingolon（:)
一度に2つのリストを繰り返す方法Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Pythonで2つのリストを同時にトラバースする一般的な方法は、Zip（）関數(shù)を使用することです。これは、複數(shù)のリストを順番にペアリングし、最短になります。リストの長さが一貫していない場合は、itertools.zip_longest（）を使用して最長になり、欠損値を入力できます。 enumerate（）と組み合わせて、同時にインデックスを取得できます。 1.Zip（）は簡潔で実用的で、ペアのデータ反復に適しています。 2.zip_longest（）は、一貫性のない長さを扱うときにデフォルト値を入力できます。 3. Enumerate（Zip（））は、トラバーサル中にインデックスを取得し、さまざまな複雑なシナリオのニーズを満たすことができます。
Python Fastapiチュートリアル
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pythonを使用して最新の効率的なAPIを作成するには、Fastapiをお勧めします。標準のPythonタイプのプロンプトに基づいており、優(yōu)れたパフォーマンスでドキュメントを自動的に生成できます。 FastAPIおよびASGIサーバーUVICORNをインストールした後、インターフェイスコードを記述できます。ルートを定義し、処理機能を作成し、データを返すことにより、APIをすばやく構築できます。 Fastapiは、さまざまなHTTPメソッドをサポートし、自動的に生成されたSwaggeruiおよびRedocドキュメントシステムを提供します。 URLパラメーターはパス定義を介してキャプチャできますが、クエリパラメーターは、関數(shù)パラメーターのデフォルト値を設定することで実裝できます。 Pydanticモデルの合理的な使用は、開発の効率と精度を改善するのに役立ちます。
PythonでAPIをテストする方法
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
APIをテストするには、Pythonのリクエストライブラリを使用する必要があります。手順は、ライブラリのインストール、リクエストの送信、応答の確認、タイムアウトの設定、再試行です。まず、pipinstallRequestsを介してライブラリをインストールします。次に、requests.get（）またはrequests.post（）およびその他のメソッドを使用して、get requestsを送信または投稿します。次に、respons.status_codeとresponse.json（）を確認して、返品結果が期待に準拠していることを確認します。最後に、タイムアウトパラメーターを追加してタイムアウト時間を設定し、再試行ライブラリを組み合わせて自動再生を実現(xiàn)して安定性を高めます。
Python仮想環(huán)境のセットアップと使用
Jul 06, 2025 am 02:56 AM
仮想環(huán)境は、さまざまなプロジェクトの依存関係を分離できます。 Python獨自のvenvモジュールを使用して作成されたコマンドは、python-mvenvenvです。アクティベーション方法：WindowsはEnv \ Scripts \ Activateを使用し、MacOS/LinuxはSourceENV/Bin/Activateを使用します。インストールパッケージでは、pipinstallを使用し、pipfreeze> requincement.txtを使用して要件ファイルを生成し、pipinstall-rrequirements.txtを使用して環(huán)境を復元します。注意事項には、GITに提出しない、新しい端末が開かれるたびに再アクティブ化すること、およびIDEが自動識別と切り替えを使用することが含まれます。
