【稼働実績】異常値検知・フェイルセーフ実装型データ自動監視システムを構築しました

【フェイルセーフ実装】異常検知・自動停止機構、Python監視システムを構築します

■ 制作の目的・背景
日次で発生する膨大なデータ（1600件以上）の目視確認作業をゼロにし、ヒューマンエラーによる機会損失を完全に排除するため。

■ システムのアーキテクチャ・処理能力
・全1600件の時系列データを日次で自動取得・整形。
・5種類以上の指標（MA, RSI, 乖離率等）を並列計算し、複数条件の合致を完全自動判定。

■ 実装済みのフェイルセーフ（安全機構）

絶対防壁（異常値検知）: 外部のボラティリティ指標を監視し、規定値を超過した場合は後続処理を強制ロック。ノイズ環境での暴発をシステムレベルで防ぎます。

データ鮮度チェック: 参照ファイルの最終更新日時を監視。一定時間更新されていない古いデータでの誤作動を未然に防止。

SMTP自動通知: 処理完了時、条件合致時、およびエラー発生時（強制停止時）に指定アドレスへリアルタイムで状況を通知。

■ 開発言語・環境
Python (Pandas, yfinance, smtplib等)

カテゴリー: Webシステム開発・プログラミング
業種: 金融・保険
制作期間: 1ヶ月
参考価格: 150,000 円
最終更新日: 2026年4月18日

制作者

しんや | Python監視システム開発 _{(shinya_python)}

【フェイルセーフ実装】異常検知・自動停止機構を備えたPython自動化・監視システム構築

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投資対効果（ROI）とシステムの堅牢性を最優先としたPython開発を提供します。
単なる自動化スクリプトではなく、エラー発生時のフェイルセーフや異常値検知を組み込んだ実運用ベースの設計を得意としています。

【稼働中の自社開発システム・ポートフォリオ】
株価データ・テクニカル指標の自動スクリーニングおよび監視通知システム（日次完全自動稼働）

■ 処理能力
・全1600銘柄の時系列データ取得
・複数テクニカル指標（RSI, MA, 乖離率等）の並列算出および論理演算による条件判定

■ 実装済みのフェイルセーフ（安全機構）

外部指標による絶対防壁：特定指標（VIX等）の異常値検知時にシステムを強制ロック（発注率0%）

データ鮮度チェック：参照ファイルの最終更新日時（72時間経過等）を判定し、古いデータでの誤発注を防止

SMTP自動通知：処理完了、条件合致、および異常停止時のリアルタイムメール通知

【対応可能な業務】
・24時間365日のWebデータ監視および条件一致時のアラート通知システム
・APIやスクレイピングを用いた大規模データの収集・整形（Pandas活用）
・既存の手作業プロセスの完全自動化（エラーハンドリング実装必須）

【稼働方針】
品質と堅牢性を担保するため、月間の受注件数を極力絞って稼働しております。仕様が明確で、ビジネスの利益に直結する案件をご相談ください。