ビットコイン自動裁定取引システムを開発・トレードした結果 - Qiita
ビットコインをAPIで自動売買する ビットコインの自動裁定取引システムのプロトタイプを開発しました。 以下の取引所に対し、3秒ごとに板情報を解析し、裁定機会があれば注文を送信します。 bitFlyer Quoine Coincheck bitbank.cc BTCBox ソースコードをGitHubに公開しています。TypeScriptで実装しており、Node.js環境でコンソールアプリとして動作します。 R2 Bitcoin Arbitrager R2はMac OS, Windows, Linux環境で実行可能です。各取引所に口座開設をし、APIキーを取得すればだれでも実行可能です。 ライセンスはMITです。 無償で無制限に利用可能です 複製、販売の制限もありません 作者は本ソフトウェアによって生じる一切の損害について責任を負いません ⚠️オークションサイトで本ソフトウェアを高額で出品して
ビットコイン 自動売買 BOT 作成〈講座〉 BitMEX 最強ボットの作り方 （その1）｜ミラーマン｜note
結論から言ってしまおう。この講座であなたも Bot トレーダーになれる。 その方法はこうだ →「Trading View」を使って「ストラテジーを作り（無料でゲットもできる）」→ Python に移植（本書を受講すれば簡単）→ BitMEX 等でボットを運用する。しかも、本書ではその「一番簡単な方法」と「最短距離」を伝授する。 しかも無駄なく「実践的なものだけ」紹介をしていく。おそらく現時点でのベストプラクティスが今から紹介する方法だ。この数時間の自己投資は決して無駄ではない。このわずかな学習コストがあなたに何倍ものリターンを与えてくれるはずだ。 なお、本書は内容が濃くなりそうだ。紙面の関係上、詰め込み過ぎても分かり易さを損なうためパート分けし「２部作」で構成する予定だ。ぜひ次作も楽しみにしていただきたい。 １部：TraringView関連（本書） ２部：Python関連（近日公開） 〈
資産1億達成したビットコイン投資手法を公開した - これからの「お金」の話をしよう
UKIです。 4月5日にビットコイン投資（投機）で資産1億を達成しました。 達成と同時にその手法をツイッターに投稿しています。 最終資産は1億255万。TLを振り返ると(元祖)ドテン君を初めて動かしたのは3/4、チャレンジの軍資金2000が着金したのが3/8である。ざっくり丸めて考えると、およそ1ヶ月弱で2000→1億(5倍)を達成することができた。多少悔いは残るが、引き際が肝心との判断。 pic.twitter.com/JUihRBzIKR — UKI (@blog_uki) 2018年4月5日 お待ちかねのロジックを公開。 (元祖)ドテン君はブレイクアウトだが通常のHLチャネルブレイクではない。その手法は「オープニングレンジ・ブレイクアウト」と呼ばれるものである。文章での説明は面倒なのでhohetoとの会議資料をそのまま添付する。ストラテジーに関する質問には応対できません。 pic.t
MT4とEAを使った海外FXの自動売買環境をAWSに構築！資産運用で不労所得を得る副業にもなりMac使いにもオススメ！
前回海外FXのメリットや海外FX業者であるXMの紹介、口座開設の記事を作成しましたが、今回はVPSを使ったサーバー上での自動売買についての説明をしたいと思います。自動売買と言うとずっとPCを起動させたり設定がめんどくさいと言うイメージがありますが、この方法は非常に簡単。自分のPCを24時間起動させたり、電気代や初期設定の費用を気にする必要もなく、ほぼ全自動で取引をおこなうことができます。 これを導入すれば、働いている間も寝ている間もサーバー上で勝手に取引をしてくれるので、うまくいけば知らないうちに資産が増えていた、なんてこともあるかもしれませんね。目指せ不労所得！ということで手順も含めて解説していきたいと思います。 後半には直近の損益結果も公開していますので、手順より結果が気になるという方は、目次から飛んでくださいね。 なぜ国内のFX業者ではなくXMを使うのかという点に関しては、国内FX業
AIを使ったヘッジファンドで巨万の富を得た数学者ジェームズ・シモンズがこれまでの半生を語る
ジェームズ・シモンズ氏は2010年までヘッジファンド「ルネッサンス・テクノロジーズ」を率い、他に先駆けてAIを使った運用方法により、1兆円を超える資産を得たことでも知られています。元は数学者で「チャーン・サイモンズ理論」を提唱した一人でもあり、この研究は幾何学の分野で最高の栄誉とされる「ヴェブレン賞」を受賞しました。また、この研究結果は数学だけにとどまらず、のちに「超弦理論」など、物理をはじめとした他分野でも使われており、大きな功績を残しています。YouTubeのNumberphileチャンネルで公開されているムービーでは、ジェームズ・シモンズ氏が自身の半生を語っています。 Billionaire Mathematician - Numberphile - YouTube ◆数学に興味を持ったきっかけ 私は子どもの頃から、数学が好きで、よく数字を2倍にし続けていく計算をするのが好きでした。
Bitcoinchartsでbitcoinの過去の取引履歴を取得し可視化する - yag's blog
今回はbitcoinの取引所での取引履歴のデータを取得してみます。 前回bitFlyer LightningのAPIを使えるパッケージを作った時のように、各取引所が公開しているデータや提供しているAPI等がありますが、今回はBitcoinchartsから取得してみます。Bitcoinchartsは各取引所の各通貨のデータを収集、可視化しているウェブサイトで、そこで利用しているデータも公開しています。 Bitcoincharts データ取得 WebAPIから取得する 1つ目の方法として、URLを叩いてWebAPIから取得する方法があります。データを取得するには、以下のURLにアクセスするだけです。SYMBOLの所には取得したい取引所&通貨の情報を指定します。取得対象とするデータの開始日をあわらすstart=UNIXTIMEは必須ではありません。 http://api.bitcoinchart
[Python] 株価データをプロットし，さらにCSVファイルを出力する - Qiita
はじめに Web上で長期間の株価データを探してもなかなか見つからないので，Pythonを用いて株価のヒストリカルデータを取得し，CSV形式で出力，さらに出力したデータをプロットするプログラムを作成しました． 日本株・外国株いずれにも対応しています． 参考までに，例として出力した日経平均株価1のCSVファイルはこちら，さらにプロットすると以下のようになります． ソースコードの紹介 まず，作成したソースコードを紹介します． #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- ''' 株価データのプロット・CSVへの出力 ''' import datetime as dt from pandas import DataFrame import jsm import pandas_datareader.data as web import matplotli
![[Python] 株価データをプロットし，さらにCSVファイルを出力する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/60e4cb905a677f8ed6deac343332e539703c47d2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwU3VydW1lcmYmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWNhMzIxMjlmNmI3NTljYjQ3MmE4NTU2ZDRlYzI4YTE5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2a41217e973f4a1279944a00e1432e00)
Pythonでデータ分析：Prophetを使ってビットコインの予測（笑）をやってみる - データサイエンティスト(仮)
導入 直近、これといって緊急の業務がなく、「自分の時間だ何勉強しようかなー」とPyStanとかをいじっていた矢先、「暇なら技術調査やってよ、Deep Learning的な何かとか」というお達しがきました。あいにく私は天邪鬼なので、２つ返事をして気になっていたけど触っていなかったProphetを調べることにしたのでした。 注：仕事はちゃんとしました（Seq2Seqの論文や書籍見て簡単な実装をしました）。 Prophet Facebookが出した時系列予測のツールです。 facebook.github.io すでに様々な方が紹介をしたり、Contributeしていたりするので、釈迦に説法感がありますが、このツールの良い点は、簡単に（分析の専門知識がなくても）ある程度それらしい予測値を出してくれるところです。ビジネス側でデータを活用したい場合や、分析者でもいったん簡単にデータから言えることを見て
Python Webスクレイピング 実践入門 - Qiita
PythonによるWebスクレイピングの実践入門を書きたいと思います。 概論的なところは除いて、フィーリングで理解していくスタイルで行きたいと思います。 ※追記 本記事は少し難しいやり方をとっていますが、学習すると言う意味ではとても価値あるものだと思います。 本記事を読み終えた後はこちらのテクニック編をご覧になるとサクッと出来たりします。 Python Webスクレイピング テクニック集「取得できない値は無い」JavaScript対応 やること 最終的には「1時間ごとに日本経済新聞にアクセスを行いその時の日経平均株価をcsvに記録する」 プログラムを組んでみたいと思います。 注意 注意事項です。よく読みましょう。 岡崎市立中央図書館事件(Librahack事件) - Wikipedia Webスクレイピングの注意事項一覧 何を使うの？ 言語:Python 2.7.12 ライブラリ:urll
Coincheck でビットコイン（仮想通貨）の自動売買を行うシステムトレードプログラムbot を作成してみた
先日から実はビットコイン（仮想通貨）のシステムトレード（シストレ）も試験的に始めてみました。 ビットコインのチャートは前からちょくちょく見ていて、たまに売買していたのですが、値段がよく動くうえに値幅が大きいので、デイトレにもハマるんじゃないかと思いながら観察していたのです。 いちおうこれならなんとかなりそうだ、というルールを思いついてさっそく試してみようと思い立ったのですが、しかし丸1日チャートを見続けるのはカラダによくない！ そんな時間もない！ というわけで自動売買を行うシステムトレード（シストレ）の bot を作って運用してみることにしました。 ビットコインの取引所「Coincheck」では親切なことにAPIが用意されており、プログラムが書ける人ならそれほど手間がかからずに自動売買システムがすぐ作れちゃいます。 Ruby on Rails、Heroku を使ってかんたんな自動売買システ
ビットコイン投資でいくら儲かる？ 自動売買プログラムでデイトレードした結果を公開
こないだの記事でも書いたのですが、ビットコインの自動売買プログラムを書いて少額でテスト運用していました。 Coincheck でビットコイン（仮想通貨）の自動売買を行うシステムトレードプログラムbot を作成してみた これをある程度動かしてみて そこそこうまくいくことがわかったので、それなりの額を入れて本格的に運用し始めることに。 その額なんと500万円！ 今の僕にはかなりの大きな額ですが、果たして1ヶ月ちょっとでどうなったのか公開してみようと思います。 システムトレードに限らず、ビットコインでデイトレしたらどれくらい利益が取れるのかっていう参考までに！ プログラミングの知識不要で自動売買ができるアプリもあります CoinTrader アプリの詳細を見る 1ヶ月間ほどビットコインでデイトレードを行った成績 プログラムで売買を行った1ヶ月ちょっとの期間での結果です。 売買は買いだけ、空売りや
【書評】市場心理とトレード～ビッグデータによるセンチメント分析 - これからの「お金」の話をしよう
上記は9月16日にパンローリングから出版されたトレード書籍です。 副題の「ビッグデータによるセンチメント分析」というフレーズが気になったので購入しました。 原題は「Trading on Sentiment : The Power of Minds over Markets」です。 １．著者について 著者のリチャード・ピーターソン氏は、行動経済学者であり精神科医です。 テキサス大学で電気工学の学士号および医学の博士号を取得後、スタンフォード大学で精神科医の資格を取得しています。 同氏は市場分析を行ってセンチメント指数を算出しているマーケットサイク社のCEOです。 この指数はトムソン＆ロイター・センチメント指数（Thomson & Reuter Marketpsych Index）と呼ばれ、世界のニュースソース４万件、SNSや掲示板など7000件のビッグデータから市場のセンチメントをリアルタイ
LSTMで為替の予測をしてみた
RNN(LSTM)入門2日目。依然として、全然わかりません。 このあたりが自分のスキルの限界なのかもしれない。Udacity DLNDで株の値動きの予測をする動画が紹介された。 llSourcell/How-to-Predict-Stock-Prices-Easily-Demo: How to Predict Stock Prices Easily - Intro to Deep Learning #7 by Siraj Raval on Youtube FXのシステムトレードを以前やっていたので、ディープラーニングで学んだことが生かせればいいなと思い、株を為替に置き換えて、LSTMで為替の値動きの予測をしてみた。 この記事は以下の記事をベースに書いている。 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Pyth
為替を人工知能を使って紐解いてみたら投資回収率が100%を超えた！ 為替予測モデル - 人工知能を使った小さな開発会社の小さな作品
aideepです。 為替を人工知能を使って紐解いて見たら、投資回収率が100%を超えると思って作ってみた！為替予測編です。 【結果】 為替を人工知能を使って紐解いて見たら、投資回収率は100%を超える事が出来た！ 自分達もここまで上手く行くとは思わず、若干びっくりしましたが、実際にリアル上でもテストしている結果です。 触発された 競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ 上記ブログでもそうでしたが、おおまかな仕組みは書くので、あなたも頑張れば私達以上のシステムが作れるかも知れません！ 【ただの自慢で終わらない為に】 予測の一部をコチラのブログ上でリアルタイムで配信しようと思っています。 私達の初めの投稿 ai-deep.hatenablog.com でも書きましたが、再現性がある事を私たちはテーマにしているので、ただの分析で終わらない為に
機械学習 x トレードな記事 Qiita以外編 - DEVGRU
以前こんな記事を書いたんですが、Qiita以外のものも紹介します。 team-6.hatenablog.jp うまくいっている様子なのはここだけですね。↓ 為替を人工知能を使って紐解いてみたら投資回収率が100%を超えた！ 為替予測モデル - 人工知能を使った小さな開発会社の小さな作品 驚愕のオチが。 masamunet.com その他、感想なし。 darden.hatenablog.com blog.takuya-andou.com 機械学習で為替予測 Deep Learning 編 | kuune.org 機械学習で為替予測 Deep Learning 編その 3 | kuune.org ディープじゃない機械学習で為替(FX)の予測をしてみる | 人工知能ニュースメディア AINOW トレーディングエッジ入門―利益を増やしてドローダウンを減らす方法 (ウィザードブックシリーズ138)
pythonを使って slackbotで株価をチェックする - Qiita
# coding: utf-8 from slackbot.bot import respond_to # @botname: で反応するデコーダ from slackbot.bot import listen_to # チャネル内発言で反応するデコーダ from slackbot.bot import default_reply # 該当する応答がない場合に反応するデコーダ # @respond_to('string') bot宛のメッセージ # stringは正規表現が可能 「r'string'」 # @listen_to('string') チャンネル内のbot宛以外の投稿 # @botname: では反応しないことに注意 # 他の人へのメンションでは反応する # 正規表現可能 # @default_reply() DEFAULT_REPLY と同じ働き # 正規表現を指定すると、他
マーケットの魔術師リンダ・ラシュキ氏が語るトレードのルール
リンダ・ラシュキ氏 ・高値更新後に起きる第一回目の押しは買い。安値更新後の、第一回目の戻しは売り。
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為替と株の予測の話
