Python3 ウォークフォワード分析の実装：BOT自動売買戦略の堅牢性検証とカーブフィッティング対策｜magito
こんにちは。magito(@magimagi1223)です。 今年も早いもので、2/3が終わろうとしています。その一方で、暗号通貨BOT界隈は、3月頃に盛り上がり始めてから、半年足らずでかなり発展しましたね。様々なストラテジー、ツール、コミュニティなどが登場して、目に見える範囲だけでも驚くほど多様化しており、また技術レベルも格段に上がっているように感じています。 僕も最近は裁定／MM中心にワークしているBOTのブラッシュアップをメインに行いつつ、新しいディレクショナル／テクニカル戦略策定のための基礎勉強も少しずつ続けています。 今回はそのテクニカル戦略に関するnoteです。 テクニカル戦略BOTを作成・運用するうえで最も大きな課題の一つが、「カーブフィッティング（オーバーフィッティング）」ですよね。「バックテストで良い成績を出していたBOTが、実運用では全くワークしなかった、、」という経験
Google Apps Script 用 Slack API ライブラリ作った - Qiita
tl;dr Slack APIのGoogle Apps Script用ラッパーライブラリを作って公開した。 Pythonの人気ライブラリSlackerとおおよそ同様のことができ、これを使うことでSlackのbotなどを無料で作りやすくなった。 レポジトリ：https://github.com/yhay81/GASlacker 経緯 Slackでボットを作ろうと思いドキュメントを読んだらBotkitというのをオススメされていたがややこしいと思った。 サーバー管理不要かつ無料で作りたいと思い Google Apps Script に目をつけた。 ライブラリは公式にたくさん紹介されていた。が、Google Apps Script用のものはなかった。 Qiita記事「Slack BotをGASでいい感じで書くためのライブラリを作った」を見つけた。 CoffeeScriptで書かれたこのライブラリは
Botを高速開発するためのフレームワーク「bot-express」の概要と使い方 - Qiita
bot-expressはオーダーメイドのChatbotを高速に開発するためのフレームワークでNode.jsで動作します。開発者はフォーマットにしたがって「スキル」を追加するだけでChatbotの能力を拡張していくことができます。 bot-expressに含まれる主な機能 NLU（Natural Language Understanding）によるメッセージの意図解析 複数メッセンジャーへの対応 文脈の記憶 ユーザーからの情報収集・リアクション 多言語翻訳 構成 コンポーネント bot-expressをベースとしたChatbotは下記のコンポーネントで構成されます。 メッセンジャー 自然言語処理のサービス Chatbot本体（bot-expressベースのNode.jsアプリ） 開発者はChatbot本体に「スキル」を追加することでChatbotの能力を拡張していくことができます。丁寧で品質
Node.jsでsqlite3を使ってデータベースを操作する方法まとめ
bot開発のため情報を蓄積するデータベースがほしかった。 ただ、以前ChromeExtention開発のときにNoSQL Databaseを使って死にそうになったのでSQLで取得できるデータベースが使いたい！ でもMySQLとかPostgreSQLとかSQL ServerとかOracleとかを入れるのは面倒くさい。 ということで、手軽につかえるであろうsqlite3を選択した。 ちなみに今回の環境は以下のとおり。 Mac OSX Yosemite node v5.3.0 sqlite3 v3.1.3 sqlite3をインストールする npmをつかってsqlite3のライブラリをインストールする。 $ npm init $ npm i -S sqlite3 インストールは「$ npm install --save sqlite3」でも大丈夫。 下準備: モジュールを作成する // ./mod
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