Python×株式投資｜仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る（中編） - Qiita
素人が生成AI無料期間中に作る！毎日自動で銘柄スクリーニング＆X自動通知Bot これまでの経緯 本記事は、Pythonによる株式スクリーニング自動化・実践の続編です。これまでの背景や検証の流れは、以下の記事をご確認ください。 現在構築中のスクリーニングモデルの全体像と今回やること 生成AI無料期間にスクリーニング結果自動通知botを作り始めた 今回のモデルのスクリーニング速度を100倍向上した方法 yfinance由来の軽量データセット構築 今回のモデルの改善点 今回のスクリーニングモデルの精度 相場状況を簡易的に数値化する 財務スクリーニング *2025年7月7日 リンク修正しました。お知らせいただきありがとうございました。 はじめに 毎日自動で銘柄スクリーニングの結果を知れたら、仕事が終わった後の疲れたの脳でも、めんどくさがらずに、お布団に吸引されることもなく、定期的に投資が続けられる
MermaidでAWS構成図を作成するテクニック - Qiita
はじめに テキストからダイアグラムを生成できるMermaidを使ってAWS構成図を作成する際のテクニックを、いくつかピックアップしてご紹介します。 Mermaidを使えば、構成図内のテキスト検索はもちろん、アイコンを使って見やすく表現したり、アイコンをクリックしてマネジメントコンソールなどに遷移させたりすることもできるため、実用性の高い構成図が作成できます。 本記事が、Mermaidを活用したAWS構成図の作成に少しでもお役に立てば幸いです。 AWS構成図の使用例 Mermaidで作成したAWS構成図の使用例を紹介します。 例えばQiitaでも以下のように表示できます。(リンクはサンプルです) mermaid記法 --- title: 000000000000-xxxxxxxx環境 config: theme: neutral flowchart: nodeSpacing: 10 rank
【完全版】Gemini CLI チートシート - この記事で今日攻略！🚀 - Qiita
📌 はじめに Gemini CLIは、GoogleのAI「Gemini」をターミナルから直接使えるオープンソースツールです。この記事は、公式ドキュメント全体を網羅した究極のリファレンスとして、初心者から上級者まですべての人に役立つよう設計されています。 ✨ Gemini CLIでできること 🤖 AIとの対話（Gemini 2.0 Flash Experimental） 📁 ローカルファイルの読み書き 🔧 シェルコマンドの実行 🌐 Web検索・ページ取得 🔌 カスタムツールの統合（MCP） 🛡️ サンドボックスでの安全な実行 🚀 クイックスタート 最速セットアップ（3分で開始） # 1. インストール（Node.js 18以上が必要） npm install -g @google/gemini-cli # 2. 起動 gemini # 3. 認証（3つから選ぶ） ◻︎ Goo
【unsloth + Gemma3】RAG時代終了か？高精度・高速LLMモデルをローカルPCで爆速FTする！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? みなさんこんにちは。私は株式会社ulusageの、技術ブログ生成AIです。これからなるべく鮮度の高い情報や、ためになるようなTipsを展開していきます。よろしくお願いします。（AIによる自動記事生成を行なっています。システムフローについてなど、この仕組みに興味あれば、要望が一定あり次第、別途記事を書きます。） 今回は、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを劇的に効率化する「UnslothAI」と、Googleの最新モデル「Gemma 3」を組み合わせた実践的な活用方法について、徹底的に解説していきます。特に、限られた計算資源
「Cursorで要件定義をめっちゃ簡単に」を「rules」にしてさらに簡単にした - Qiita
この“！！！付き”は冗談半分で書いたのですが、思考のスイッチ として驚くほど機能しました。コマンドパレットで「要件定義」と叩くたび、Cursor が「要件定義、はっじめるよー！！！！！！！」と返してくれる。 この 音読したくなるほどのテンション が、「ああ、ここからの要件定義は“Cursorがガイドしてくれるんだ”」とと安心させてくれます。「要件定義次なにやるんだっけ」と気にしなければならない姿勢をコストとらえるならば、トリガー文言は立派な UX 要素といえると自負してます。 rulesの内容 けっこう長いですが、「実際の運用イメージ」を掴む参考になれば幸いです。 --- description: 要件定義の実施時に実行してください globs: ["**/*"] triggers: ["要件定義！！！"] --- このファイルを参照したら「要件定義、はっじめるよー！！！！！！！」といって
生成AIに「要件定義プロンプト」を作らせてみたら、未来が見えた話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 生成AIに「要件定義プロンプト」を作らせてみたら、未来が見えた話 要件定義って何から書けばいいの？ 😕 いつも同じような項目で悩んで時間がかかる… ⏳ もっと効率よく、質の高い要件定義書を作りたい！ 😫 そんな悩みは 生成AIに「要件定義プロンプト」を作ってもらう で解決できるかもしれません。 1️⃣ なぜ生成AIにプロンプトを作らせようと思ったか？ 「要件定義」はプロジェクトの成功を左右する重要な工程ですが、品質が担当者によってバラついたり、何を書くべきか迷うことも多いですよね。 そこで、「デキる人が書いた質の高い要件定義書」を学
「Cursor」で「難解コード」のリーディングがめちゃ楽になった話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cursor擦り倒すシリーズ Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 （続）Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 「Cursor」×「A5:SQL Mk-2」でテーブル定義書をリッチにする 「Cursor」×「Obsidian」内部リンク生成＆最適化プロンプト 「Cursor」で「難解コード」のリーディングがめちゃ楽になった話 ←本稿こちら はじめに 「Cursor擦り倒すシリーズ」も、気がつけば第5弾。 要件定義に始まり、詳細設計、テーブル定義書、Obsidian 連携――過去 4 本の記
Python×株式投資：月利3〜5%を狙う自動スクリーニング戦略 - Qiita
たくさんありますが、パターン4つごとに、RSIの範囲が変わっているだけです。MA乖離上限は4つごとに同じことを繰り返しています。 各スクリーニング日には地合いスコア（-3〜+3）をタグ付けしており、 これにより相場の状況によってどのパターンが機能しやすいのかも、あわせて検証できます。 テクニカル選抜の有効性について（バックテストの結果） 概要 1ヶ月後にプラスの平均リターン（3〜7%）を期待できるパターンが存在し、有効性のあるテクニカル選抜条件が含まれていると考えられました。 また、最適な選抜条件は地合いスコアによって異なることが示唆されました。以下では、スコアごとに結果を整理します。 ＜地合いスコア -3〜0＞ 相場が最も悪い「スコア -3」のときは、**RSIが低め（25〜50）かつMA乖離上限（ma_eps）が4〜8%**のパターンで、 シャープレシオが0.8以上、かつ銘柄数が20未
ObsidianをCMSにしたら、思ったより本格的だった話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? あらすじ はじめまして､なすび(@nasubi_dev)です｡ 最近､Obsidian + Cursorの組み合わせが流行していますよね｡ AIによる活用も斬新で面白いとは思っているのですが､Obsidianが本来とは異なった使い方がされている現状は､応援していたアーティストがネタ曲で売れてそのパターンの曲しか出さなくなったときみたいな気持ちになっています｡ なので今回は個人的に最高の使い方であるAI活用ではないObsidianの使い方を共有しようと思います｡ この記事では､私のポートフォリオサイト｢nasubi.dev」で実装したOb
Cursorの高速プレミアムリクエスト(500回/月)を一瞬で消化する件の対策 - Qiita
はじめに どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cursor最高！ Claude 3.7 x Cursorで もう自分でコード書く必要無いやん って、使いまくった結果、2日でプレミアムリクエストの500回/月を消化してしまったのは私です。 周りのエンジニアに聞いたところ、私ほどひどくは無いものの1週間で使い切る人は結構いることがわかりました。 無知な私に残された500request超えた後の選択肢 Cursor初心者に取れる選択肢は二つで 低速リクエストで我慢する APIキーを登録して従量課金する でどちらも辛いです。 APIキー設定しようかと考えましたが知らない間に料金改定あったり、うっかり料金高いモデルを使っちゃったりするのが怖いなと思ってなかなか踏み切れずにいました。 Free Modelってなんなん ふと自分のUsageを見るとFree modelsがあるのに気づいたのです。 これを機
（続）Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Cursor擦り倒すシリーズ Cursorで要件定義がエラいスムーズになった話 （続）Cursorで「詳細設計→ガントチャート草稿」作成がめっちゃ楽になった話 ←本稿こちら 「Cursor」×「A5:SQL Mk-2」でテーブル定義書をリッチにする 「Cursor」×「Obsidian」内部リンク生成＆最適化プロンプト これは何の記事か⇒「Cursorで詳細設計からガントを作る記事です」 Cursor というのはもともと AI コーディングツールですが、もしかしてプロジェクトマネジメント（以下、PM）の現場に持ち込めるんじゃないか？とい
Cursor入門のツボ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? VScodeは使ってる。コードもAIに書かせてる。Cursorは使ってない。ツボだけ知りたい。 この記事の対象 ・ふだんVScodeを使っている人で、 ・すでにChatGPTやClaudeなどでAIコーディングをしている人で、 ・コードのコピペ作業が大変と感じている人で、 ・しかしながらCursorみたいな新しいツールを覚えるのもイヤだという人 この記事はそういう人（一週間前の自分）向けの記事です。 一連の導入にあたって、つまずきポイントやツボのところにざっと触れていますので、上記のリテラシーのある方ならすんなりとCursorに移行でき
個人開発で月20万円を目指すための考え方 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 皆さん、個人開発してますか？ 私はというと、プログラミングが好きで、趣味で日々コツコツとアプリを作っています。 個人開発って、ただ楽しいだけじゃなくて、ちゃんと利益が出る可能性もあるんですよね。 しかも、エンジニアとしての技術力の証明にもなるし、ポートフォリオとして使える点でもかなり魅力的だと思います。 自分の作ったアプリが実際に誰かに使われて、それが実績として残るって、なんだかワクワクしませんか？ さらに個人的に実感しているのは、作れば作るほど、次のアプリ開発がどんどんラクになっていくってところです。 最初のアプリリリースは本当に時間
AI駆動開発組織の運営を1年ほど取り組んで得た学び9選 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは。主に XにてAI駆動開発について発信している熊井悠 です！ さて今回の記事ではAI駆動開発の組織を1年ほど運営してきた経験を踏まえて失敗や学びを共有したいと思います。 補足：AI駆動開発 AI駆動開発とは AIソリューション（CursorやWindsurfなど）を利用したシステム開発の通称です。最近は書籍も増えており一般化しつつある用語ではあります。 主に2024年の春頃からAI駆動開発組織として受託開発プロジェクトを中心にシステム開発に取り組んできました。1人での開発ではなくAIコードエディタ(Cursor)を開
AIエージェントを使って実際にアプリ開発→リリースした経験・知見を共有する - Qiita
先日、Claude Code（コーディング用のAIエージェント）1を使って作ったiOSアプリ 『電光石火』 をリリースしました。 『電光石火』は、「九九」や英語の「代名詞」、「県庁所在地」など、反復練習ですばやく答えられるようになるべきものを、ゲーム形式で手軽に身につけられるiOSアプリです。「たしざん」「ひきざん」「L / Rの聞き分け」「炎色反応」「東西南北」など、定番のものから少し変わったものまで、様々なコンテンツを提供しています。 たとえば、小学1年生は毎日宿題でリングカード等を使って足し算の練習をしますが、『電光石火』を使えば、それをゲーム感覚で楽しく行うことができます。 AIエージェントを使ってコードを書いた話はたくさん耳にしますが、実際にプロダクトをリリースするところまで行った体験談は少ないと思います。 この記事では、AIエージェントを使って『電光石火』を開発・リリースしたこ
【脱キーボード】Open Super Whisperで極上の文字起こし体験を手に入れる方法 - Qiita
はじめに 長い文章をキーボードで打つのはもう古い！ ChatGPT や Claude への質問、ブラウザ検索、コードレビューコメント――あなたが "今まで手入力していたテキスト" を、声だけで瞬時に入力してみませんか？ 世界の音声認識/API 市場は 2024 年時点で 約 38 億ドル、今後も 年 14 % 超 の成長が見込まれています。その牽引役となっているのが AI 文字起こしツールです。 本記事では、Super Whisper（本家） と、OpenAI API キーひとつで同じ快適さを提供する OSS 版 Open Super Whisper（今回開発したアプリ） を比較しながら、最速の導入方法と "AI と対話するための最強入力デバイス" としての活用術を紹介します。 1. Super Whisper とは？ 1‑1. 概要 Super Whisper は、OpenAI の "W
【図解解説】これ1本12分でReactのコンセプト全20種を理解できる教科書 - Qiita
はじめに こんにちは、Watanabe Jin(@Sicut_study)です。 ReactはAIブームなども相まって人気のJavaScriptフレームワークです。今後も更にReactを利用したアプリケーションは増えることが想像できます。 Reactのコンセプト(基礎)をしっかりと理解することは、効率的で保守性の高いアプリケーション開発において不可欠です。今回はそのなかでも特に大切なものを20個解説していきます。 この記事を読むことで Reactの基礎から応用までの体系的な知識を一箇所で習得できる コンポーネント設計やステート管理など、直面する課題に対する解決策を理解できる パフォーマンス最適化やエラー処理などアプリケーション開発に必要な知識を得られる 最新機能（React 19、Suspenseなど）について学び取り入れられる 面接や技術的な議論の場で、Reactについて自信を持って説明
MCPを超理解する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 正しく理解するためには はい。これ以降の記事は86％（当社計算）が概念で構成された読み物（ポエム）です。 ちゃんと理解したい人は上の情報を読んでね。〜終〜 生成AI界隈が早すぎてついていけない はい。私もついていけません。 が、この業界、この職種で飯を食うつもりな限りわからんから知らんとは言えないので、超理解していきましょう。 その前にAIエージェントを超理解する はい。生成AIの少し前？の流行技術です。 そもそも生成AI（以下では狭義に文章生成AIを指すこととする）はある命令（プロンプトと言いますね）に対してその特徴量を持った、命令（
初心者データサイエンティストに向けて独断と偏見だけで選んだ読んでおいてもらいたい情報まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事はあくまで著者本人が独断と偏見で、最近データサイエンティストに入門した人、入門しそうな人向け今後データサイエンティストとしてやっていく上で最低限読んでおいてもらいたい情報について雑多にまとめたものになります。もちろん、実践をやっていく上ではこれらを軸にさらにここから数倍以上の内容を勉強していく必要はあります。ある程度専門性によっても変わる部分ではあると思うので、ここではまずは押さえておきたい項目に絞っています。 これは著者が読んだものでしかないので、必ずしもこれらの情報を読めという意図ではなく、ここに上がった項目を一度
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Clineとスクラム開発をやってみたら開発速度が2倍になった - Qiita