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
サイバーエージェント、170機種以上の Android 端末検証が可能なスマートフォン検証システム「STF-Smartphone Test Farm」開発
サイバーエージェント、170機種以上の Android 端末検証が可能なスマートフォン検証システム「STF-Smartphone Test Farm」開発 CyberAgent STF-Smartphone Test Farm サイバーエージェント、ブラウザから170機種以上の Android 最新機種を含む全端末を検証できるシステム「STF-Smartphone Test Farm」を開発し、オープンソース化。本システムは日本語及び英語にて利用可能。 ■ STF-Smartphone Test Farm 概要 スマートフォン PC から実機の Android 機を遠隔操作 簡単に URL ブラウジング Web 上で各端末のリアルタイムログを取得 ドラッグ&ドロップでアプリ（.APK ファイル）のインストール 複数端末を同時に操作可能 Android Studio、Eclipse、Chro
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