暗号通貨取引所Coincheckのスプレッドを可視化する
さて、このCoincheck。 手数料無料をうたっているため、すべての売買が無料でできるのかと思いきや、手数料が（ほぼ）無料なのはBTCを取引所で売買する場合のみで、販売所での売買にはスプレッドという形で手数料が乗っています。 販売所で通貨を買う場合には相場より上乗せした金額が設定され、また通貨を売る場合には相場より安い金額が設定されています。 この差額によって、実質の手数料が徴収されるわけです。 全部が全部運営側の取り分になっているかといえばそういうわけではなく、ユーザーが任意に指定した数量の売買を成立させるためには、マージンが不可欠なのです。 スプレッドを憎々しく思う投資家は少なくないと思いますが、一方で取引所での売買と異なり一瞬かつ確実に約定できるため、それなりの量を動かそうとするときにありがたく感じるものです。 このスプレッド。幅がどれぐらいあるのかについては情報が公開されておらず
MacでJupyter Notebookを使ってみる - Qiita
はじめに Python がらみで，Jupyter Notebook というものがあることを知りました．評判がいいようなので，早速試してみることに． 使い方は，Markdown で解説をつけながら，Python コードを添付・実行していくもので，プログラムの解説を行う場合などに便利そうです．Python 以外の言語にも対応しているそうです． そこで，Jupyter Notebook のインストールと自分用のかんたんな設定，matplotlib でのグラフ作成を事例に作成した Notebook の紹介を行ってみようと思います． 実行環境は，以下のとおりです． MacBook Pro (Retina, 13-inch, Mid 2014) OS: macOS Sierra Python3のインストール Python3 は，brew install python3 で普通にインストール．Puyho
No module named _sqlite3
I am trying to run a Django app on my VPS running Debian 5. When I run a demo app, it comes back with this error: File "/usr/local/lib/python2.5/site-packages/django/utils/importlib.py", line 35, in import_module __import__(name) File "/usr/local/lib/python2.5/site-packages/django/db/backends/sqlite3/base.py", line 30, in <module> raise ImproperlyConfigured, "Error loading %s: %s" % (module, exc)
【決定版】MacでPythonを使って『機械学習』を学ぶための環境構築 - Qiita
株式会社キカガク 機械学習や人工知能の教育サービスを提供 フォローお待ちしております ビジネス目線の機械学習・人工知能の情報やオススメの参考書について発信しています。 代表取締役社長 吉崎 亮介 Twitter：@yoshizaki_kkgk Facebook：@ryosuke.yoshizaki Blog：キカガク代表のブログ それでは、前置きが長くなりましたが、環境構築をはじめていきましょう！ ローカル環境（Mac） 環境の違いにより、設定がうまくいく場合があります。 現在、私の手元のPCはMacの最新版OSが入っています。 ・macOS Sierra 10.12.3 うまくいかない場合はこちらに合わせてみてください。 Homebrewのインストール Homebrewというパッケージマネージャーを導入します。 日頃プログラミングをしない方は聞き慣れないかもしれませんが、プログラミングの
Running Visual Studio Code on macOS
Version 1.90 is now available! Read about the new features and fixes from May. Installation Download Visual Studio Code for macOS. Open the browser's download list and locate the downloaded app or archive. If archive, extract the archive contents. Use double-click for some browsers or select the 'magnifying glass' icon with Safari. Drag Visual Studio Code.app to the Applications folder, making it
mac に最新の NumPy (SciPy) をインストールする - yokaze.github.io
かつて macOS 付属の Python 2 には NumPy, SciPy, matplotlib がプリインストールされていたのですが、Python 3 にはインストールされていないため使う場合はインストールが必要です。 最新の NumPy をインストールする python3 -m pip install --upgrade コマンドを使い、最新の NumPy をインストールします。 --upgrade オプションは必須ではありませんが、既に古いバージョンがインストールされている場合は新しいバージョンに更新できます。 $ # Intel Mac + macOS Big Sur (11.2) + Python 3.8.2 + pip 21.0.1 $ python3 -m pip install --upgrade numpy Defaulting to user installatio
Deep LearningでBitcoinの価格予測をやってみる - Qiita
夏休みの自由研究 〜不労所得の夢〜 せっかくCourseraでCertificateを取ったので、機械学習なりDeepLearningなりで何か作ってみようという夏休みの過ごし方です。 世の中には偉い人がいて、すでに飽きるほど試されたアプローチがあり、そこに対して勉強したなりの考察力を持ってトライしてみます。 将来的には精度の高いモデルを作って夢の不労所得を作って税金払っていきたいですね 導入 勉強したりしてたら1日かかりました。 環境構築 機械学習の初心者でもすぐに出来るTensorFlowのインストール方法 もう色んな人がやっているので、真似してください。気をつけるのはPython3でやるってことですね、pyenvなどで使うバージョンを指定するといいでしょう。 たぶん10分くらいでできると思います。 ライブラリ Keras Kerasは，Pythonで書かれた，TensorFlowまた
MacOSとHomebrewとpyenvで快適python環境を。 - Qiita
MacにPythonを複数インストールしてゴチャゴチャしてきたので、初心に返って綺麗に入れ直そうという思い至った際の作業のメモです。 これからMacでpython開発環境を構築する際のガイドになれば幸いです。 MacBook Pro 13" (mid-2020) / Mac Mini M1 macOS BigSure Version 11.4.x Xcode Version 12.5 XCodeをインストールする Appleの提供する統合開発環境（IDE）のXcodeは色々とライブラリを提供してくれるので、便利な子です。入れておきましょう。 入手はAppStoreのXcodeのページを踏むとMacのアプリであるAppStoreを開いてくれますので、インストールボタンを押してからのんびりお茶でもいれててください。 終わったら、XCodeのCommand Line Toolsが次のステップに必
Pythonの環境構築からTensorFlowインストール - Qiita
概要 pythonにあまり触れたことのない人が、Pythonでの開発環境を構築して、TensorFlowをインストールするところまで解説します。 前提 mac OSX Yosemite以上を想定しています。Linuxの場合は、ツール等のインストール方法が異なるため、注意してください。 pythonの仮想環境の整備 (オプション) ここは必須ではありません。必要でない方は次の章まで飛ばしてください。 Macには初めからPythonが入っています。しかし、Python界隈では、Python2系とPython3系があり、ライブラリの充実度の関係から、なかなか3系に移行していけていません。そこで共存が必要になることもあります。 また、プロジェクトごとにライブラリのバージョンを管理したいことがあると思います。機械学習系のライブラリは数多く出ていますが、まだまだ黎明期で、高速でアップデートが行われてい
Install TensorFlow 2
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
[雑記]個人的メモ MT4ｘ機械学習
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LEAN COMMUNITY
LEAN is the open-source algorithmic trading engine powering QuantConnect. Founded in 2012 LEAN has been built by a global community of 180+ engineers and powers more than 100+ hedge funds today. Join Our Discord Channel Join QuantConnect's Discord server for real-time support, where a vibrant community of traders and developers awaits to help you with any of your QuantConnect needs.
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 - Qiita
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 今回作るモノ 前回のその1では基本的なAIと全体の仕組みを書いたので今回は複雑な売買AIを定義して、実際に遺伝的アルゴリズムで進化させていきます。 複雑な売買AIを定義 ■ 仕様 現在レート、4時間平均レート、24時間平均レート、過去25営業日の最高値と最安値、過去25営業日の最高値と最安値から何日経過したかで、現在の相場をパターン分けし過去10年の売買データから適切（適切な値は遺伝的アルゴリズムで計算して過去のデータから求める）な注文を行う。 ■ 動作例 通貨:ドル円 現在時刻: 2015年10月1日 10:00:00 現在レート: 120.00円 4時間平均レート: 119.80円 24時間平均レート: 119.40円 過去25営業日の最高値: 121.75円 過去25営業日の最安値: 117.25円 過去
ビットコイン(Bitcoin)がMT4でテクニカル分析もできて自動売買も可能に！ - マネー報道 MoneyReport
ビットコイン先物取引 今さら感満載ではありますが、仮想通貨ビットコイン（Bitcoin）を調べ始めましたが、ビットコインの価格が3週間で1.5倍になったり、この1年では7.8倍に急騰していたりと、物凄い値動きをしている事を知ることになりました。 そんな熱い値動きをする通貨（のようなもの）を見逃して良いわけがありません。 自分自身の投資のポートフォリオの１つとして組み込みたいというもの。 ただ、ビットコインの現時点の価格は1BTCあたり日本円にして470,000円（2017年8月26日現在）もします(^o^; 下図は2017年の7月から8月のビットコインのチャートです。 見て頂くと分かるとおり、2017年8月14日に過去最高値となる496,000円を付けたばかり。 ちょっと高値づかみをする可能性が高いです(^^; 現物（げんぶつ）のビットコインを売買しても良いのですが、ちょっと今からの値上が
遺伝的アルゴリズムを用いたシステムトレードの売買ルール構築 - Qiita
はじめに 今までtwitterの方でシステムトレード関連の話題を書いてきましたが、今回からQiitaを用いる事にします。主に最適化アルゴリズムや学習アルゴリズムを用いたシステムトレード手法についていろいろ書いていこうと思っているのでよろしくお願いします。 さて、記念すべき1回目ですが、遺伝的アルゴリズム（以降GA）を用いたシステムトレードの売買ルール構築について話していきます。システムトレードに用いる売買ルールは従来ならばユーザが独自の判断で決めていたものですが、今回はGAを用いる事でシステムの方で利益が出そうな売買ルールを自動構築していきます。このシステムがあればFXの知識が浅い初心者でも取引が行えますので参考にしていただけたら幸いです。 ※本記事はGA、テクニカル指標、MT4の知識がある前提で話を進めていきます。よろしくお願いします。 GAによる取引戦略の最適化 システムに用いる取引戦
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～ - Qiita
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～機械学習システムトレードTensorFlowjiji 機械学習ライブラリ「TensorFlow」と、オープンソースのシステムトレードフレームワーク「Jiji」を組み合わせて、機械学習を使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアルです。 システムのセットアップからはじめて、機械学習モデルの作成、トレーニング、それを使って実際にトレードを行うところまで、具体例を交えて解説します。 システム構成 次のようなシステムを作ります。 Jijiのバックテスト機能を使ってトレードデータを収集。これをTensorFlowに入力してモデルをトレーニングします。 予測する内容については後述。 訓練したモデルを使って予測結果を返すREST APIを作り、トレード時にJijiから呼び
fx_systrade/xgboost_trade_oanda.py at 61f7bbef246b0b9cd626715fe3d36afef3dac8f6 · ryogrid/fx_systrade
FX system trading code with Deep Learning on Python - Qiita
wrote an FX system trading program with deep learning method. I used Keras library for this deep learning implementation. trends of portfolio USDJPY, on Year 2000-2008, spread=0.03Yen(3pips), interval of exchange data=5min source code strategy input some technical index, past several prices, chart type (I defined) as features. predict UP or Down with input features through deep learning. with pred
DQNをKerasとTensorFlowとOpenAI Gymで実装する
はじめに 少し時代遅れかもしれませんが、強化学習の手法のひとつであるDQNをDeepMindの論文Mnih et al., 2015, Human-level control through deep reinforcement learningを参考にしながら、KerasとTensorFlowとOpenAI Gymを使って実装します。 前半では軽くDQNのおさらいをしますが、少しの強化学習の知識を持っていることを前提にしています。 すでにいくつか良記事が出ているので紹介したいと思います。合わせて読むと理解の助けになると思うので、是非参考にしてみてください。 DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた DQNが生まれた背景について説明してくれています。Chainerでの実装もあるそうです。 ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 タイトルの通り、ゼロからDeepま
深層強化学習でシステムトレードをやる時に役に立ちそうな資料まとめ - ニートの言葉
Photo via Visual Hunt 少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1 また、一部のゲームにおいて「DQN（Deep Q-network）」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2 今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。 注意：強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。 今回の内容 1.強化学習について 1-1.強化学習 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化学習につい
Deep Q-LearningでFXしてみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
次世代システム研究室のJK（男）です。よろしくお願いします。 今回はDeep Q-Learningという手法でFXをやってみたので紹介します。前回のブログでは、LSTMというディープラーニング(Deep Learning; 深層学習とも)の一種を使って、株価変動の予想をしました。これは「教師あり学習」という手法で、コンピュータに常に「正解」を教えて学習させます。でも、よくよく考えると金融商品って時間変動の予想が最終目標じゃないですよね。最終目標は（基本的に）金融商品の売買で儲けること。つまり予想を元に、いま売るのか、買うのか、何もしないのか、という「行動」を決めることです。完全に未来がわかるのでもない限り、この行動に「正解」が無いことがわかります。 完全に予想するのは無理（短期的には買ったり負けたり）かもしれませんが、長期的には儲けるような「方針」は立てられるかもしれない。このように「方針
DEVGRU
あらまし GitHub Actions で Gatsby.js で生成したサイトを AWS Amplify にデプロイしたいが、 Amplify CLI のインストールをしなくともデプロイする方法が見つかったので紹介する。 広告 AWS Amplify （以下 Amplify）は、AWSのホスティングフレームワークで１つのアプリに対してフロントエンド・バックエンドそれぞれをデプロイできる。 フロントエンドはブランチごとのデプロイが可能で、本番・開発・作業ブランチなど複数のデプロイをすることが可能で、本番だけ独自ドメインを割り当ているというのも可能だ。 Amplify CLI という Node.js ベースのコマンドが用意されているが、これは比較的バックエンド寄りの機能が多くデプロイのみであればこれがなくても十分だ。 本来は GitHub と連携して Amplify の CI でビルド・デプ
TensorFlow(LSTM)でBitcoinの価格予想 - Qiita
Bitcoin(ビットコイン)とは？ ビットコインは仮想通貨の一種です。仮想通貨の定義は様々ですが、日本のビットコイン取引所"bitFlyer"によれば 下記です。 仮想通貨としてイメージしやすいのは、オンラインゲーム内の通貨です。円やドルを支払って、ゲーム内で使われている通貨を手に入れれば、そのゲーム内で使われている通貨が「使える」ゲーム内のお店で、アイテムを買うことができます。ゲーム内でのみ使える、仮想の通貨です。 出典*1:ビットコイン（Bitcoin）とは？ ビットコインは仮想通貨の中でも単価価格が高額であり取引高も多いため、投資家達は競って投資しています。 TensorFlow(LSTM)とは？ Bitcoinの価格予想は下記記事を下書きとしています。TensorFlowおよびLSTMの詳細については下記記事を参照して下さい。 出典*2:TensorFlow(LSTM)で株価予想
Webサービスは掲示板の域を抜け出せていない
インターネットの世界は進歩しているように見えて、ここ20年くらい大きな進歩はない。 数多くのインターネットサービスが生まれ、育ってきたが、どれも「すごい掲示板」にすぎない。 例えばメルカリ。 売りたいものをメルカリという「掲示板」に書く。 買いたい人は「掲示板」を見る。そして買いたいと「掲示板」に書く。 すると、買った人と売った人だけが見れる掲示板が新たに作られ、取引が終わる。 例えばクックパッド。 レシピを載せたい人が、レシピをクックパッドという「掲示板」に書く。 料理を作りたい人はクックパッドという「掲示板」を見る。 これだけ。 例えばYouTube。 動画を載せたい人が、動画をYouTubeという「掲示板」にアップする。 動画を見たい人は、すごい掲示板であるYouTubeで動画を再生する。 例えばInstagram。 自分の撮った写真を、Instagramという「掲示板」にアップする
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