パフォーマンスチューニングでprofiler使わないのは損してると思う - Qiita
print文を仕込んで実行時間を出力していくパフォーマンスチューニング作業は辛いのでもう止めにしようってお話です。 プログラムで実行速度が遅いロジックを特定できれば改善は容易です。profilerを利用すると簡単に原因が特定できるので使い方を紹介します。前半はline_profilerを利用した実行速度が遅いロジックの特定方法、後半はPythonでの高速化テクニックです。 どの行が重いかprofilerで特定する ローカル環境でprofilerを使いどの行が重いのかを特定していきます。Pythonには様々なprofilerが存在しますが、個人的にはline_profilerが必要十分な機能を持っていてよく利用しています。ここで特定するのは『どの行がN回実行されていて、全体でM%の実行時間が掛かっている』という点です。 line_profilerの使用例 実行に10秒くらい掛かるサンプルコー
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
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