はじめに Smart Tradeという、株式投資をPythonで行うための、プラットフォームの使い方をメモ。 Smart Tradeとは Smart Tradeはエンジニアの皆さんに最先端の株式投資システムトレード環境を基本無料でご提供します。開発したアルゴリズムはご自身のトレードに、またはSmart Tradeのマーケットプレイスで販売できる予定です。 まだβ版で使える機能も限定されていますが、いまはすべて無料で公開されています。将来的には、App Storeみたいになるのかな? 2018/1/11追記：開発者向け正式版URL　https://quantx.io/developer なにができるの? 日本や中国の過去の株価データをPythonで分析することができます。売買しても良さそうなタイミングがあれば、Smart TradeのAPIを利用して注文することで、どのくらい利益が出たか、と

Jupyterでデータを触っていて、可視化のためにグラフをインラインで表示したいことは多々あると思います。 多くの場合は %matplotlib inline で十分だと思います。 しかし、データが多すぎて読めないグラフが表示されたり、もっと綺麗な図で見たい場合もあると思います。 そこで、動的な綺麗なグラフをJupyterで出す方法をみつけたので試してみました。 まずはデモを見てください。 ↓移動や拡大縮小ができる分散図 ↓Twitterのフォローした人と自分を結んだグラフ図 具体的にはD3.js（https://d3js.org/ ）というデータの可視化に特化したJavaScriptのライブラリを使った結果をJupyterにインライン表示します。 まず、jupyterを動かしている環境にpy_d3というエクステンションを入れます。（https://github.com/ResidentM

0 0 0 0 Dropbox はスタートから ８ 年で ５ 億人以上のユーザーを抱えるまでに成長しました。 Dropbox が生まれた一番最初のきっかけは、当時24歳のドリュー・ハウストンのアイデアでした。 「USB メモリーが壊れてデータを紛失しそうになった」 そんな自分の失敗を何とかしたいと考えたドリュー・ハウストンは、その経験から Dropbox を生み出し、8 年で 5 億人以上のユーザーを抱える世界的なクラウドストレージサービスとなりました。 これまで Dropbox はどんな成長をたどってきたのか、これまでの歴史をまとめました。 この記事を最後までご覧いただければ、Dropbox が何をしてきたのか、なぜここまで多くのユーザーに支持された理由がわかるはずです。 ぜひあなたの Web サービス成長の参考にしてください。 1.Dropbox ユーザーの推移 Dropbox は 2

2018.02.02 40点でもいいから、まず公開する。マンガでわかる技術書「わかばちゃんと学ぶ」シリーズが生まれるまで Webサイト製作の基本を、漫画で初心者向けにわかりやすく解説する「わかばちゃんと学ぶWebサイト制作の基本」や、漫画と実践で学ぶGit（※）の入門書「わかばちゃんと学ぶ Git使い方入門」。 これらの著者である湊川あいさんは、フリーランスのWebデザイナーであり、漫画家でもあり、さらに技術書の執筆者でもある異色のキャリアの持ち主です。 かつては、社員としてWebデザイナーの仕事だけをしていた湊川さん。果たして、彼女はなぜ漫画でITを解説しようと考えたのでしょうか？ ※Git…プログラムのソースコードなどの変更・追跡するためのバージョン管理ツール。 Webの世界へ足を踏み入れたきっかけは「素材屋さん」 ――湊川さんはWebデザイナーとして自身のキャリアをスタートしたそうで

はじめに Jupyter初心者なので、AWS EC2上の環境構築方法、簡単な使い方を半年後の自分用にチラシの裏しておきます。 細かい設定はさておき、手っ取り早くEC2上にJupyter環境を構築し、Jupyter上で簡単なPython scriptを動かして、JupyterのUI操作方法の初歩を覚える所までを目標とします。Linux戦闘力が低いので、極力コピペで手順がなぞれる様に心がけます。 なお、Amazon EMRを使ってSpark Cluster上にJupyterを作りたい場合にはこちらを参照下さい。また、Jupyter Notebookは次期VersionよりJuypter Labとなり大きくUI/機能が変わる予定です。Jupyter Labの環境構築方法はこちらを参照下さい。 Jupyter環境構築 まずは、Jupyter環境を構築する手順です。 EC2の作成 Jupyterを動