万人にオススメの超万能気絶投資法 | 774::Blog
マネーの話ばかりしているので、最近どうやって投資したら良いかよく聞かれる。どうやらみなさん日本円で貯金は持っており、投資に多少の興味はあるけれどやり方がわからず、このままで良いのか漠然と不安は抱えている模様。そこで、若者からお年寄りまで誰にでも自信を持ってオススメ出来るカンタン投資法を紹介します。 1. 投資信託を 50% 買う まず、貯金の半分で、投資信託を買います。すると以下のようになります。 50% ずつですね。 あとは 1 年間、投資したことは忘れてください。 2. 値上がりした場合 1 年後の同じ日に価格を確認し、値上がりしていた場合、全体が半分ずつになるようにその値上していた分を売ってください。 これでまた現金と投信の比率が 50:50 に戻ります。資産が増えて良かったですね。 3. 値下がりした場合 1 年後の同じ日に価格を確認し、値下がりしていた場合、全体が半分ずつになるよ
Mac と GNU/Linux でトレーディング環境を用意する | 774::Blog
トレーディングツールといえば Windows 用のソフトウェアが多く、多くのトレーダーも多数のモニターを備えた Windows を使うというのが比較的多いと思う。そんな中、 Mac を始めとする iOS や GNU/Linux の環境でどのように相場を監視したら良いだろうか。このたびトレーディング環境を整えたのでちょっと書いてみようと思う。 Mac/iPad まず Mac でのトレーディングツールといえば楽天証券が強い。 iOS で利用できる iSPEED はかなり高機能だし、それと連携して監視銘柄を共有できる MARKET SPEED for Mac もなかなか便利。 楽天証券で発注するかどうかはともかく、監視ツールとしてはなかなか良い感じですね。特に後者の MARKET SPEED はチャートや板も見やすいし、リアルタイムで監視するのにはちょうどいい。 GNU/Linux じゃあ GN
いい話判定器を作った | 774::Blog
※この記事はすでに内容が古くなっています。こちらをご覧ください。 いい話判定器を作った。 いい話判定器 http://goodstory.id774.net/goodstory/ テキストを入力するかコピー＆ペーストすると、いい話かどうか判定してくれる。 アルゴリズム 基本的に単純ベイズ分類器 (= ナイーブベイズ) そのままである。形態素解析エンジンで自然言語処理をして教師あり学習する。蓄積された教師データと呼ばれる知識により機械学習をおこない、入力データを分類するところに特徴がある。 ナイーブベイズは例えばスパムメールの分類に利用されるアルゴリズムである。人間が見るとスパムメールの判別は一目瞭然であるが、これを人力でおこなうとなると大変に不毛な作業となる。そこで機械にスパムメールのパターン認識をさせ、自動的に処理することにより恩恵を得ることができる。 実装 分類器本体は数学関数ライブラ
Emacs を使うただひとつの理由 | 774::Blog
エディターなんて道具だし好きなものを使えば良いと思う。 Vim は優れたエディターだ。実際のところ、ひとつふたつの設定ファイルや、ちょっとしたソースコードを編集したりする場合は自分も Vim を使っている。 ではなぜわざわざ Emacs というエディターをメインに利用するのか。その答えは「拡張性」にある。 Vim を拡張する場合 VimScript を書くことになる。これは苦痛だ。 Emacs の場合は Lisp で拡張できる。もちろん Emacs Lisp も手放しで褒められる点ばかりではないが Lisp でエディターの機能を好みに拡張できるというのは大変な利点である。 これから Emacs をはじめようという人は、るびきちさんという人のブログが非常に参考になる。また書籍も彼の著書である Emacs テクニックバイブル及び Emacs Lisp テクニックバイブルを読めば完璧だ。オライリ
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