pg_repack (オンラインテーブル再編成ツール)
pg_repack は PostgreSQL のテーブルをオンラインで再編成できるツールです。本記事では pg_repackについて紹介します。 良く知られている通り、PostgreSQL は追記型アーキテクチャを採用しています。UPDATE や DELETE をしても旧データを格納した行はしばらく物理ファイル上に残り、これを VACUUM コマンドや自動 VACUUM で整理して、その領域を再利用可能にする仕組みとなっています。何らかの理由でこれらの手動・自動の VACUUM 処理が実行されなかった場合には、データ格納に使われない不要領域が増加し、性能劣化の原因となります。そのような場合には、CLUSTER コマンドや VACUUM FULL コマンドを使って、テーブルの再編成をするのですが、これらのコマンドは強いロックを取得するため、サービス中の適用が難しいという課題がありました。 p
「起業なんてカンタンだよ。」 - これからの「お金」の話をしよう
起業を考えていた女友達の話 とある女性の話。 20代後半の彼女はもともと外コンで人事として働いていたが、 そのつてで知り合った人脈を活かしていくつかの会社を渡り歩いた後、いままさに起業しようとしていた。 前職で東南アジアの富裕層とコネクションを築いたらしく、月に1～2週はそちらに出張していた。 人事としての経験とアジアでの就業経験を活かして、途上国のための人材系アプリを事業化しようと模索していた。 僕が前職を辞めた後しぶとくベンチャー界隈で生き残っているの人づてに聞いたらしく、同年代で起業した人間がどのような状況になっているのか、その確認と自身の事業計画の相談を兼ねて僕のところに相談しにきたのだった。 彼女の相談はひと言でいえばアプリ開発に関わる費用見積もりに関してだったのだが、一通り話し終わった後、彼女はこう言った。 「次回渡航した際に、ニーズを確認するために現地で調査してみます。潜在的
執行戦略と取引コストに関する研究の進展
2011 E-mail: yoshihiko.sugihara@boj.or.jp / /2012.1 227 1. 1 2 3 4 5 smart order routing: SOR 6 1 2 2011 4 3 2011 3 5 4 5 2011 3 7 6 SOR 2011 4 5 228 /2012.1 2011 2. 1 1 1 229 1 1 3 4 5 2 1970 2 1970 i ii iii i 1990 i-a i-b 2000 i iii i-a i-b ii iii 230 /2012.1 2 3 2 231 . 3 7 . 2 8 9 10 11 3 7 2011 2 8 Konishi [2002] McCulloch and Kazakov [2007] Bouchard, Dang, and Lehalle [2009] 9 2011 3 4 10 20
マーケットメイク戦略の理論 - これからの「お金」の話をしよう
最近、BTC-FXのbotを作成するためにマーケットメイク戦略を勉強していました。 そもそもマーケットメイクとは、通常の顧客同士の注文をマッチングさせるオークション方式に対して、取引所より資格を得た値付け業者が常時指値を提示して顧客と業者の間で取引を行う方式を指します。 かつてJASDAQがこの方式を採用していましたが、2008年に廃止されています。 現在でいうマーケットメイクとは、オークション方式の市場において大量の指値を供給することでその見返りとしてスプレッド分の利益を得る、という戦略を指すことが多いようです。 今回は私の備忘録としてマーケットメイク戦略の概要をまとめたものを公開します。 1.参考文献 マーケットメイクにおける数学的理論は以下の洋書2点を参考としています。 「High-Frequency Trading: A Practical Guide to Algorithmic
投資戦略サーベイのための機械学習手法｜UKI
1.はじめに計量的・実証的な投資におけるアルファは質の高いサーベイからもたらされるものであり、近い将来その分析手法の殆どが機械学習に置き換わるものだと考えています。この提言が正しいとすると、現行のシステムトレーダーはすべからく機械学習を学ぶ必要があります。 筆者はこれまでの知見から、投資における機械学習はそれ自体で予測モデルを構築するのではなく、サーベイを効率的・効果的に行うために使うほうが良いと考えています。質の高いサーベイによって一般に知られていないアルファ（アノマリー）を抽出することができれば、実際の予測モデルやトレーディングモデルは条件分岐でも十分事足ります。 本noteでは、投資戦略サーベイのための実践的な機械学習手法について紹介します。 2.関連文献「Ten Applications of Financial Machine Learning」 Marcos Prado, 20
成功する投資：トレーディングのサイエンス - Qiita
はじめに 早速ですが、皆さんは投資をしているでしょうか。しているとすれば、どのような投資をしていらっしゃるでしょうか。 世の中には様々な投資対象が存在し、またその投資手法も様々です。投資に関する情報は世の中に溢れています。氾濫していると言ったほうがよいかもしれません。書籍を例に取ると、甘い文句で投資を奨励するライトな入門書から金融の専門書までずらりと並びます。またブログやSNSも重要な情報源となっており、最近では投資向けのYouTubeも人気を集めているようです。 しかしこれだけ多様な情報ソースが存在するにも関わらず、投資で成功を収めることができるのはごく一握りです。少し古いリサーチになりますが2015年の野村證券の個人投資家リサーチでは、通算で利益が出ている個人投資家の割合は9.3%とのことです。どうしてこのような事態に陥ってしまうのでしょうか。投資の初級者の方はどのようなアプローチをし
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