主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡（@yoshiokatsuneo）です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続
はじめに 何かはじめてのことをする場合、人はとても「不安」を感じます。人は未来を考えることができる生き物です。その特異な能力ゆえに、未来に起こるかもしれないよくないことを考えると「不安」を感じてしまうのです。 仕事のプロジェクトなどは、「間に合わなかったらどうしよう」とか「この仕事はちゃんと終えられるのだろうか。」など、未来のことを考えてしまうので「不安」に満ちたものになりがちです。 また、不安なものに取り組むというのは大きなエネルギーが必要です。試験勉強をしている時などに、部屋の掃除をしたくなってしまって、気が付いたら時間がなくなっていたという経験を多くの人が体験したことがあるのではないでしょうか。人は、不安なものを直視することを無意識に避けてしまうクセがあるのです。 本稿では、プロジェクトにおける不安とはなんだろうか？を考え、できる限り不安を最小化させるということを主眼に置いたスケジュ
データ解析を駆使して食べログ3.8問題が証明できなかった話 - konkon3249’s diary
(2019/10/12追記 データ解析のプログラムもGitHubで公開しました) (2019/10/15追記 会員の見分け方に誤りがありました。本文中では"非会員"と"有料会員"に分けると述べていますが、正確には"非会員・無料会員"と"有料会員"に分かれています。以後の図・文章は脳内で変換していただけると幸いです。詳細は https://anond.hatelabo.jp/20191011180237 で他の方が調べてくださっています) はじめに この記事は、藍屋えん氏( @u874072e )の以下のブログに触発されて、個人的に行った一連のデータ解析をまとめたものです。 clean-copy-of-onenote.hatenablog.com 上のブログでは、食べログ3.8問題と称される問題、 「評価3.8以上の店舗は年会費を払わなければ評価を3.6に下げられる」 との説を食べログの店舗
質問 はてなブックマーク経由のPV/ブクマ数の比率は、3年前と比べてどうなっているでしょう？ A 減少している B 変わらない C 増加している 3年前はすごかった説 この記事に気になることが書いてあった。 それでも３年前なら１５０ブクマもついてたらさすがに5000pv～10000pvくらいは「はてブからだけで」流入があったりしたものです。 ところが、昨日書いた記事、内容の是非はともかくとして、はてなブックマークが150以上ついているのも関わらず、はてブ経由でのPVはわずか2000でした。 ブコメを見ても人が減っていることについて同意が多く、限界集落はてな村だから仕方ないといった雰囲気である。かつてあった、はてな黄金時代と比べて見る影もない、と。 黄金時代には、人間は神々と共に住み生きていた。「世の中」は調和と平和に満ち溢れて、争いも犯罪もなかった。あらゆるコンテンツが自動的に生成され、手
ゲーム作りとかCGとかに関わる数学(初歩)① 今回HIKKYさんのアドベントカレンダーに投稿するにあたって、別の温めてたネタはあったんですが諸事情により封印してしまったので、何か別のテーマにしようと考えました。 で、色々考えたのですが、特に思いつかなかったのでCG数学の初歩的な話をしようかなと思います。実際VKetCloudの中でも基本的な数学は必ず使われてますし。 あと「ゲームメーカーズ」さんの記事でも取り上げていただいた、僕のCEDEC+KYUSHU2023の数学のお話がやたらとウケがよかったため、数学の話で行くことにしました。 で最初に書いておくと、書きたかったことの半分もかけていません。 時間の都合上と、あと数式と頭が多すぎるのか、このドキュメントの編集が何度も落ちるからです。 と言うわけで、今回は概要と三角関数とベクトルの話だけにします。 あとは年末年始休みの間にでも続きを書きま
基礎から学ぶ統計学
本章では、二項検定を学びます。二項検定は、本書で学ぶ統計手法の中では、最も使用頻度が低い手法です。しかし、統計学の入門に最適な学習項目です。理由が3つあります。第一に、高校1～2年で学んだ数学だけで、この手法の原理を完全に理解できます。統計手法はたくさんありますが、唯一この手法だけは、全て手作りの計算で実行できます。第二に、面倒な検定統計量の計算を必要としません。第三に、二項検定には、検定の論理の全てが詰まっています。こうした理由から、読者のお父さんやお母さん、もしくは、お爺ちゃんやお婆ちゃんの世代では、二項検定は、高校の数学の教科書で解説されていました。この「とても分かりやすい」という長所を、活用しない手はありません。本書では、統計学の学習を、二項検定から始めます。本章では、当時の大学入試の頻出問題をさらに簡単にした例題を使って、学びます。… 本書の使い方 統計学を学ぶ心がけ／予備知識／
滅多に起こらない現象を表すポアソン分布はイチローの安打数にも当てはまるのか？ １９９４年、プロ３年目のイチローはシーズン２１０安打、打率.３８５を記録して、一気にスーパースターになりました。 この年の打率１０傑は次の通りです。 （年度別成績 1994年パシフィックリーグ｜NPB.JP 日本野球機構 より抜粋） １位と２位以下の差が凄いですね。 いかにイチローが図抜けていたかが分かります。 今年のパ・リーグの規定打席以上の打者２９人の安打数を見ると、試合数より少なくなっていて安打数÷試合数＝０.９３です。 これくらいだと、１試合当たりの安打数は「滅多に起こらない事象の確率分布」であるポアソン分布に従います。 しかし、普通でない打者のイチローは、１試合当たり１.６本以上の安打を打っています。 そのような場合もポアソン分布に従うのでしょうか？ それを調べてみました。 比較対象として１９９４年打率
【完全網羅】統計検定２級チートシート | とけたろうブログ
統計検定２級に満点で合格するために必要な全知識を紹介します。試験範囲に含まれているようで実際には出題されていないものはバッサリとカットしています。 受検前の知識の確認に使ってください！ １変数，２変数の記述統計の分野 代表値 ヒストグラム…データをいくつかの階級に分けて，縦の長さが度数，横の長さが階級の幅に等しい長方形で表したグラフ データの範囲…最大値ー最小値 中央値…データを大きさの順に並べたときの中央の値です。データが偶数個のときは，中央に並ぶ２つの値の平均です。 四分位数…データを大きさの順に並べて中央値（第２四分位数）で２つに分けるとき，第１四分位数は値の小さいグループの中央値，第３四分位数は値の大きいグループの中央値 四分位範囲…第３四分位数ー第１四分位数 箱ひげ図…データの散らばりを，第１四分位数と第３四分位数を両端とする箱と，最大値，最小値を端とするひげで表した図 相対度数
まずディープラーニングがどのように発展していったのかお話しします。 第一次ニューラルネットワークブーム ある時、脳の神経細胞を仕組みを再現した人工ニューロンを作ります。 人工ニューロンとは上図のようなものを指します。 この複数の信号から1つの信号を出力するアルゴリズムをパーセプトロンと呼びます。 この人工ニューロンを2つ重ねるとが学習できるらしくブームが起こります。下図。 ですが世の中の多くを占めている非線形の問題が解けなく、ブームが終わります。 第二次ニューラルネットワークブーム 実は3層以上重ねるとどうやら非線形問題が解けることは知られていましたが、誰も実装まで手が付けられませんでした。 ところがある時、BackPropagationという方法が発見され、3層以上を重ねられました。 何層も重ねたものをニューラルネットワークと呼びます。 （アルゴリズムを多層パーセプトロンといいます。）
2045年頃にシンギュラリティが起きると言われている。技術の進歩が予想以上に速いことから、これが早まる可能性があると考える研究者も多い。 私はシンギュラリティはもう来てるんじゃないかと思っている。今回はその根拠について少し書く。 岡谷貴之さんの『深層学習』(第二版)には「student gradient descent」という言葉が出てくる。ちなみに、この本は第一版から大量にページが追加されて、第一版とは全く別の内容となっているので、第一版を買った人も是非第二版を手にとって欲しい。 さて、このように大学院生がランダムな思いつきを端から試すことで得られた深層学習のアイデアやテクニックやらがたくさんあるのが現在のこの界隈の状況である。 彼らは決してIQ 500のような超知能を持つわけではないが、彼らが試行錯誤することにより技術的な前進が得られているわけである。 つまり、シンギュラリティに必要な
概要 この度、このようなゲームを作りました。基本的には迷路のゲームです。(サイトのリンク) 本記事ではこのゲームの製作過程を掲載すると共に、様々な分野の方に対しきっと有益になるだろうという情報をまとめてあります。楽しんで頂けたら幸いです。 Step0 前提 まず用語を整理します。 Blender : 3DCG制作ソフト。Pythonによって操作が可能になっています。 Python : 言わずと知れた有名プログラミング言語。 Unity : ゲーム制作ソフト。スタート画面の表示やゲームオーバーの判定などをしてくれます。言語はC#です。 大まかな流れとしては、 Step1. Blenderで3Dオブジェクトを作成 Step2. Pythonでそれを迷路に組み立てる Step3. Unityでゲームとして完成させる という風になっています。 コードに関しては、読みやすさも考え記事中においては一部
株価は95.4%の確立でボリンジャーバンド±2σの範囲内に収まる エンジニア未経験、Qiita覚えたので初投稿 仮説 4.6%でしか負けないならボリンジャーバンドで売買すれば絶対に勝てる 条件 初期資本100万円、1ポジション100株、手数料0、副ポジション無し、25日移動平均線を基準 使用ライブラリ yfinance 株価取得 Pandas データフレーム matplotlib.pyplot グラフ tqdm プログレスバー datetime Timestampオブジェクト os csv保存 処理順序 株価取得 移動平均線、 標準偏差、ボリンジャーバンド、乖離率の算出 売買ルール制定、バックテスト リターンの算出 グラフ化 必要なライブラリのインストール
クックパッドでデータにまつわるあれやこれやをずっとやってる佐藤です。分析・調査に仮説検証にデータパイプラインにと色々やってました。ちなみに先日はCyberpunk2077休暇をとるなどという呑気なことをしていたら、この記事でやりたかったことがほぼできそうなサービスがAWSから発表されて頭を抱えながら書いています。 そのログはどこまで信頼できるのか クックパッドではサービス改善のためにWebサイトやアプリからログを収集して開発を行っています。これらのログは集計された後、ダッシュボードの形で可視化されてサービス開発者たちの意思決定を支えています。 クックパッドのログ基盤はログ送信側（クライアントサイド）もログ格納側（DWHサイド）も十分に整っており、いつでも必要であれば簡単にログを送信・集計するだけの仕組みができあがっています。 アプリログにおける大雑把なログ収集の図 （注:例として上図を載せ
はじめに 本記事は、MediumのTowards Data Scienceに寄稿した「Numerai Tournament: Blending Traditional Quantitative Approach & Modern Machine Learning」を和訳したものである。 Numeraiトーナメントについて Numeraiはクラウドソーシング型ファンドと呼ばれる、不特定多数の人間による株価の予測結果をもとに運用するヘッジファンドである。Numeraiでは予測性能を競うトーナメントが開催される。トーナメント参加者はNumeraiから提供されるデータセットを元に予測モデルを構築し提出を行う。参加者はその予測性能に応じてランキングされ、報酬が支払われる（徴収されることもある）。 Numeraiへの出資者には、ルネッサンス・テクノロジーズの共同創業者であるハワード・モーガン、チューダ
20200731 『ケーキの切れない非行少年たち』の著者を応援し、またこれ以上障害者が関係者の自己満足に消費されないために - ブログを作っては消すのやめろ
（※この日記を書いた後、発達障害支援者の界隈に晒し上げられ盛大に叩かれましたが、私は発達障害当事者です。） （叩かれたことに伴って多数の加筆修正を行いました。） 読んだ。 凄く面白かった、けど、読んだ人間の9割……、いや、99%は内容を誤解すると思うので、誤解しないでこの本を読むための知識を私の実体験を交えて書いておく。 本の内容は一貫しており、「発達障害/境界知能/知的障害が教育の中で見過ごされ、適切なケアが受けられなかった末に非行に至ったケースが極めて多く、教育が適切に機能していれば未然に防げたはずの加害者と被害者が量産されている」というのが大体の趣旨にあたる。 ただしこれは、決して「障害持ちの犯罪者に寛容であれ」という意味ではない。また、99%の人間は「境界知能」とか本書内で形容されている人間の像を正しくイメージ出来ない。絶対にできない。なので私はそれだけをこの日記に書きたい。 ただ
[レポート] AWS LambdaとJavaのベストプラクティス #SVS403 #reinvent | DevelopersIO
SVS403 : Best practices for AWS Lambda and Java はじめに この記事はSVS403 Best practices for AWS Lambda and Javaのセッションレポートです。 スライドと動画はそれぞれ下記で公開されています。 スライド 動画 セッション概要 In this session, we follow a customer’s journey as they optimize an AWS Lambda function written in Java to meet their cold start time requirements. We start from a simple yet slow PoC and walk through all of the changes, tricks, and trade-off
![[レポート] AWS LambdaとJavaのベストプラクティス #SVS403 #reinvent | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9419c6cf4ac1d0e1323fa1560dfc995d191622f5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Freinvent2019_report_eyecatch.jpg)
ＣＯＮＴＥＮＴＳ ミクサの投資戦略Part⑦～これまでの成績～ 投資法と利益率 ミクサのポートフォリオ 最大の懸念は『円高』 投資を始めて８年が経った。 たくさん本を読んで、たくさん実験してきたけれど… 実際、なにが正解なのか未だによくわからないでいる。 時刻は23時。 久しぶりの一人の時間… たまには、『僕が下した決断は正しかったのか？』答え合わせでもしてみようかな。 ミクサの投資戦略Part⑦～これまでの成績～ 投資法と利益率 僕の投資スタイルは個別株集中投資だ。 基本的に、アニメやゲーム会社の株を取引きしている。 僕は子どもの頃から他人と趣味趣向がずれていて、これが原因で孤立することが多かった。 スポーツや芸能の話では会話は成り立たず、車や服も、『センスが悪い』とよく言われた…。 でも、そんな僕にも唯一『みんなと同じ考え』が持てるものがあった。 それは、アニメやゲームに登場するキャラ
SREが明かす！システム監視における動的閾値設定の適応例 / 開発者向けブログ・イベント | GMO Developers
お疲れ様です。技術ブログを久しぶりに投稿します。SREチームのキム・ドンヒョンです。 SREチームは、信頼性の高いシステムを提供するため、様々な活動を通じてシステムをサポートしています。その中でもシステムの監視と通知活動は、SREチームの重要な業務の一つです。今回は、サービスの安定性を確保するための重要な活動の一つである閾値設定について詳しく説明します。 基本的な監視と閾値設定 基本的なシステムの監視は、システムのパフォーマンスが特定の閾値を超えたり下回ったりしたときに警告を発することです。こうした監視により、システムは自己フィードバックを受けて安定した正常状態を保つことができます。例えば、エアコンのように室内温度を一定に保つ必要があるシステムでは、温度が一定の範囲を外れるとイベントを発生させたり、必要な動作を行ったりしてシステムの安定性を維持します。このような閾値設定は、システムの特性に
ミクサの投資戦略part.1 - ミクサの脱社畜計画
ミクサの投資戦略part.1 もしも心配しているなら、心配はいらないのだと信じている。でも、もしも心配していないなら、心配しないといけない。 【レイ・ダリオ(ブリッジウォーター・アソシエイツ)】 当ブログ最高管理責任者のミクサは、今後の株式市場の"見通し"について述べている。 いいかい？マクロ経済予測を自信満々でしている人に遭遇したら、その人からは距離を置くべきだ。自分の良く知る人の思考や行動さえも、私たちは正確に予測することはできないんだ。世界経済を予測するなんてとんでもない！これから話すのは、私の見通し…信念についてだ。 【ミクサ(当ブログ最高管理責任者)】 なにっ！？(；ﾟДﾟ) どうやら…これまで自信満々にマクロ経済予測をしてきたことを彼はもう忘れているようだ…。 ここでは、彼の見通しについてまとめておくことにしよう。 まずは為替について、次の格好いいグラフを見てもらいたい。 これ
各データが標準偏差何個分であるかを知るには （データー平均値）÷標準偏差 の式で計算することができます。例えば、平均値50点、標準偏差5点の場合にあなたが65点を取ったとします。 この場合、この65点が標準偏差何個分かというと （65点ー50点）÷5点＝15点÷5点＝3 となり、標準偏差3個分となります。 統計データ可視化を成功させる95のチェックリストをダウンロードする 2.初心者が混乱しがちな3つのポイント標準偏差についてよく混乱しがちなポイントを3つご紹介します。 2-1.標準偏差 Xとは「各データが平均値から標準的にX離れている」という意味標準偏差 Xの意味は「各データが平均値から標準的に X 離れている」ということです。 例えば、平均値50、標準偏差10の場合は「平均値50に対して、各データが標準的に10離れている」という意味になります。つまり、平均値50±10=40~60の範囲
「やること」は増えているのに「働き方改革」で残業時間は減らせと言われています。 こうした求められることが矛盾する社会の中で、 仕事の時間効率とスピードを両立させる考え方に 80点主義があります。 誤解を恐れずに書くと、 多少の未解決が残っても、とにかく合格点なら仕事を片付けてしまう。 という考え方です。 改めて、その内容を確認してみました。 お時間があったらお付き合いください。 数字をクリックするとジャンプします。 お忙しい方は一部だけでもご覧ください。 目次 80点主義は時間効率が良い 軌道修正が容易 80点主義の根拠 トヨタの80点主義 まとめ こんな記事も書いています。 www.my-manekineko.net 80点主義は時間効率が良い いきなりですみません。 ＴＶドラマ ドクターＸに出てくる外科医 大門未知子さんの決め台詞は、 「私、失敗しないので」ですね。 引用：テレビ朝日
© 2019 Japan Society for Bioscience, Biotechnology, and Agrochemistry © 2019 公益社団法人日本農芸化学会 改訂増補にあたってこの総説は，「統計検定を理解せずに使っている人のために I」の改訂増補版である．今後，「II」および「III」も改訂増補する．これら三部作は2013年に出版されたが，最近でもJ-STAGEでの「化学と生物」の論文アクセスランキングで常に上位を占めている．しかし，これら三部作には正しくない記載や，言葉足らずでわかりにくい内容があった．そこで，誤りを修正し，内容をさらに充実しわかりやすくするため，改訂することとなった．間違いのあった理由は，筆者の統計に対する理解不足にほかならない．筆者は統計学が専門ではない．本来このような学術雑誌には専門家が執筆すべきと考えるが，専門家による総説や専門書は，往々に
もしbeatmaniaIIDXが120fpsになったら #IIDX - 544332133981
こんにちは。だいぶ久しぶりの更新です。 さて、さっそく本題ですが、先日『beatmaniaIIDX 27 HEROIC VERSE』が10/16(水)より稼働開始、とツイッター公式アカウントから告知がありました。 そしてまだ正式にユーザー向けにはアナウンスがありませんが、新作にはこれまでと仕様の大きく異なる新筐体が出てくるという情報があり、その新筐体の仕様のひとつとして「120fpsになる」という噂があります。 現時点ではまだ発表が無いためその真偽は定かではありませんが（正直まじでよく知りません）、「もしbeatmaniaIIDXが120fpsになったらプレイヤーにはどのような影響が出てくるのか？」ということを今回は考えてみたいと思います。 あくまでも「仮にそうなるとしたら」という思考実験的なものと思ってもらえたら幸いです。 目次 結論から先に言うと… 1. そもそもfpsとは？何が120
3つの要点 ✔️様々な分野で使用されている 「GAN」の包括的なサーベイ論文の紹介 ✔️アルゴリズム編では、「GAN」のアルゴリズムに焦点を絞って様々なアプローチを紹介 ✔️ この記事で「GAN」の最新動向までをキャッチアップ可能 A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications written by Jie Gui, Zhenan Sun, Yonggang Wen, Dacheng Tao, Jieping Ye (Submitted on 20 Jan 2020) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG) はじめに 2014年に画像生成のためのア
新しい通貨ペアEUR/GBP(ゆろぽん)のトラリピ設定を公開! 本記事では、ココのトラリピEUR/GBPの設定を公開します。 2021/5/4、トラリピに新しい通貨ペアEUR/GBPが追加されることが発表されました。ココは「ゆろぽん」とひらがなの愛称で呼んでいます(笑) トラリピ とは、FXの自動売買手法です。 一度取引ルールを設定してしまえば、設定したルールに従って24時間、自動でココの代わりにトレードしてくれます。 ココがトラリピで稼働中の通貨ペア EUR/GBP、ゆろぽんとは ココのEUR/GBPトラリピ設定 ゆろぽん基本戦略 ゆろぽん設定詳細 みんな大好きゆろぽんトラリピ トラリピゆろぽん、他のFX業者と比べてどうなの? 2021/5/8から、ついに、トラリピ に、EUR/GBPが追加されることが決まりました！ ｷﾀﾜｧ.*:.｡.:*･ﾟ(ｎ‘∀‘)ηﾟ･*:.｡.:*☆ トラリ
レバレッジはボラティリティーを元に決めるのが良い仮想通貨のレバレッジはボラティリティーを勘案するのが良いかと思います。ボラティリティーとは、価格変動の度合いのことです。マーケットが大きく動くと、「今日はボラタイルだったね。」といった会話がトレーダー同士でされます。ボラティリティーによって証拠金を決める方式の一つに、SPANという計算方法があります。 まずは、bitFlyerのページで恐縮ですが、ビットコインのヒストリカル・ボラティリティーをご覧ください。色が3色あって難しいですが、黒い線に注目します。26%から68%くらいを行ったり来たりしています。真ん中は50%くらいでしょうか？ https://bitflyer.com/ja-jp/bitcoin-chart?ns=ad01_google_gsem-other_pc_dsa そして、外国為替(FX)もご覧ください。 USDJPY、EUR
システム部の福原です。 最近はデータ分析事業に従事しています。 社でも新しい取り組みで、試行錯誤の毎日です。 また、個人としてもデータ分析の基礎を学びたいと思ったので、統計学の勉強をしています。 そこで、いろいろなところで紹介されている統計学入門を読んでみました。 https://www.amazon.co.jp/dp/4130420658 この書評を書いてみたいと思います。 はじめに、至極簡単に読んだ感想をお伝えしておくと、統計の基礎を一通り学びたい人におすすめできると思いました。 詳しい感想・読んだ印象は一番最後にまとめてあります（目次からも飛べます）。 それでは、内容紹介に入っていきますので、この本の内容が気になる方は読んでみて下さい。 大まかな内容紹介 多数の数字データの特徴や傾向を知りたい。 特にそれぞれのデータではなく、全体的な傾向が知りたいと考えたとします。 そのための数字デ
回帰と相関，知っているようで知らない，その本質：Excel の回帰分析を例として 井口豊（生物科学研究所，長野県岡谷市） 最終更新：2024 年 1 月 19 日 1. はじめに このページでは，回帰直線とはどのようなものなのか理論的に考え，最小二乗法による直線回帰の「誤解」について取り上げたい。特に， Microsoft の Excel （エクセル）を用いて回帰分析の具体例を示し，その理論的背景を考えてみたい。 これは，読んで字のごとく，データ点からの二乗和が最小になる近似式（適合式），を求めるものである。ところが，この「データ点からの距離」の取り方が，「くせもの」なのである。 最小二乗法は頻繁に行われる直線近似法である。 Excel などの表計算ソフトでも容易に出来る。しかし，それがゆえに，どんな計算法か知らずに適用されてきているのも事実である。 ここでは，最も単純な2変数x, ｙのデ
投資信託のリスクをプロが徹底解説。主なリスクや商品別リスク、対策や計算方法も | 投資信託コラム | 未来がもっと楽しみになる金融・投資メディア「HEDGE GUIDE」
初心者にも投資しやすい投資信託ですが、投資する際にはリスクの種類や性質を理解しておくことが大切です。なお投資においてのリスクとは、不確実性の振れ幅（度合い）のことです。 今回は、リスクの種類や特徴について解説したうえで、投資信託の主要商品にどのようなリスクがあるかを説明します。また、収益の不確実性の振れ幅である「価格変動リスク（標準偏差）」の計算方法や使い方のほか、運用効率を示す「シャープレシオ」についても解説します。 目次 投資信託における主なリスク 1-1．価格変動リスク（債券は金利変動リスク） 1-2．為替リスク 1-3．クレジットリスク（デフォルトリスク） 1-4．カントリーリスク 投資信託の主な商品別リスク（リスクの低い順） 2-1．国内債券型 2-2．外国債券型 2-3．国内株式型 2-4．外国株式型 リスクの対策方法 3-1．分散投資 3-2．長期保有 価格変動リスクの調べ方
AUD/NZDの3種類の設定を公開！ 本記事では、ココの考える3つのAUD/NZDの設定を紹介します。各自の許容リスクに応じて参考にして頂ければ幸いです。 またココが実際に稼働させている設定も開示します。 ココのトラリピ運用実績 AUD/NZDがトラリピ向けだと思う理由 AUD/NZDの特徴 高い連動性 先進国同士の通貨ペア レンジが狭い ショック相場に比較的強い AUD/NZDのトラリピ設定紹介(3種類) AUD/NZDのトラリピ設定(いのちをだいじに) AUD/NZDのトラリピ設定(ガンガンいこうぜ) AUD/NZDのトラリピ設定(いろいろやろうぜ) バリトラ(バリアブルトラリピ)の考え方 ココのトラリピAUD/NZDの設定 ココの「いろいろやろうぜ」設定 ココの「いのちをだいじにVer.2」設定 ココの「いろいろやろうぜ」の注文方法 2020/9/26から、ついに、トラリピ に、AU
標準偏差の公式と計算例をわかりやすく解説 ｜AVILEN
標準偏差は分散の平方根であることを念頭において、以下のように計算を進めましょう。 ①平均を算出 90+80+40+60+905=72\frac{90+80+40+60+90}{5} = 72590+80+40+60+90=72 ②分散を算出 s2=(90−72)2+(80−72)2+(40−72)2+(60−72)2+(90−72)25=376s^2 = \frac{(90-72)^2+(80-72)^2+(40-72)^2+(60-72)^2+(90-72)^2}{5} = 376s2=5(90−72)2+(80−72)2+(40−72)2+(60−72)2+(90−72)2=376 ③標準偏差を算出 s=376≒19.39071s = \sqrt{376} ≒ 19.39071s=376≒19.39071 標準偏差を求める意義分散も標準偏差も、観測したデータのばらつきを表現すると
先日公開したこちらの記事、思ったより大きな反響があり驚いています。中でも、「この記事の方法を応用して客観的な☆12難易度表を作れないか」というご意見を多く頂きました。 そこで前回同様、木野（Twitter：@capue）さんのご協力のもと、新たにIIDX 26 Rootageのデータを分析して、プレイヤー間の☆12クリアランプの勝敗に基づく、譜面ごとの難易度推定を行ってみることにしました。 ☆12難易度表の現状 こちらの記事に大変良くまとまっていますが、☆12難易度表の原型は15年以上前の十段スレ（当時は十段が最高段位です）にあったそうです。 その後は段位スレから難易度表議論スレが独立し、現在のTwitterアンケートによる投票方式へと変遷しています。また、EXHARDについても同様のアンケート方式で表が作られています。 どちらの表も投票によって難易度を決める形になっているため、時には決定
Webサービスの開発やWebサイトのスクレイピングから機械学習まで、様々なことができるプログラミング言語のPython。 Pythonは人気プログラミング言語ランキングの中でも上位に入っていて、プログラミング学習初心者の方からプログラミング経験が豊富なベテランエンジニアの方にまで人気な印象です。 今回は、プログラミング言語Pythonを学べるUdemyのPythonコースの中で、プログラミングを学ぶ目的別にオススメのコースを紹介していきます。 Udemyとは？Udemyの特徴 Udemyとはどんなサービスなのか？ Udemy とは、Google・Apple・FacebookなどIT有名企業が本社を置くアメリカのシリコンバレーで生まれたオンライン学習サイトです。 プログラミング言語のPython以外にも多くのプログラミング言語のコースや、Webデザインのコースなど、様々なプログラミングを学習
はじめに データ分析業に転職してから、機械学習や統計学の手法を中心に学んで来たのですが、それってデータありきの話なんですよね。 データ分析をビジネスに活用するためには、まずデータそのものの準備や適切な管理が必要になります。Garbage in Garbage outという言葉もありますもんね。 在宅勤務で時間に余裕ができた今、データマネジメントについて学んでみることにしました。 勉強材料 データマネジメントを学ぶ書籍としては、 「データマネジメント知識体系ガイド（DMBOK）」というバイブルがありますが、600P超えで如何せん初心者にはハードルが高いです💦。 と思っていたところ、この本を実務者の経験を踏まえて要約した書籍がありました。 その名も「データマネジメントが30分でわかる本」。この本の優れている点はタイトルに書かれているとおり30分でデータマネジメントの概要が分かる点です。 章ご
どこでも効果 - Wikipedia
どこでも効果[1]（どこでもこうか、英: look-elsewhere effect、略称: LEE）とは、科学実験の統計分析における、特に複雑な素粒子物理学実験における現象であり、探索するパラメータ空間の大きさのせいで一見統計的に有意な観測が実際に偶然生じることを意味する[2][3][4][5][6]。 ひとたび分析におけるLook-elsewhere誤りの確率が認知されれば、標準的な数学手法を注意深く応用することによって補正することができる[7]。 統計学においては多重比較問題としてより一般的に知られているが、この用語は大型ハドロン衝突型加速器（LHC）でのヒッグスボゾンの探索の文脈で、2011年に一部のメディアの注目を浴びた[8]。 使用[編集] 多くの統計検定は、偶然の同時を仮定した時に任意の結果が得られる確率であるp値を与える。「XはYに影響を与えるか?」を問う時、Xを変動させ、
以前，写真の「ボケ」に関する２本の記事で，ボケの量を計算するために数式をいくつか用いました。 www.sunsunfine.com www.sunsunfine.com はじめにこれらの記事を書いたとき，数式は MS Word の数式エディタで書いたものをスクショに撮って，画像として貼り込んでいました。 でも，その後調べてみると，はてなブログでもTeXが使えるらしいことがわかりました。そこで実際に上記の記事中の数式を TeXで書きなおしてみたところ，ちゃんと表示されました。 この記事では，ブログ中に数式を表示するための TeX の使い方を記しておこうと思います。はてなブログにおける Tex の書き方はちょっと独特で，思考錯誤して解決したところもあります。 なお，以下の内容は「見たままモード」で書くことを前提としています。はてな記法やMarkdown記法だとまた違う対応が必要になる可能性があ
ボリンジャーバンドの環境認識で根拠がわかるロジックとは？
ボリンジャーバンドの指標と見方を説明 ボリンジャーバンドとは 米国のジョン・ボリンジャー氏が開発した指標で 価格変動率（ボラティリティ）を示す偏差が利用され レンジやトレンドなどの方向を変化に応じ 広がりを確認しながら値動きを 推測する分析指標です。 インジケーターの指標で有名なボリジャーバンドですが テクニカル分析を行う上で知っておきたい仕組みをまとめ ましたので以下のポイントで説明したいと思います。 ・開発者ジョンボリンジャー氏が伝える見方を説明 ・ボリンジャーバンドを利用した環境認識 ・他の指標と組み合わせ時間足の違いで分析するには ・手法の勝率を上げる指標の使い方 という内容を経験を踏まえながら ボリンジャーバンドを使い 勝率を上げる使い方を説明したいと思います。 3本のラインを上下に広げ相場により幅の広がりを確認し 今後の値動きを推測するのですが 幅は標準偏差が使われ上の3本が＋
『確実な投資』など存在しない理由 - ミクサの脱社畜計画
Ｃｏｎｔｅｎｔｓ 『確実な投資』など存在しない理由 『平均への回帰』は投資では役に立たない！？ ＬＴＣＭの悲劇 ガウス分布 ボリンジャーバンドは使い物にならない 並外れた結果を出すために、並外れたことをする必要はない。 まとめ 『確実な投資』など存在しない理由 『平均への回帰』は投資では役に立たない！？ 『金融市場のさまざまな変数は均衡値に向かって収斂(ｼｭｳﾚﾝ)する』 上がったものは下がり、下がったものは上がる… この考え方のことを、統計学用語で 平均への回帰と言います。 現在の国際金融市場はこの考えを基盤として築かれました。 かつて、アメリカの経済学者ベンジャミン・グレアムは、この『平均への回帰』を利用し「本源的価値よりも割安な株に投資する」という投資法 安全なマージン理論を提唱し、多くの投資家に影響を与えました。 伝説的投資家ウォーレン・バフェットも、この理論に魅了された一人です。
■世界のお金持ちが実践するお金の増やし方 を読んで - 思考と読書【お金・健康・人間関係 編】
世界のお金持ちが実践するお金の増やし方 作者:高橋ダン,向山勇 発売日: 2020/09/16 メディア: Kindle版 書名：世界のお金持ちが実践するお金の増やし方 著者：高橋ダン ●本書を読んだきっかけ Amazonランキングで１位だった事と 友人から勧められて ●読者の想定 本書は全くの初心者にも分かりやすく 書かれていて、どちらかといえば 初心者向けであるが 復習用として中級者も一読の価値あり 2ページ読切型の構成になっている ●本書の説明 はじめに 「知識」と「パッション」があれば お金持ちになるチャンスはある そこに「時間」が加われば、その可能性 はより強固なものになります Chapter１ マインド ・ニューリッチは非常に強いパッションを持って いる、パッションとは自分の夢を叶えたい と思う情熱のことで「生きがい」とも言える パッションが強い人は朝起きてから寝るまで ずっと
Metaがベイズ最適化の予想外の改善を実現
3つの要点 ✔️ 評価のコストが高いシステムの効率的な最適化技術としてベイズ最適化がある ✔️ 改善量の期待値（EI）を計算することで解の改善に必要な試行錯誤を削減可能 ✔️ パラメータが高次元の場合のEIの不具合を解決することで予想外の改善を達成 Unexpected Improvements to Expected Improvement for Bayesian Optimization written by Sebastian Ament, Samuel Daulton, David Eriksson, Maximilian Balandat, Eytan Bakshy (Submitted on 31 Oct 2023 (v1), last revised 18 Jan 2024 (this version, v2)) Comments: NeurIPS 2023 Spotlig
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