「いい感じに成長する」エンジニアのキャリアと学び方 - 2023年オススメPython本を添えて - Lean Baseball
このブログおよび, 登壇・アウトプットはゴリッゴリのエンジニア, 本職はコンサル企業のマネージャーとしてクラウドエンジニアリングのコンサルをやっている者です*1. この記事は, 当ブログの名物である, Pythonのオススメ書籍（と関連する技術書）の紹介エントリーです！ ※去年の記事はこちら. 本年のエントリーでは「今最もいい感じなPython本」の紹介に加えて, キャリアごとに読むべき技術書（と学び方）の選び方 この年末に読んで欲しい技術書（Python本とそれ以外） 「エンジニアのキャリア形成的に期待値の考え方大事だよ」という話 この三本立てでご紹介できればと思います. というわけで, 本年のラインナップは以下の通りです. 要約すると キャリアレベルを考える オススメ技術書籍2023 ジュニア🔰 メンバー マネジメント ボード 結び - キャリアごとの期待値 【番外編】私の推し書籍2
この記事では、 Python で作成したアプリケーションを動かすのにオススメのVPSサーバーをランキング形式で紹介します。 ・DjangoやFlaskで作成したWebアプリを公開したい ・仕事や研究で作成したPythonプログラムを24時間稼働させたい こういったニーズを持つ方はぜひ最後まで読んでみてください。 1位 ConoHa VPS メリット 初期費用無料かつ月額料金が安い 利用者数の多いのでネット上に情報が豊富で、何かでハマっても対応しやすい クレジットカードを持っていなくても支払いが行える デメリット 最安プランだと制限が多い ConoHa VPSは東証一部上場企業のGMOグループが運営するサービスで、国内のVPSサーバーの定番といった位置づけです。 まず第一に料金的にオススメなサービスです。 月額料金は最も安いものだと600円代ですし、初期費用も発生しません。 （ただし、最安プ
[8/27追記] 投資関連のPythonプラグラム等を自由にシェアできるサービスのベータ版を作成しました。 興味がある方は覗いてみてください↓ inbaseシェア|EA・bot・プログラムのシェアサービス この投稿では、Python3を使って仮想通貨の裁定取引を行います。 今回は、コインチェックとGMOコインの価格差を利用してサヤ抜きを行うことを目指します。 以前自分のブログで、 【Pythonデモコード】仮想通貨のアービトラージ（裁定取引）botの作り方 という記事を公開したのですが、こちらはあくまでもシュミレーションで実際に売買が作動することはありませんでした。 今回は実際に取引所のAPIを操作するところまでコートに組み込んでみました。 なおコインチェックと GMO コインの口座開設から API キーの発行までは下の記事で公開している手順と全く同じです。 一応画像付きで解説しているので
こんにちは、インキーです。 最近はPythonを使って機械学習をやる傍ら、Carkuruという中古車のCtoC売買ができるプラットフォームの開発に加え、fxの自動売買プラットフォームを作っていることは以前の記事でお伝えいたしました。 それに加えて最近はIoTの分野にPythonを使って色々出来る事も知ってはいたものの、実際のロジックなど知らなかったので勉強を進めています。 特に旧車は外国人窃盗団に狙われている旧車あるあるですが、盗難事件も増えてきている昨今、僕は旧車だろうと、なんであろうと他人の物を盗んで売り飛ばすという行為が許せません。 特に愛車という自分の趣味であり、宝であるものに手を出されたらそれはさぞかし怒るでしょう。話聞いたり、黄色い紙挟まれただけでキレそうですが。 そこで最近はIoT、具体的に言うとRaspberryPiを使って盗難防止システム的なの作ってみたいなーとざっくりと
Pythonからはじめるアルゴリズムトレード
『Pythonによるファイナンス 第2版』の著者が、アルゴリズムトレードを始める上で必要な自動売買の基礎と、機械学習を本格的に導入するために必要なPythonの知識について解説します。具体的には、アルゴリズムトレード用の適切なPython環境の設定、データの取得、NumPy/pandasを使ったデータ分析、トレード戦略のバックテスト、市場予測、ストリーミングのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードのさまざまな側面にPythonを適用するさまざまな手法を紹介し、自動トレード戦略を効率よく構築、デプロイするために、どのような選択肢があるのかを提示します。本書で利用したサンプルコードはGitHubから利用可能です。 まえがき 1章 Pythonとアルゴリズムトレード 1.1 Pythonによるファイナンス 1.1.1 Pythonと擬似コード 1.1.2 NumPyとベクトル化 1.1.3 p
『Pythonからはじめるアルゴリズムトレード ―自動売買の基礎と機械学習の本格導入に向けたPythonプログラミング』 Yves Hilpisch 著、村上 振一郎 訳 2022年4月8日発売予定 368ページ（予定） ISBN978-4-87311-979-3 定価3,960円（税込） 『Pythonによるファイナンス 第2版』の著者が、アルゴリズムトレードを始める上で必要な自動売買の基礎と、機械学習を本格的に導入するために必要なPythonの知識について解説します。具体的には、アルゴリズムトレード用の適切なPython環境の設定、データの取得、NumPy/pandasを使ったデータ分析、トレード戦略のバックテスト、市場予測、ストリーミングのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードのさまざまな側面にPythonを適用するさまざまな手法を紹介し、自動トレード戦略を効率よく構築、デプロイす
目次。 目次。 はじめに。 2020年。 海外大学院に落ちて、東京大学の大学院へ。 経済的な不安定さから脱却するために試行錯誤。 Google AdSense、アフィリエイト（ブログ収益）。 【せどり・転売】Amazonで売れば利益が出る商品リストの販売。 株式自動売買プログラム開発。 ディープラーニングと学術論文の知識を導入。 2021年。 研究。 経済的な不安定さからの脱却。 博士課程修了後の進路（ポスドク）に向けて。 さいごに。 この文章を読んで、面白い！役に立った！...と思った分だけ、投げ銭していただけると嬉しいです。 ofuse.me 【宣伝】ギターも歌も下手だけど、弾き語りをやっているので、よければ聴いてください。 www.youtube.com はじめに。 明けましておめでとうございます。今年もよろしくお願いします。 サムネは、高松シンボルタワー。正月は高松市内を20 km
他にもAmazonギフト券や楽天ポイントが貯まるキャンペーンを紹介中！ 5分程度の登録作業で高時給バイトになりますね👍 キャンペーン一覧はこちら 仮想通貨の自動売買！ 誰でもできるコピートレードを徹底解説！仮想通貨の自動売買ではPythonの知識など複雑なものも求められます。 その中で、誰でもできるコピートレードという新しいトレンドが注目されています。 特に、Bitgetというプラットフォームがこの分野でのリーダーとして知られています。 期間限定キャンペーン開催中 クレジットカード/デビットカードキャンペーン 期間：3月18日～4月7日午後7時 条件：クレジットカード/デビットカードを使用して、1回以上の BTC購入 報酬：賞金総額70万ドルの抽選に参加 当ブログ特典付き Bitget新規登録はこちら
Twitter上の偽アカウントに騙されないよう注意喚起をするプログラムを書いてみた話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 はじめに。 Twitter上で有名人の偽アカウント（なりすましアカウント）が蔓延している。 プレゼント企画をするYouTuber、Twitter上でお金を配る有名人の出現。 偽プレゼント企画、偽お金配り。 彼らの目的：個人情報を抜く、お金を騙し取る。 偽アカウントに騙されないよう注意喚起する動画やtweet。 ヒカキンさんの動画。 はじめしゃちょーさんの動画。 キヨ。さんの動画。 ラファエルさん・ヒカルさんの動画。 前澤さんのtweet。 三崎さん（青汁王子）のtweet。 Twitter上で偽アカウントに対抗するための豆知識。 公式マークの付いた偽アカウントが登場。 偽アカウントは、アイコン、名前、IDをコロコロ変えて、詐欺を続ける。 俗に言うTwitter IDは、実はIDではなく、正しくはスクリーンネーム。 真のTwitter IDは変更することができない。偽アカウン
「仮想通貨botter Advent Calendar 2021」18日目の記事になります。 おはようございます。こんにちは。こんばんは。 仮想通貨Botを初めて1年目の初心者のヘソの下のポニョと申します。 初心者botterあるあるだと思いますが、botterになろうと思ってから「まず何をやればいいんだろう…」とお悩みの方がいらっしゃるかと思います。 botter界では枕として有名なファイナンス機械学習などもありますが、ここでは無料で読めるものを選択しました。 これからこのバイブルを読み進めていくうちにどの分野の学習をしたいかによって読むべき書籍が変わると思ったからです。 ここではbotの種類を学び、これから目指すべきbotter像を掴み、それから先（論文や書籍、Twitterでのポロリ漁り）への足掛かりにしていただければ思います。 ほかの参加者と違いコピペメインですがご容赦ください。
目次。 目次。 はじめに。 これまでのあらすじ。 一から完全自作で株式自動売買プログラム開発がしたいと思うようになる。 株式売買に必要な処理（ログイン、売買注文の発注など）の全自動化。 短期・長期移動平均線を使った売買アルゴリズムの開発を始める。 ディープラーニングを使った売買アルゴリズムの開発を始める。 開発したプログラムを実際の株式売買に導入。 あれ？どんどんと損失が…。 原因部分：正規化処理（min-max normalization）を行うコード。 『【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。』の再考。 『【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで上場企業、約4000社の株価予測をしてみた話。』の考察。 原因究明への道のり。 検証用のソースコードと実践用のソースコードがなんか違うのでは？ 予測データを解析し、モデルの性能を評価
こんにちは、Hohetoです。 今回のnoteでは、「力強い上昇相場に乗り遅れたときに、リスクを限定しつつ利益を上げるための方法」について検討と実践を行った結果について共有します。 ご注意！ 当noteに出てくる手法は特に再現性があるわけではなく、たまたま相場とマッチしてうまくいっただけなので、今後もうまく機能するとは限りません。 ここで書かれている情報については、自己責任でご利用ください。筆者はいかなる損失も補償できませんので、ご承知おきください。 追記！（必ずお読みください） 2021年5月19日の暴落に買いで立ち向かった回転ボットは、あえなくその生涯を閉じました（26万ドルの損失、ゼロカット）。 ・4万ドル→40万ドル→30万ドルを退避して10万ドル→26万ドル→ゼロ。 教訓 ・下げ相場に入っているのにそのまま運用してしまった。本来は方向を逆にして必ず売りから入る状態にすべき。 ・ネ
目次。 目次。 はじめに。 プログラミング技術は、コロナ禍から生活を守る技術？ 短くまとめると…。 じゃあ、どうすれば？ 宣伝：新型コロナウイルス関連の論文を一般向けに解説した文章。 ディープラーニング（ニューラルネットワーク）とは？ 「ディープラーニング（ニューラルネットワーク）と僕」の話。 ディープラーニング（ニューラルネットワーク）を使って、株式の自動売買をしようと思い立った理由。 ディープラーニング（ニューラルネットワーク）を使うことを躊躇っていた理由は2つ。 量子ディープラーニング（量子ニューラルネットワーク）の影響。 ディープラーニング（ニューラルネットワーク）の研究は、急速に発展している。 ディープラーニング（ニューラルネットワーク）は、汎用性がある。 ディープラーニング（ニューラルネットワーク）に必要なライブラリって？ TensorFlow vs PyTorch。 人気。
フューチャー夏休みの自由研究連載の6回目です。 自己紹介 所属：テクノロジーイノベーショングループ 社会人歴： 5年目のITコンサルタント 好きな言語：Python、Go 苦手な言語：日本語 趣味： 特定な問題を解くため、技術要素を組み合わせて応用すること 例えば、ボードゲームやルービックキューブのようなパズルをモデリングしてプログラミングで解くこと 時間かかる定形作業を自動化すること 夏自由の研究では、大人たちが大好きな刺激的な「おカネ」の話をしようと思います。個人プロジェクトとして、IT技術、数学と金融の知識を融合し、FXバイナリオプションの自動売買ツールを作ります。 🚧どんなに技術を使っても、ハイリスクであることは相変わらず、損する可能性も十分にあります。本記事への利用についてご注意ください🚧 本文にもFXバイナリオプションのルールを簡単に説明しますが、どうしてもやってみないとイ
【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 先にこちらを読んでください。 はじめに。 再帰的ニューラルネットワーク (RNN)の改良版：Long Short-Term Memory (LSTM)って？ 株価チャートと再帰的ニューラルネットワーク (RNN)。 再帰的ニューラルネットワーク（RNN）からLong Short-Term Memory (LSTM)へ。 損失関数の勾配消失・爆発問題。 入力データ長が長くなるほど（RNNの層が深くなるほど）、最初のデータを忘れてしまう。 入力重み衝突・出力重み衝突。 ソースコード（プログラムコード）。 結果。 損失関数の値の変化。 日経平均株価予測の結果。 予測値平均絶対誤差と株価平均絶対変化率。 最後に。 この文章を読んで、面白い！役に立った！...と思った分だけ、投げ銭していただけると嬉しいです。 ofuse.me 【宣伝】ギターも歌も下手だけど、弾き語りをやっているので
本日の日経平均は、454円高の38,157円で大引けとなりました。 持株が上がってくれたのと、自動売買ツールの構築がひと段落したので、スイングは終了とします(´ω`) 自動売買ツールはPythonで構築しました！追々、記事にします… ↓下記は、一旦デイトレお休みしますのトレード日誌
仮想通貨トレードで参考にした公開情報｜ひよっこ
はじめにこんにちは。ひよっこ（@hiyokko_crypto）です。 トレード歴は2020年12月〜。2021年4月まで自動売買がメインでした。その後は裁量勢。この記事ではトレードを学ぶ上で参考になったweb上の情報をまとめています。 私自身プログラミング・トレード共に未経験（指値と成行の違い、販売所と取引所の違いもわかりませんでした）だったため、探求に費やす時間が非常に長くかかり、「最初からこういうのまとまってればだいぶ楽だったのになぁ」という内容を目指しました。 末尾に普段参考にさせていただいているTwitterアカウントを記述しますが、執筆時点での公開アカウントのみとします（有用なアカウントであっても鍵垢は含みません）。 読んでいてリンク切れやリンクミスに気付いた際は、記事へのコメントやTwitterへのリプライ等で教えていただけると非常に助かります。また、掲載アカウントの中で削除を
年利30% 大学生の頃に、寝食を忘れて機械学習による株の自動売買システムを作ったことがありました。 上記の画像は、実際にそのシステムを稼働させて実際にあげた利益になっています(記録にないだけでもう少し続けていたはず) 今回の記事は、そんな手塩をかけて育てたシステムが技術的負債で死んだ話です。 抱えていた技術的負債の一覧 プログラミング経験ほぼなしの中自己流で作っていたため、今思うとかなり厳しい問題をたくさん抱えていました。 R言語で全部作ってる 変数名が全部日本語😓 R AnalyticFlowというマイナーなツールで開発 運用に手動オペレーションが多数存在 コードベースが数万行(検証コード含む) 株価データを取得するスクレイピングがライブラリ依存 ファイルパスなどが絶対パスで指定されていて自分のPCでしか動かない 実行完了まで2~3時間かかる(毎日) 実行が日を跨ぐとエラーが起きる R
機械学習やDeep Learningで日々腕を磨いている皆さん、一度は競馬やFXの予測で儲けてみたいと思った事はありませんか？ 競馬やFXを機械学習やDeep Learningのモデルで予測してみることは非常にいい勉強・経験になるのでオススメです。 この投稿ではPyhonでFXの自動売買を動かすのに最適なOanda APIについて紹介したいと思います。 Oanda APIとは Oandaという会社が提供しているFXの自動売買のためのAPIです。 個人でも利用できるAPIを提供している会社は少ないのですが、OandaはpythonからAPIを利用するためのパッケージ（oandapyV20）も存在しており、pythonユーザにとっては非常に使い易いサービスとなっています。 APIを利用するには、Oanda社で口座を登録して、APIのためのトークンを発行してもらう必要があります。 デモ環境であれ
優秀なエンジニアは10億円プレーヤーも夢じゃない。個人投資家向けREST API発注環境「kabuステーション®API」の魅力とは - Qiita Zine
大学卒業後、野村システムサービスに入社。システムエンジニアとして働き、情報処理のスペシャリストとして一目置かれる存在になる。その後、第一証券、伊藤忠商事を経て日本オンライン証券（現auカブコム証券）を設立。一般社団法人日本STO協会副会長も務めている。 より自由度の高い形の投資環境ニーズが、かつてない程に高まっている ――機関投資家と個人投資家のインフラ格差、肌感覚ですがとてもよくわかります。 齋藤：ネット証券20年の歴史の中で、この格差がどんどんと大きくなっている印象です。そのような状況ですので、個人投資家の皆様から「機関投資家の方がいい道具を使ってるんじゃないか」とか、「良い情報を持っているんじゃないか」と見えてしまってもおかしくないと思います。 ――いつからこのような状況になったのでしょうか？ 齋藤：ここ10年ほどで一気に加速したと思います。 株式市場と個人投資家と機関投資家、それぞ
プログラミング言語で株の自動取引？「kabuステーション® API」という画期的なツールがリリースされたので使い方を教えてもらった | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
プログラミング言語で株の自動取引？「kabuステーション® API」という画期的なツールがリリースされたので使い方を教えてもらった こんにちは。エンジニアのづやです。 最近、テレビを見ていると日経平均株価に関するニュースが気になるようになりました。コロナの影響でリーマンショック以来の下落をしたとか、その後に急回復してコロナ前の水準に戻ったとか、色々と変動がありますよね。 家族のためにも、「資産運用を真剣に考えなければ」と、アラフォーにしてに思っていたところでもありましたし……。老後資金のために自分で2,000万円くらい資産形成しないと大変だよって最近よく聞きますし……。 ただ、最近の投資環境を調べてみると、なんだか個人投資家は勝ちにくいみたいですね。資金力のある大口の機関投資家が株価をコントロールしていて、アルゴリズムを使った自動取引で株価の急騰や急落に対応しているのだとか。 そんなの、個
企業の財務情報を自動収集したい！
本記事の目的 プログラミングを学習しはじめたら、誰しも一度は「株の自動売買で食っていきたい！」のようなことを考えるのではないでしょうか。そのための第一歩として、企業の財務情報を収集するのはとても大切ですよね（あなたがファンダメンタルズ分析を信じるならば、ですが...）。そこで本記事では、Python を使って、企業の財務情報を取得する 方法についてお伝えしたいと思います。 また、本記事で実装したソースコードについては GitHub にまとめましたので必要に応じてご利用ください。当記事のコードは全て Google Colaboratory で実装しており、2023年4月12日現在正常に動作することを確認しております。 財務情報の取得方法 良いニュースと悪いニュース さて、早速財務情報の取得方法について伝授していきますが、ここで良いニュースと悪いニュースがあります。何やら不穏ですね。 まずは良
【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで上場企業、約4000社の株価予測をしてみた話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 先にこちらを読んでください。 はじめに。 LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。 上場企業、約4000社の株価予測。 値上がり・値下がり正答率。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 SN比。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 時系列データを実際に可視化してみる。 元本増加率が1000番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が2000番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が3000番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が3948番目（最下位）に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が1番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 考察とか。 ソースコード（プログラムコード）。 入力する株価データの用意（
概要 シストレ絶賛勉強中の @kazama1209 です。 最近また仮想通貨が盛り上がってきている事もあり、自動売買BOTが作れたら良いなぁと思い色々試行錯誤してみた結果、簡単なロジックのものであれば何とか稼働するところまで持っていく事ができたので、復習がてらメモ書きしていきたい思います。 本記事で目指す構成 自動売買BOT Docker × Python 仮想通貨取引所 bybit（デモ版） LINE通知機能 LINE Notify ”再現性”を何よりも重要視しているため、環境構築はDockerを使って行っていきます。 取引所は「bybit」を採用しました。理由としては、口座開設 → APIキー発行までのハードルが低すぎる（本人確認書類などの提出も不要で必要なのはGoogle2段階認証くらい）のと、デモ口座での取引も可能なので初心者に安心だと思うからです。もちろんビットコインも取引できま
📝仮想通貨bot開発
October 24, 2022 📝仮想通貨botの開発に特化したコンテンツはこのメモにまとめていく. 📝仮想通貨データ分析にデータ分析やバックテストのトピックを移動. 📝仮想通貨bot戦略はこちら. 開発の愚痴は✏仮想通貨bot開発日誌(Twitterは閲覧だけでやらない). 取引所別 # 📝bitFlyer bot開発 📝FTX bot開発 開発ライブラリ # なんかこまったらccxtとpybottersのコードを除くとヒント得られるかも. ccxt # https://docs.ccxt.com/en/latest/manual.html pybotters # 複数取引所に対応した非同期I/OのAPIクライアント. https://github.com/MtkN1/pybotters まちゅけんさん作成. REST通信とwebsocket通信の両方のクライアントを提供.
【 今回やること！ 】 Pythonのライブラリの『Backtesting.py』を使って、FXのバックテストを行います。 プログラムの作成と実行は『Google Colaboratory』で行います。 『Google Colaboratory』は手持ちのPCの性能に関わらず、高速でPythonプログラムが動かせる無料の環境です。 『Backtesting.py』を使ってバックテストをする方法についてまとめました。 自動売買システムをヒストリカルデータ（過去の相場データ）で試します。 ライブラリを使うことで、最低限必要な機能がそろったバックテストプログラムが楽に作れます。 FXの知識が浅い私にとっては、ライブラリの仕様を見ることがバックテストの評価方法や指標の種類を知るきっかけになっています。 最初に別のライブラリを使おうとしたのですが、私の知識が足りなすぎて分かりづらかったため、比較的簡
マーケットスピードにログイン、RSSも起動します。（楽天証券の口座が必要です。） ちなみに楽天証券に口座を作っておくと日経テレコンが読めたりするのでおすすめです。 コマンドプロンプトを開いて、 pip install rakuten_rssとして楽天RSSモジュールをダウンロードします。 RSS接続中となっている状態では裏でDDE通信というものが行われていて、この楽天RSSモジュールはそのDDE通信にアクセスするモジュールのようです。なのでRSSはプログラムの実行中は常に接続状態である必要があります。 楽天RSSモジュールの使い方は以下の通り。 from rakuten_rss import rss rss('引数1','引数2')引数１には文字列で『4ケタの証券コード＋ .T』ドットTは東証のTです。 引数２は以下の関数表を参考にしてください。 今回は『証券コード9984 ソフトバンク』
【 今回やること！ 】 Pythonのライブラリの『Backtrader』を使って、FXのバックテストを行います。 プログラムの作成と実行は『Jupyter Notebook』で行います。 『Jupyter Notebook』を含むPythonの開発環境の作成は、下記の記事で説明しています。 『Anaconda』のインストール→環境構築をしてプログラムを実行する！：Python - モーリーのメモ 下記の記事で少し触れたのですが、"最初に使おうとしたライブラリ"が『Backtrader』です。 『Backtesting.py』でFXのバックテストをする！：Python - モーリーのメモ 『Backtrader』に興味を持ったのは『OANDA API』に対応しているという情報を見たからです。『OANDA API』は、テストではなく実際にFXの自動売買システムを作るためのライブラリです。まだ
ヘッジファンドとかCTAという言葉をよく耳にするようになりました。一般には市場の波乱要因として紹介されています。どちらも投資家の資金を運用するプロです。多くの場合、金融市場に投資をしますが、エネルギー、貴金属、工業用金属、穀物市場、不動産、未上場株式などありとあらゆるものを投資対象とします。ヘッジファンドの運用手法はたくさんのカテゴリーに分類されます。 CTAは先物市場専門の運用者で、ヘッジファンドの運用カテゴリーの1つです。大きくはシステムと裁量のトレーダーに分けることができます。 システム：価格の動きを、コンピューターなどを用いて分析し、トレーディングの規則を確立し、その規則にしたがって取引を行う人たちです。必ずしも全 自動売買である必要はありません。 裁量：電話等を使って、主だった市場の参加者から情報を収集し、または、必要な価格、経済、財務データを取得して、独自の手法で分析した後に
仮想通貨の売買ポイントを予測してみた - Qiita
悩み 仮想通貨をいつ利確するのか、それとも買うのかという基準がないまま、雰囲気でやっていました。俺たちは雰囲気で仮想通貨をやっている。 そのため今回は、仮想通貨の過去のデータを基に予測データを生成し、売りと買いのタイミング(以下、売買ポイントと称する)を予測するようなプログラムを作成してみました。 デモ このデモではビットコインの過去のデータを基にして、売買ポイントをプロットしてみました。 青色のグラフが生データ(1日足)、オレンジ色のグラフが売買ポイントをプロットするためのデータ、オレンジ色の破線が現在時刻です。現在時刻からもプロットするためのデータがあるため、予測していることがわかります。今回は180日間予測しています。 そして、紫色の丸点が買いポイント、赤色の丸点が売りポイントとなっています。現在時刻よりも超えた点にあるとそろそろ売買した方がいいよという基準になってくれます。 定性的
TradingViewとOANDAのREST API（以下、API）を組み合わせて自動売買システムを構築する方法について解説します。 TradingViewは、アメリカ・シカゴに本社を置くTradingView社によって開発された、豊富な分析機能を有するチャートツールです。 チャート分析に利用できるたくさんのツールが備わっており、世界中のトレーダーに利用されています。 FXの分析はもちろん、株や仮想通貨など、あらゆる金融商品に対応しているのも大きな特徴です。 TradingViewの機能の1つに、設定した条件を満たすと自動でアラートを送信する、シグナル通知があります。 この通知はWebhookで受け取ることが可能で、これを利用すれば Webhookでシグナル通知を受け取り、内容に応じてAPIを介して売買注文を出すことが可能になります。 本記事では、ngrokを使ってWebhook通知を受け
はじめに 5倍が 20倍に!?!?! こんにちは｡ jodaと申します｡ 機械学習を使用した仮想通貨botをつくってみた(い) ということで､ まずは機械学習を利用して､勝てるロジックを見つけていこうと思います｡ 簡単な自己紹介をさせていただきますと､ 自分はここ2年ほど､C++をベースとした為替の自動売買システム(EA)を作って稼働させておりました｡ (結果は微妙です) 心機一転､世を賑わせる仮想通貨にも手を出そう! ということで､仮想通貨botをつくっていこうと思ったのですが､ 肝心のトレードロジックの検証方法がわからない状況でした｡ 今回は､まずpnadasを使って検証を行います｡ その後､冒頭の画像のように､ 機械学習を使ってトレードロジックを改善したいと思います｡ (実際の執行が冒頭の画像の様になるとは限りません) 概要 こちらの記事は､ jodawithforce.hatena
TradingViewの良いストラテジーの選び方とバックテストのコツ
私管理人は去年bitcoinのトレードをやるにあたってTradingViewに転がっている様々なストラテジーを検証しました。 そのときに使った私見でのTradingViewのよいストラテジーの選び方とストラテジーテスターのバックテストのやり方とコツを解説します。 この記事は株・FX・暗号資産などのどれにも使えるかと思います。 (転がっているストラテジーは使えないストラテジーがほとんどですが) TradingViewについて知らない方は以下も見てみてください。 高性能チャートTradingview(ﾄﾚｰﾃﾞｨﾝｸﾞﾋﾞｭｰ)の特徴や魅力を解説！FXでのチャート・取引ツールといえばMT4が人気です。しかし次世代の高機能チャートツールとして注目をされている「TradingView（トレーディングビュー）」も使う人がここ数年で世界中に増えています。使いやすさ・デザイン・機能性...fx-must
色々やってみたのでそれのまとめです。 この記事は、botter初心者とその他botter界隈に限らないPythonを用いた仮想通貨の自動売買に興味のある有象無象森羅万象の人間のために書いているわけではないです。ご自身の判断で参考にしたりしなかったりなさってください。 コードは参考です。間違えてるかもしれないです。 なお、独自のポエミーアレンジにより、かなり読みにくくなっておりますがよろしくお願いします。 参考 このnoteはrichmanbtcさんのこちらのチュートリアルがもとになっています。 指値考えてみた チュートリアルでは窓14のATR*0.5をcloseからの指値の幅として使っていました。 ATRとは 高値と安値の差の指数平滑平均らしいです。 指値作成案指値の幅を0.5から変えてみる。 このATRを平均足に適用して指値を作ってみる。 実体だけの足の平均で作ってみる。 上下のヒゲの長
はじめに 現在この記事は作成中です! 年内に完成を目指して更新していきます! はじめまして｡ jodaと申します｡ 今回､アイデミー様の「実践データサイエンス講座」における成果物を作成していきます｡ 成果物として選んだものは､ 機械学習を使用した仮想通貨botとなっております｡ 自分はここ2年ほど､C++をベースとした 為替の自動売買システム(EA)を作って稼働させておりました｡ (結果はお察しください) 心機一転､世を賑わせる仮想通貨に手を出そう! ということで､仮想通貨botをつくっていこうと思ったのですが､ 肝心のトレードロジックの検証方法がわからない状況でした｡ 検証方法としては､pandasを使ったり､ エクセルを使ったりいろいろな方法がある模様ですが､ どうせなら機械学習をやりたい､ ということで､アイデミー様のお世話になっている次第です｡ チャレンジな内容になって来ると思いま
Python API通信時の例外処理 - Qiita
仮想通貨の自動売買BOTを作成した際に、 取引所のAPIを利用したところ取引所側で頻繁にエラーが検知されるため 対策として例外処理を実装しました。 忘れないために自分用のメモとして残します。 例外処理とは 簡単にサーバーエラーなどの対策です。 自分の書いたコードが正しい場合でも、実行時にエラーが発生することがあります。 例えば、外部サーバーにリクエストした時に、サーバーが混雑していたり、 一時的にメンテナンス中でサーバーが動いていない場合など、 レスポンス結果としてサーバーエラー(エラーコード)などが返ってきてしまいます。 特に自動売買BOTの様な自動で動く様なプログラムは サーバーエラーが原因で毎回停止されてしまうと困ります。。。(もはや自動売買BOTではない) 対策としてtry-except文(例外処理)を記述することで予期せぬエラーを未然に防ぐことができます。 HTTPステータスコー
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Pythonプログラムを稼働させるのにおすすめのVPSサーバーランキング - Qiita
【Python実践編】ビットコインのアービトラージ（裁定取引）コード例 - Qiita
【Python】RaspberryPiを使って車盗難防止システムを作る話｜Aenky/StreetHacker🚗｜note
4月新刊情報『Pythonからはじめるアルゴリズムトレード』
「2020年と2021年」の話。 - sun_ek2の雑記。
仮想通貨の自動売買！誰でもできるコピートレードを徹底解説！
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株式自動売買プログラムを実践に投入すると精度が急落する謎現象の原因究明に奮闘していた話。 - sun_ek2の雑記。
バブル相場用の回転ボットのコンセプトとQuantZoneロジック(追記あり)｜Hoheto (仮想通貨botter)
株式自動売買とディープラーニング（ニューラルネットワーク）の話。 - sun_ek2の雑記。
自動売買ツールを自作してみよう | フューチャー技術ブログ
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『Backtrader』でFXのバックテストをする！：Python - モーリーのメモ
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仮想通貨MLBot つくってみた い ② テンプレートコード - joda!!
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richmanbtcさんのbot周りについて調べたり改造したりしたのでそれのまとめ｜ととめる
機械学習を利用した仮想通貨Bot作ってみた い BaseCode - joda!!