日本株3700社以上を分析。yfinance x「わが投資術」株式スクリーニングアプリを作った話（バイブコーディング）
いきなりですが。 海外旅行したり働き始めたりすると、日本の良さが身に染みたと感じた人は多いんじゃないでしょうか？ なんかとりあえず外で働いてみたいと思っていましたが、今はいつ戻るかと考える日々です。（とにかく温泉に入りたい） また色々と各国を回る中で、日本企業ってアジア圏や他の国にもかなり進出してるんだなぁと実感しました。（そりゃそう） そんなこんなで日本株に興味を持ち 昨年にわが投資術を購入して実践し始めました。（まだ初めて一年目なので成績はわかりません。。。が、マイナスは無し） 自分でバフェットコードや Claude mcp-yfinance などを利用しながらスクリーニングしてみましたが、毎回決算が出るたびに手動とチャット相手にあるのも何かなぁ。と思いまして。 じゃあ自動収集とスクリーニング用のアプリ作ってみよう(vibe coding) そんなノリから、日本株全銘柄を自動収集・簡易
概要 Haskellとは 関数型言語 純粋関数型言語 インストール Haskell Stack Hello world 基本 予約語 コメント ブロック レイアウト 入出力 型 変数 数値 文字(Char) 文字列(String) エスケープシーケンス リスト([...]) タプル((...)) 演算子 関数 演算子定義 再帰関数 ラムダ式 パターンマッチ ガード条件 関数合成(.) 引数補足(@) 制御構文 do文 let文 if文 case文 where文 import文 ループ データ型 データ型(列挙型) データ型(タプル型) データ型(直和型) 新型定義 (newtype) 型シノニム (type) 型クラス (class) メイビー(Maybe) ファンクタ(Functor) アプリケイティブ(Applicative) モナド(Monad) モジュール (module) 高階関
はじめに 対象イベント 読み方、使い方 Remote Code Execution(RCE) 親ディレクトリ指定によるopen_basedirのバイパス PHP-FPMのTCPソケット接続によるopen_basedirとdisable_functionsのバイパス JavaのRuntime.execでシェルを実行 Cross-Site Scripting(XSS) nginx環境でHTTPステータスコードが操作できる場合にCSPヘッダーを無効化 GoogleのClosureLibraryサニタイザーのXSS脆弱性 WebのProxy機能を介したService Workerの登録 括弧を使わないXSS /記号を使用せずに遷移先URLを指定 SOME(Same Origin Method Execution)を利用してdocument.writeを順次実行 SQL Injection MySQ
Python普及しろ協会に入会したい
この記事はタナイ氏によるPython滅ぼす協会に入会したいを読んでから執筆したものです。 この記事の趣旨はPython滅ぼす協会に入会したいに対する反論という形をとりながら、タナイ氏により「バカの言語」と揶揄され、「使ってエンジニアを名乗るというのは」「滑稽」とまで言われたPythonの立場を再考することです。 追記 本記事は「Pythonはこれだけ優れた言語だからみんな使おう！」というものではなく「言うほど酷くないと思うよ」程度のものです。 型アノテーションがあるからと言って静的型付けを軽視しているわけでもなければ、map関数をもってmapメソッドを不要だと言っているわけでもありません。 この記法は嫌い〜この記法が好き〜と表明することは個人の自由ですが、同様に「この記法は実はこういう意味があって〜」という意見があればそれを聞いた上で、物事を判断して欲しいです。もちろん、聞いても意見が変わ
MCP ツールのコンテキスト圧迫の問題とその解決策
MCP の普及に伴い、多数のツール定義が LLM のコンテキストを圧迫する課題が浮上しています。本記事では Progressive disclosure（段階的開示）による最小限の情報提供、MCP を使ったコード実行によるツール呼び出しの効率化、単一の検索ツールによるコンテキスト削減など、実践的な解決策を Claude Skills や Cloudflare Code Mode の事例とともに解説します。 Model Context Protocol (MCP) は登場からおよそ 1 年が経過し、事実的な標準としての地位を確立しつつあります。MCP が普及するにつれて、MCP ツールの課題点も浮き彫りになってきました。その課題の 1 つが、1 つのタスクを達成するために多くのツールが読み込まれ、結果として多くのコンテキストが消費されてしまうという問題です。 前提として、LLM がタスクの達
偏微分方程式の数値解法とは偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。この方法は直感的で実装が比較的簡単ですが、グリッドの選択が解の精度に大きく影響します。有限要素法（Finite Element Method）: 問題の領域を小さな「要素」に分割し、各要素内で方程式を近似します。この方法は複雑な形状や境界条件を持つ問題に適しています。有限体積法（Finite Volume Method）: 保存
次世代のワークフロー管理ツールPrefectでMLワークフローを構築する CyberAgent Developers Blog | サイバーエージェント デベロッパーズブログ
※ DynalystではAWSを全面的に採用しているため、AirflowもManaged版を調査しています。 導入後の状態 Prefect導入後は、以下の構成となりました。 ポイントは以下の点です。 ワークフローをDocker Image化することで、開発・本番環境の差を軽減 staging・productionはECS Taskとしてワークフローを実行、開発ではローカルPC上でコンテナ実行 ML基盤のGitHubレポジトリへのマージで、最新ワークフローが管理画面であるPrefect Cloudへデプロイ 従来のyamlベースのdigdagから、DSに馴染み深いPythonベースのPrefectに移行したことで、コード量が減り開発負荷が軽減しました。 Prefect 入門 ~ 基礎 ~ 注意: 本記事ではPrefect 1系を扱います。Prefect 2系が2022年7月にリリースされてい
January 2016 boasted a Powerball jackpot of 1.5 billion dollars. This generated a lot of interest in the lottery and the Los Angeles Times released a simulator where you start with 100 dollars and play until that is gone. I had seen previous work for predicting Java’s Math.random() and thought it would be a fun project to replicate for the browser. The first step is to find the algorithm used in t
偏微分方程式の数値解法とは偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。この方法は直感的で実装が比較的簡単ですが、グリッドの選択が解の精度に大きく影響します。有限要素法（Finite Element Method）: 問題の領域を小さな「要素」に分割し、各要素内で方程式を近似します。この方法は複雑な形状や境界条件を持つ問題に適しています。有限体積法（Finite Volume Method）: 保存
Developers are increasingly relying on AI coding assistants to accelerate our daily workflows. These tools can autocomplete functions, suggest bug fixes, and even generate entire modules or MVPs. Yet, as many of us have learned, the quality of the AI’s output depends largely on the quality of the prompt you provide. In other words, prompt engineering has become an essential skill. A poorly phrased
偏微分方程式の数値解法とは偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。この方法は直感的で実装が比較的簡単ですが、グリッドの選択が解の精度に大きく影響します。有限要素法（Finite Element Method）: 問題の領域を小さな「要素」に分割し、各要素内で方程式を近似します。この方法は複雑な形状や境界条件を持つ問題に適しています。有限体積法（Finite Volume Method）: 保存
AI関連、競合は現れども、性能的にやはりOpenAI一強なのかなぁというところに現れたAnthropic Claude 3は、確かに明らかに性能がいい、GPT-4を凌駕している……！というわけで大いに気に入った（ついでに最近のOpenAIのムーブが気に入らない）ので、C#で使い倒していきたい！そこで、まずはSDKがないので非公式SDKを作りました。こないだまでプレビュー版を流していたのですが、今回v1.0.0として出します。ライブラリ名は、Claudeだから、Claudiaです！.NET全般で使えるのと、Unity(Runtime/Editor双方)でも動作確認をしているので、アイディア次第で色々活用できると思います。 GitHub - Cysharp/Claudia 今回のSDKを作るにあたっての設計指針の一番目は、公式のPython SDKやTypeScript SDKと限りなく似せる
MCP Python SDK のドキュメント｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・modelcontextprotocol/python-sdk 1. 概要「MCP」を使用すると、アプリケーションは標準化された方法でLLMにコンテキストを提供できます。これにより、コンテキストの提供とLLMとの実際のやり取りを分離できます。「Python SDK」はMCP仕様を完全に実装しており、以下のことが容易になります。 ・任意のMCPサーバに接続できるMCPクライアントの構築 ・リソース、プロンプト、ツールを公開するMCPサーバの作成 ・stdio、SSE、Streamable HTTPなどの標準トランスポートの使用 ・すべてのMCPプロトコルメッセージとライフサイクルイベントの処理 2. インストール2-1. PythonプロジェクトにMCPを追加Pythonプロジェクトの管理には「uv」が推奨されています。 (1) プロジェク
January 30, 2023 In this post, we'll implement a GPT from scratch in just 60 lines of numpy. We'll then load the trained GPT-2 model weights released by OpenAI into our implementation and generate some text. Note: This post assumes familiarity with Python, NumPy, and some basic experience with neural networks. This implementation is for educational purposes, so it's missing lots of features/improv
Python FastAPIで構築する実用的データ統合パイプライン: 天気・交通APIを例にしたジェネレータ活用術 - Qiita
はじめに こんにちは、皆さん。今回は、FastAPIを使用して天気予報APIと交通情報APIを作成し、それらから取得したデータを効率的に統合する方法について、Pythonのジェネレータを使用したアプローチを紹介します。この例を通じて、複数のデータソースを組み合わせることで、日常生活の計画をより効率的に立てる方法を学びましょう。 目次 はじめに 環境準備 FastAPIを使用した天気・交通APIの作成 ジェネレータを使用したデータ統合 動作確認と日常生活への応用 パフォーマンスと拡張性 まとめ はじめに 日々の生活において、天気予報や交通情報は私たちの行動計画に大きな影響を与えます。本記事では、これらの情報を提供する2つのAPIを作成し、それらからのデータを効率的に統合して活用する方法を紹介します。 環境準備 まず、必要なライブラリをインストールします： from fastapi impor
CloudFormation 一撃で EC2 の Blue/Green Deployment の CodePipeline を構築する | DevelopersIO
準備 CodeCommitに以下をプッシュします。 なお、CodePipelineによる自動デプロイではファイル上書きデプロイを設定できないので、必要に応じて appspec.ymlで元のファイルを削除するように対応します。 ソースコード(index.html, hello.conf) appspec.yml (本稿では beforeInstall.sh を利用) ちなみに、index.html や hello.conf の素材は こちら を使っています。 参考 ## appspec.yml version: 0.0 os: linux files: - source: ./hello.conf destination: /etc/nginx/conf.d/ - source: ./index.html destination: /usr/share/nginx/html/ hooks:
導入 rsk0315.hatenablog.com こういう話はある*1んですが、最初からバグらせやすい書き方をしておいて「バグが出たー」と言われてもそれはそうとなってしまうので、そういうのを控えるくらいのことはするべきだと思います。 書き方が悪いせいで「十分に複雑なコード」になってしまっているものもあります（もちろん概念自体が複雑なものを実装するときは複雑になって当然ですが）。 「控えるべき書き方」とか「書くときに気をつけるべきこと」とかを紹介します。 あくまで自分の主観であって、読み手の人の方針に反するのであれば強制する気はないです。「こういう書き方もあるよー」くらいに捉えてください。 導入 紹介 控えたいこと フラグ変数を乱用しない デバッグは標準エラー出力に書く 出力パートは一箇所にまとめる 計算パートと入出力パートは分ける いくつかの具体例だけで考察を終わらせない 書きながら気を
Incident Metrics in SRE
Štěpán Davidovič Incident Metrics in SRE Critically Evaluating MTTR and Friends Boston Farnham Sebastopol Tokyo Beijing Boston Farnham Sebastopol Tokyo Beijing 978-1-098-10313-2 [LSI] Incident Metrics in SRE by Štěpán Davidovič Copyright © 2021 O’Reilly Media, Inc. All rights reserved. Printed in the United States of America. Published by O’Reilly Media, Inc., 1005 Gravenstein Highway North, Sebas
偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。この方法は直感的で実装が比較的簡単ですが、グリッドの選択が解の精度に大きく影響します。 有限要素法（Finite Element Method）: 問題の領域を小さな「要素」に分割し、各要素内で方程式を近似します。この方法は複雑な形状や境界条件を持つ問題に適しています。 有限体積法（Finite Volume Method）:
生成AI と Wikipedia記事 で 子供向けお仕事提案bot を作ってみよう(Azure OpenAI + RAG) - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
NTT コノキューに出向中の澤山です。 今年の7月にドコモから、コノキューにやってきました。 この記事は、NTTドコモ アドベントカレンダー2023 21日目の記事です。 この記事では、Wikipedia記事 と Azure OpenAI API、既存のモデルの3つを用い、RAG(Retrieval-Augmented Generation)のためのデータ作成と、RAGを活用した子ども向けお仕事提案botを作ります。 (記事の情報は2023/11月のものです。) ※プロンプトに関するTipsをまとめた記事はこちらです。 qompass.nttqonoq.com 生成AI / ChatGPT の大流行 子供のための、生成AI活用方法、ってある？ 子供向けお仕事提案チャットボットを作ってみる 全体像 ステップ1 Wikipedia + Azure OpenAI service でお仕事情報をま
TL;DR; We are changing std::sort in LLVM’s libcxx. That’s a long story of what it took us to get there and all possible consequences, bugs you might encounter with examples from open source. We provide some benchmarks, perspective, why we did this in the first place and what it cost us with exciting ideas from Hyrum’s Law to reinforcement learning. All changes went into open source and thus I can
Introduction Data preprocessing is a necessary step in any machine learning workflow, affecting both the model’s effectiveness and the ease of maintenance. While scikit-learn is commonly used for preprocessing due to its integration with the broader Python ecosystem, DuckDB offers a practical alternative by enabling SQL-based data transformations within Python. Its declarative syntax supports modu
4 Pandas Anti-Patterns to Avoid and How to Fix Them
pandas is a powerful data analysis library with a rich API that offers multiple ways to perform any given data manipulation task. Some of these approaches are better than others, and pandas users often learn suboptimal coding practices that become their default workflows. This post highlights four common pandas anti-patterns and outlines a complementary set of techniques that you should use instea
Photo by Claudio Schwarz on Unsplash. How to create a Python package? In order to create a Python package, you need to write the code that implements the functionality you want to put in your package, and then you need to publish it to PyPI. That is the bare minimum. Nowadays, you can also set up a variety of other things to make your life easier down the road: continuous testing of your package;
Today we’re excited to announce the release of TypeScript 4.8! If you’re not yet familiar with TypeScript, it’s a language that builds on JavaScript and adds syntax for types. These types let you put your expectations and assumptions into your code, and those assumptions can then be checked by the TypeScript type-checker. This checking can help avoid typos, calling uninitialized values, mixing up
H200 GPU x 8基で Qwen2.5-VL-72B-Instruct を使った OCR を試してみる - ABEJA Tech Blog
ABEJAでデータサイエンティストをしている藤原です。 今回は、株式会社ハイレゾ様のGPUクラウドサービス「GPUSOROBAN」で H200 GPU × 8基構成のシングルノードサーバを用いて、大規模モデルを使用した検証を実施しました。本記事では、その検証でのGPUサーバの使用方法や、検証内容の一つである Qwen2.5-VL-72B-Instruct を用いたOCRの結果についてご紹介します。 highreso.jp はじめに GPUクラウドサービス「GPUSOROBAN」について GPUサーバの使い方の方針と事前準備 Qwen2.5-VL-72B-Instruct を使った OCR を試してみる 条件 実装 実行時のGPU使用状況と処理速度 検証1. 通常の文書のOCR 検証2. チャート・グラフのようなテキストで表現されていない情報のテキスト化 検証3. 複雑なレイアウトのドキュメ
Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction - cl-fast-ecs by Andrew
Gamedev in Lisp. Part 1: ECS and Metalinguistic Abstraction In this series of tutorials, we will delve into creating simple 2D games in Common Lisp. The result of the first part will be a development environment setup and a basic simulation displaying a 2D scene with a large number of physical objects. It is assumed that the reader is familiar with some high-level programming language, has a gener
Agents
Intelligent agents are considered by many to be the ultimate goal of AI. The classic book by Stuart Russell and Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach (Prentice Hall, 1995), defines the field of AI research as “the study and design of rational agents.” The unprecedented capabilities of foundation models have opened the door to agentic applications that were previously unimaginabl
Piccolo - A Stackless Lua Interpreter 2024-05-01 History of piccolo A "Stackless" Interpreter Design Benefits of Stackless Cancellation Pre-emptive Concurrency Fuel, Pacing, and Custom Scheduling "Symmetric" Coroutines and coroutine.yieldto The "Big Lie" Rust Coroutines, Lua Coroutines, and Snarfing Zooming Out piccolo is an interpreter for the Lua language written in pure, mostly safe Rust with a
When people say “debuggers are useless and using logging and unit-tests is much better,” I suspect many of them think that debuggers can only put breakpoints on certain lines, step-step-step through the code, and check variable values. While any reasonable debugger can indeed do all of that, it’s only the tip of the iceberg. Think about it; we could already step through the code 40 years ago, sure
Golang Mini Reference 2022: A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY)
Golang Mini Reference 2022 A Quick Guide to the Modern Go Programming Language (REVIEW COPY) Harry Yoon Version 0.9.0, 2022-08-24 REVIEW COPY This is review copy, not to be shared or distributed to others. Please forward any feedback or comments to the author. • feedback@codingbookspress.com The book is tentatively scheduled to be published on September 14th, 2022. We hope that when the release da
AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation
233 AST vs. Bytecode: Interpreters in the Age of Meta-Compilation OCTAVE LAROSE, University of Kent, UK SOPHIE KALEBA, University of Kent, UK HUMPHREY BURCHELL, University of Kent, UK STEFAN MARR, University of Kent, UK Thanks to partial evaluation and meta-tracing, it became practical to build language implementations that reach state-of-the-art peak performance by implementing only an interprete
偏微分方程式の数値解法とは 偏微分方程式の数値解法は、偏微分方程式（PDE: Partial Differential Equations）の解を近似的に求めるための手法のことを指します。これらの方程式は、多くの場合、解析的な解が見つけられないため、数値的な手法が必要となります。以下に、主な数値解法をいくつか紹介します。 有限差分法（Finite Difference Method）: 空間や時間を離散的なグリッドに分割し、微分を差分に置き換えることにより近似します。この方法は直感的で実装が比較的簡単ですが、グリッドの選択が解の精度に大きく影響します。 有限要素法（Finite Element Method）: 問題の領域を小さな「要素」に分割し、各要素内で方程式を近似します。この方法は複雑な形状や境界条件を持つ問題に適しています。 有限体積法（Finite Volume Method）:
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I often come across developers who know the mechanics of Python error handling well, yet when I review their code I find it to be far from good. Exceptions in Python is one of those areas that have a surface layer that most people know, and a deeper, almost secret one that a lot of developers don't even know exists. If you want to test yourself on this topic, see if you can answer the following qu
[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO
はじめに Amazon Connectでの発話内容をAmazon Transcribeで文字起こしし、音声出力するフローを構築しましたので、手順をまとめました。コンタクトセンターの無人対応を想定しています。 文字起こし内容を音声出力するまでの流れは次の通りです。 コンタクトフロー内で「メディアストリーミングの開始」ブロックを使って、Amazon Kinesis Video Streams（以降、KVS）への音声のストリーミングを開始します。 発話します。 発話後、「顧客の入力を保存する」ブロックで、顧客が特定の番号を押すと、ストリーミングが終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、以下の処理を行います。 LambdaでKVSからメディアデータを取得します。 メディアデータから音声データを抽出し、WAV形式に変換し、S3バケットに音声ファイルを保存します。 Amaz
![[電話無人対応] Amazon Connectで通話中に発話した内容を、Amazon Transcribeで文字起こしし復唱してみた | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7d9513cdfe28fb7a746a548b7f81ff7ebb44ba22/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F08%2Famazon-transcribe.png)
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In every business, legal contracts are foundational documents that define the relationships, obligations, and responsibilities between parties. Whether it’s a partnership agreement, an NDA, or a supplier contract, these documents often contain critical information that drives decision-making, risk management, and compliance. However, navigating and extracting insights from these contracts can be a
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.54.1: The update addresses an issue with an extension dependency. Update 1.54.2: The update addresses these issues. Update 1.54.3: The update addresses this issue. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the February 2021 release of Vi
Patterns for Building LLM-based Systems & Products [ llm engineering production 🔥 ] · 66 min read Discussions on HackerNews, Twitter, and LinkedIn “There is a large class of problems that are easy to imagine and build demos for, but extremely hard to make products out of. For example, self-driving: It’s easy to demo a car self-driving around a block, but making it into a product takes a decade.”
Proactively keep resources secure and compliant with AWS CloudFormation Hooks | Amazon Web Services
AWS Cloud Operations Blog Proactively keep resources secure and compliant with AWS CloudFormation Hooks Organizations want their developers to provision resources that they need to build applications while maintaining compliance with security, operational, and cost optimization best practices. Most solutions today inform customers about noncompliant resources only after those resources have been p
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