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
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
Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics
Lakehouse: A New Generation of Open Platforms that Unify Data Warehousing and Advanced Analytics Michael Armbrust1, Ali Ghodsi1,2, Reynold Xin1, Matei Zaharia1,3 1Databricks, 2UC Berkeley, 3Stanford University Abstract This paper argues that the data warehouse architecture as we know it today will wither in the coming years and be replaced by a new architectural pattern, the Lakehouse, which will
Pandas is a very popular tool for data analysis. It comes built-in with many useful features, it's battle tested and widely accepted. However, pandas is not always the best tool for the job. SQL databases have been around since the 1970s. Some of the smartest people in the world worked on making it easy to slice, dice, fetch and manipulate data quickly and efficiently. SQL databases have come such
参考文献 ※1 EDINET API機能追加に係る利用者向け説明会資料 ※2 EDINET API仕様書 Version2 ①会社名の選択 まず会社一覧及び、会社のEDINETコードが必要になってきます。 これについてはAPIで取得する方法はなく公式サイトからZIPを落としてくるか ここからプログラム的に自動でダウンロードする必要があります。 今回は手動であらかじめダウンロードしたものを使います。 公式サイトからダウンロードすると毎回リンクが変わる、上記の直接リンクだと固定という謎仕様のようです（ドキュメントにもそうかいてある） ZIPを展開するとShift-JISのCSVが手に入ります。文字コードに注意しましょう。EDINETからダウンロードするCSVはUTF16なのにこっちはShiftJISなのです。 中身は上記のようなもになっています。 末尾に0がついているものの証券コードも入ってい
概要 この記事を読む対象者 生成系AI（ChatGPTなど）の連携に興味があるWordpressを使う人。 この記事の内容 WordPressの独自データを活用し、RAGを使った簡易チャット機能を構築する手順。 この記事を読んで分かること CSV+BIN形式で記事要約を埋め込み検索し、WordPress REST API経由でChatGPTに回答させる実装方法。 序説 みなさん、WordPressでのサイト運営は楽しんでいますか？ 中にはフルスクラッチで構築する方もいらっしゃいますが、簡単に導入・管理ができるCMS[1]を使う方も多いのではないでしょうか。 本記事では、そんなWordPressを使いながら RAG[2] を用いた検索機能の構築を紹介します。 成果物 以下の画像のように、WordPress上に用意したチャット画面でユーザが質問を入力すると、 1. 生成AI（ChatGPT）に
Streamlit in SnowflakeによるAI分析アプリ（PythonもSQLも苦手でもアプリを作れるよ！！）
Streamlit in SnowflakeによるAI分析アプリ（PythonもSQLも苦手でもAI分析が出来るプリセットパッケージアプリ） Snowflake × AIで変わる！データ分析の新しいカタチ 「データ分析の民主化」を5分で体験してみませんか？ ✅ SQLを書けない人でも自然言語でデータ分析 ✅ 分析結果をAIが自動で考察・レポート化 ✅ 美しいグラフを数クリックで作成 ✅ 社内の非エンジニアにも即座にデモ可能 この記事で紹介するStreamlit in Snowflakeアプリなら、上記すべてがプログラミング不要で実現できます。 今回は、特に非エンジニアもしくはプログラミングが苦手な人でもコピペベースでアプリを作れるように、プリセットパッケージ化しておりますので、Snowflakeのユーザーであればすぐにでも利用が出来ます。（なのでGitからの取得とかもありません。） このA
Pythonで簡単に時系列予測が行えるGreykiteを使ってみた - ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ
はじめに この記事はドコモアドベントカレンダー19日目の記事になります。 NTTドコモサービスイノベーション部2年目社員の上田です。 業務では主に、AI等デジタルマーケティング技術の企業活動適用を行っております。 最近はVUCA (Volatility、Uncertainty、Complexity、Ambiguity) の時代で、不確実性が高く将来の予測が困難とも言われております。 しかし、予測しづらいから何もしなくていいや〜というのではなく、過去蓄積されてきたデータと最新のAI技術を用いてある程度定量的に未来を予測したいですよね。 ということで、今回はPythonで将来の時系列予測を行うことができる、Greykiteという、2021年にLinkedInが開発したライブラリを紹介いたします。 執筆当時は実装に関する日本語の記事がほとんどなく、Greykiteを利用する際はぜひ本記事をご参考
In this article, I will introduce the pandas library of Python programming language for data science. We will also see practical examples of code to create data frames, logical operations, and looping, apart from examples of code for the advanced concepts of pandas. Introduction to pandaspandas is a great library of Python for data science for most industry applications with massive amounts of dif
Reindex, Transform, and Aggregate datasets using pandas Library
Most of the time, the dataset we will get from the business will be dirty and cannot be used straight forward to train machine learning models. Therefore, we must treat the dataset and bring it to the desired form to input it into an algorithm. This tutorial discusses reindexing, transforming, and aggregating datasets in Pandas. What are Reindexing, Transforming, and Aggregating?Reindexing, transf
Dive deep into AWS Glue 4.0 for Apache Spark | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog Dive deep into AWS Glue 4.0 for Apache Spark Jul 2023: This post was reviewed and updated with Glue 4.0 support in AWS Glue Studio notebook and interactive sessions. Deriving insight from data is hard. It’s even harder when your organization is dealing with silos that impede data access across different data stores. Seamless data integration is a key requirement in a modern data
How the Allen Institute uses Amazon EMR and AWS Step Functions to process extremely wide transcriptomic datasets | Amazon Web Services
AWS Big Data Blog How the Allen Institute uses Amazon EMR and AWS Step Functions to process extremely wide transcriptomic datasets This is a guest post by Gautham Acharya, Software Engineer III at the Allen Institute for Brain Science, in partnership with AWS Data Lab Solutions Architect Ranjit Rajan, and AWS Sr. Enterprise Account Executive Arif Khan. The human brain is one of the most complex st
Python is one of the best programming languages. Due to its readability and beginner-friendly nature, it has been accepted by industries around the world. So to master Python for any field you have to work on projects. In this article, I will introduce you to 100+ amazing Python projects with source code solved and explained for free. Python Projects with Source Code Python Projects For Beginners:
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Practical SQL for Data Analysis
StreamlitでEDINETから有価証券報告書をダウンロードして分析するWEBアプリをサクっとつくろう
ChatGPTにサイトを丸ごと読ませる!? WordPress×RAGで進化するQ&A
pandas: An Ultimate Python Library for Data Science
Python Projects with Source Code | Aman Kharwal