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
こういうのが欲しかったんだよ。マジで。 コマンドラインからLLMを呼び出せるgptmeというツールがアツい これは、gptmeコマンドを追加するというもの。 環境変数としてOPENAI_API_KEYとかAnthropicのキーとかを設定しておくと勝手にAPIを呼び出してくれる。もちろん、クラウドに送信するとかけしからんという勢にはローカルLLMでも対応できる。 こいつはコマンドライン版ChatGPTのようなものなので、コマンドラインで動くのだが、その真価は例えばパイプで繋いだ時とかに発揮される。 $ du -d 1|gptme "一番容量を食ってるフォル ダは何Gバイト使ってんの?" Found OpenAI API key, using OpenAI provider [10:13:32] No model specified, using recommended model for
ソーシャル経済メディア「NewsPicks」で推薦や検索などのアルゴリズム開発をしている北内です。Pythonは頻繁に新機能や便利なライブラリが登場し、ベストプラクティスの変化が激しい言語です。そこで、2024年2月時点で利用頻度の高そうな新機能、ライブラリ、ツールなどを紹介したいと思います。 この記事では広く浅く紹介することに重点を置き、各トピックについては概要のみを紹介します。詳細な使用方法に関しては各公式サイト等での確認をおすすめします。なお、本記事ではOSとしてmacOSを前提としています。 環境構築 Pythonの環境構築はpyenvとPoetryの組み合わせがもっとも標準的でしょう。 以下の手順でpyenvとPythonをインストールできます。 brew install pyenv # Bashの場合 echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.ba
MCP（Model Context Protocol）を活用したJグランツ補助金検索システムの実装例｜デジタル庁
デジタル庁プロダクトマネージャーユニットの土岐竜一です。事業者の手続システム総括班で、Jグランツを含む事業者向けシステムなどを担当しています。 この記事では、デジタル庁が運用する補助金電子申請システム「Jグランツ」のAPIを、Anthropic社が提唱するModel Context Protocol（MCP） によりラッピングし、LLMから利用可能なシステムのサンプル設計および実装について説明します。 具体的には、Pythonで簡単に実装できるFastMCPフレームワークを利用し、Jグランツの補助金検索や詳細の取得などの実用的な機能を備えたMCPサーバーを例として実装します。なお、本記事におけるコードはGitHubよりダウンロード可能です。 本実装例で実現できること今回紹介するMCPサーバーを利用すると、LLM（Claudeなど）を通じて、以下のような自然言語によるJグランツの補助金検索や
KeyTrap （CVE-2023-50387）を検証してみた - knqyf263's blog
DNSは趣味でやっているだけですし有識者のレビューを経ているわけでもないので誤りを含むかもしれませんが、DNS界隈には優しい人しかいないのできっと丁寧に指摘してくれるはずです。 追記：めちゃくちゃ丁寧にレビューしていただいたので修正いたしました。森下さんほどの方に細かく見ていただいて恐れ多いです...（学生時代に某幅広合宿で森下さんの発表を見てDNSセキュリティに興味を持った） 4万文字を超える大作、おつかれさまです。わかりやすく書けていると思いました。 ざっと読んで、コメントしてみました。ご参考まで。https://t.co/bVj5WeFHQr https://t.co/ku5NOx6ua8— Yasuhiro Morishita (@OrangeMorishita) 2024年2月19日 要約 背景 詳細 DNSSECとは？ DNSSECの可用性 鍵タグの衝突 攻撃内容 SigJam
大実験！ChatGPTは競プロの問題を解けるのか (2024年5月版) - E869120's Blog
1. はじめに 2024 年 5 月 14 日、OpenAI 社から新たな生成 AI「GPT-4o」が発表され、世界に大きな衝撃を与えました。これまでの GPT-4 よりも性能を向上させただけでなく1、音声や画像のリアルタイム処理も実現し、さらに応答速度が大幅に速くなりました。「ついにシンギュラリティが来てしまったか」「まるで SF の世界を生きているような感覚だ」という感想も見受けられました。 しかし、いくら生成 AI とはいえ、競技プログラミングの問題を解くのは非常に難しいです。なぜなら競技プログラミングでは、問題文を理解する能力、プログラムを実装する能力だけでなく、より速く答えを求められる解法 (アルゴリズム) を考える能力も要求されるからです。もし ChatGPT が競技プログラミングを出来るようになれば他のあらゆるタスクをこなせるだろう、と考える人もいます。 それでは、現代最強の
Amazon Connect + Whisper + GPT-4 Turboで、発話から個人情報（名前、住所、生年月日）を正しく認識できるか試してみた | DevelopersIO
構成 構成としては、下記の通りです。 Connectのフローの詳細は下記の通りです。 例として、発話で住所を認識させる処理の流れは以下のとおりです。 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、Kinesis Video Stream（KVS）への音声のストリーミングを開始します。 顧客は、住所を含めた発話をします。 「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、ストリーミングを終了します。 「AWS Lambda関数を呼び出す」ブロックを使い、LambdaでKVSからデータを取得します。取得したデータをWAV形式に変換し、Whisper APIで文字起こしします。文字起こし内容から、GPT-4 Turboで住所のみを抽出します。 プロンプト再生で、住所のみを音声出力します。 以下の図は、電話での対話の流れを示しています。 前提 2023年11月時
Last week, I built a tiny Linux system from scratch, and booted it on my laptop! Here’s what it looked like: Let me tell you how I got there. I wanted to learn more about how the Linux kernel works, and what’s involved in booting it. So I set myself the goal to cobble together the bare neccessities required to boot into a working shell. In the end, I had a tiny Linux system with a size of 2.5 MB,
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
PostgreSQL Client から自作 DBMS に接続する - goropikariの備忘録
最近、Go の練習がてら書いていた自作 DBMS に PostgreSQL client で接続できるようになったので、そのやり方を残しておきます。(これから紹介するサンプルコードはすべて Python ですが) github.com psql --version psql (PostgreSQL) 13.2 pgcon の資料と PostgreSQL の公式 Document、加えて PostgreSQL server と client 間に流れるパケットを眺めると、自作DBMSは client から接続されたときにどういうパケットを返せばいいのかが見えてきます。 https://www.pgcon.org/2014/schedule/attachments/330_postgres-for-the-wire.pdf https://www.postgresql.org/docs/13/
GPT-5 の新パラメータとツール｜npaka
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・GPT-5 New Params and Tools - OpenAI Cookbook 1. verbosity1-1. 概要「verbosity」は、出力トークン数を調節できます。 ・low : 簡潔なUX、簡潔な文章 ・medium (デフォルト) : バランスの取れた詳細 ・high : 詳細な情報。監査、教育、引き継ぎに最適 1-2. verbosityの効果の確認プロンプトを一定に保ったまま、「verbosity」を変更することで、効果を確認できます。 response = client.responses.create( model="gpt-5", input="人生、宇宙、そして万物に関する究極の問いに対する答えは何でしょうか?", text={ "verbosity": "low" } ) print(response
アソビュー！ Advent Calendar 2022の2日目（裏面）の記事です。 アソビューでQAをしている渡辺です。 前職ではエンジニア、およびQAをしておりましたが、10月よりアソビューにQAとして入社しました。 今回は、API呼び出しを含むE2Eテストの自動化を、他社ウェブサイトに仕様記載の無料公開APIで試してみた話となります。 アソビューのQAでは、開発スピードと品質向上の両立を図ることを重視しています。 そのためにも、シフトレフトやテスト自動化推進の取り組みは重要です。 現在QAとして参画中のプロジェクトでAPIの外部公開があり、E2EテストとしてAPIを含むテストの自動化はこれまでしていないので、APIを含むテストについて、Seleniumで簡単に自動化できないか試してみました。 なぜSeleniumか？ なぜPythonか？ 試してみるテストケース 天気予報APIの仕様
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
Fish 4.0: The Fish Of Theseus
About two years ago, our head maintainer @ridiculousfish opened what quickly became our most-read pull request: #9512 - Rewrite it in Rust Truth be told, we did not quite expect that to be as popular as it was. It was written as a bit of an in-joke for the fish developers first, and not really as a press release to be shared far and wide. We didn’t post it anywhere, but other people did, and we go
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
A few months ago, I set myself the challenge of writing a C compiler in 500 lines of Python1, after writing my SDF donut post. How hard could it be? The answer was, pretty hard, even when dropping quite a few features. But it was also pretty interesting, and the result is surprisingly functional and not too hard to understand! There's too much code for me to comprehensively cover in a single blog
IntroductionPython-BPF offers a new way to write eBPF programs entirely in Python, compiling them into real object files. This project is open-source and available on GitHub and PyPI. I wrote it alongside R41k0u. Published Library with Future PlansPython-BPF is a published Python library with plans for further development towards production-ready use. You can pip install pythonbpf but it’s certain
Today, we are excited to announce the launch of .NET 10, the most productive, modern, secure, intelligent, and performant release of .NET yet. It’s the result of another year of effort from thousands of developers around the world. This release includes thousands of performance, security, and functional improvements across the entire .NET stack-from languages and developer tools to workloads-enabl
ノードエディタ形式の画像処理ツール「Image-Processing-Node-Editor」 - Qiita
はじめに 趣味でノードエディタ形式の画像処理ツール「Image-Processing-Node-Editor」を作りました。 その紹介の記事です。中身にOpenCVガッツリ使っているからアドカレOKですよね。。。👀？ ガッツリ使っているという意味では、GUI部分の DearPyGui のほうがガッツリ使っているかもしれませんが🤔 「Image-Processing-Node-Editor」とは 以下のように、ノードを接続していくことで、処理結果を可視化しながら画像処理が行えるツールです。 以下のような特徴があります。 主要な処理は全てPython ※ライブラリ部分除く 各処理を可視化しながら画像処理が試せる 自作ノードの追加が容易 (だと信じている) 記事書くために見直していましたが、イマイチ複雑ですわ、、、😇 OSS (Apache 2.0ライセンス) デフォルトでいくつかのAI機
SREの菅原です。 カンムのサービスはWebサービス・バッチ処理なども含めて基本的にはECS上で動かしているのですが、簡単なバッチ処理はLambda+EventBridge Schedulerの組み合わせで動かすこともあります。 LambdaはECSに比べてDockerイメージのビルドやECRの準備が不要で作成の手間が少ないのですが、terraformでデプロイまで含めて管理しようとすると少し問題がありました。 terraformでのLambdaのデプロイの問題点 例えば以下のような構成のNode.jsのLambdaをデプロイする場合 / ├── lambda.tf └── lambda ├── app.js ├── package-lock.json └── package.json // app.js const util = require("util"); const gis =
Updated Mon Feb 5 10:22:02 EST 2024 Available in paperback and e-book formats. Order at Amazon and other fine booksellers. Introduction This page holds material related to the second edition of The AWK Programming Language. The first edition was written by Al Aho, Brian Kernighan and Peter Weinberger in 1988. Awk has evolved since then, there are multiple implementations, and of course the computi
缶つぶし機とソフトウェア移行技術 - Refactoring to Rust の読書感想文 - じゃあ、おうちで学べる
はじめに ——あるいは、「知っている」と「理解している」の間 Rustのことは、知っていた。学習もしていた。実務でも使っていた。 でも、それは知っているつもりだった。 知ってるつもり 無知の科学 (ハヤカワ文庫NF) 作者:スティーブン スローマン,フィリップ ファーンバック早川書房Amazon 日々Rustで開発し、BoxとRcとArcを使い分け、tokio::spawnでタスクを生成し、?演算子を当たり前のように書いている。FFI？PyO3使えばいいでしょ。WebAssembly？wasm-bindgenがあるじゃない。技術的には、確かに「使える」レベルにはあった。 でも、心のどこかで感じていた違和感があった。 オートバイのエンジンを分解できる人と、エンジンが動く原理を理解している人は違う。コードが動くことと、なぜそう書くべきかを理解することも違う。私は前者だった。メカニックではあった
June 5, 2023 by Dirk Bäumer VS Code for the Web (https://vscode.dev) has been available for some time now and it has always been our goal to support the full edit / compile / debug cycle in the browser. This is relatively easy for languages like JavaScript and TypeScript since browsers ship with a JavaScript execution engine. It is harder for other languages since we must be able to execute (and t
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
Notes by djb on using Fil-C (2025) I'm impressed with the level of compatibility of the new memory-safe C/C++ compiler Fil-C (filcc, fil++). Many libraries and applications that I've tried work under Fil-C without changes, and the exceptions haven't been hard to get working. I've started accumulating miscellaneous notes on this page regarding usage of Fil-C. My selfish objective here is to protect
GitHub Actions on AWS with CDK - NTT docomo Business Engineers' Blog
はじめに こんにちは、イノベーションセンターの福田です。 今回、開発環境改善の取り組みとして GitHub Actions の self-hosted runners を AWS 上に構築しました。 この構築で得られた知見について共有します。 概要 GitHub Actions は GitHub で CI/CD を手軽に実現する機能です。 GitHub が提供している環境を利用して、 CI/CD のジョブを実行できます1。 一方で、ハードウェア等をカスタマイズできないため、例えば容量が大きくより速度の早いストレージを利用したい場合や、より多くのメモリを利用したい場合に対応ができません。 そこで、GitHub Actions には self-hosted runners という機能があり、自身の環境で GitHub Actions の CI/CD ジョブを走らせる環境を用意できます。 今回は
Harden-Runner detection: tj-actions/changed-files action is compromised - StepSecurity
IntroductionWe have concluded our investigation into the critical security incident involving the `tj-actions/changed-files` GitHub Action. The issue has been reported to GitHub, and an official CVE — CVE-2025-30066 — has been published to track the incident. You can find more details in GitHub Issue #2463. Based on our findings, the Action was compromised and posed a significant risk by exposing
Since our launch of the Mojo programming language on May 2nd, more than 120K+ developers have signed up to use the Mojo Playground and 19K+ developers actively discuss Mojo on Discord and GitHub. Today, we’re excited to announce the next big step in Mojo’s evolution: Mojo is now available for local download – beginning with Linux systems, and adding Mac and Windows in coming releases. While the Mo
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
Syntax Highlighting in Hand-Coded Websites The problem I have been trying to identify practical reasons why hand-coding websites with HTML and CSS is so hard (by hand-coding, I mean not relying on frameworks, generators or 3rd party scripts that modify the DOM). Let's say, I want to make a blog. What are the actual things that prevent me from making—and maintaining—it by hand? What would it take t
Parsing SQL - Strumenta
The code for this tutorial is on GitHub: parsing-sql SQL is a language to handle data in a relational database. If you worked with data you have probably worked with SQL. In this article we will talk about parsing SQL. It is in the same league of HTML: maybe you never learned it formally but you kind of know how to use it. That is great because if you know SQL, you know how to handle data. However
The unreasonable effectiveness of f-strings and re.VERBOSE
... in which we look at one or two ways to make life easier when working with Python regular expressions. tl;dr: You can compose verbose regular expressions using f-strings. Here's a real-world example – instead of this: 1pattern = r"((?:\(\s*)?[A-Z]*H\d+[a-z]*(?:\s*\+\s*[A-Z]*H\d+[a-z]*)*(?:\s*[\):+])?)(.*?)(?=(?:\(\s*)?[A-Z]*H\d+[a-z]*(?:\s*\+\s*[A-Z]*H\d+[a-z]*)*(?:\s*[\):+])?(?![^\w\s])|$)"
AWS News Blog New for App Runner – VPC Support With AWS App Runner, you can quickly deploy web applications and APIs at any scale. You can start with your source code or a container image, and App Runner will fully manage all infrastructure including servers, networking, and load balancing for your application. If you want, App Runner can also configure a deployment pipeline for you. Starting toda
Amazon ConnectとKinesis Video Streamsを利用した音声データの録音と保存（「留守番電話」や「AIチャットボット」で利用） | DevelopersIO
はじめに Amazon Connectでエージェントが介在しない「留守番電話」や「AIチャットボット」で録音したい場合、Kinesis Video Streams（以降、KVS）経由でAWS Lambdaを使い音声データの録音と保存する方法をまとめました。 Amazon Connectでは、下記のコンタクフローのブロックで録音できますが、録音条件は、顧客とエージェントが繋がってからのみ録音されます。 エージェントが介在しない、「留守番電話」やAmazon Lexと組み合わせた「AIチャットボット」の場合、録音機能は利用できません。 解決策として、コンタクフロー内で「メディアストリーミングの開始」というブロックを利用し、KVSにメディアデータを保存できます。ここで注意が必要なのは、保存されたメディアデータがMatroska（MKV）形式となるため、一般的な形式であるWAVなどの形式に変換する
Over the course of my Spring 2020 semester at Harvey Mudd College, I developed a self-hosting compiler entirely from scratch. This article walks through many interesting parts of the project. It’s laid out so you can just read from beginning to end, but if you’re more interested in a particular topic, feel free to jump there. Or, take a look at the project on GitHub. Table of contents What the pro
👋 This page was last updated ~3 years ago. Just so you know. In the two years since I’ve posted I want off Mr Golang’s Wild Ride, it’s made the rounds time and time again, on Reddit, on Lobste.rs, on HackerNews, and elsewhere. And every time, it elicits the same responses: You talk about Windows: that’s not what Go is good at! (Also, who cares?) This is very one-sided: you’re not talking about th
A Walk with LuaJIT
The following is a chronicle of implementing a general purpose zero-instrumentation BPF based profiler for LuaJIT. Some assumptions are made about what this entails and it may be helpful to read some of our other work in this area. One major change from prior efforts is that instead of working with the original Parca unwinder we are now working with the OpenTelemetry eBPF profiler. If you missed t
python_modules.pdf
Python3 OpenCV / Pillow / pygame / Eel / PyDub / NumPy / matplotlib / SciPy / SymPy / gmpy2 / hashlib, passlib / Cython / Numba / ctypes / PyInstaller / curses / tqdm / JupyterLab / json / psutil / urllib / zenhan / jaconv Copyright © 2017-2025, Katsunori Nakamura 2025 8 19 Python ‘ .py’ Python Python Windows PSF Python py .py Enter macOS Linux PSF Python python3 .py Enter Anaconda Prompt Python p
This post is an account of why I prefer using the attrs library over Pydantic. I'm writing it since I am often asked this question and I want to have something concrete to link to. This is not meant to be an objective comparison of attrs and Pydantic; I'm not interested in comparing bullet points of features, nor can I be unbiased since I'm a major contributor to attrs (at time of writing, second
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可愛すぎかよ! ハッカーの新しい相棒 コマンドラインからLLMを使えるgptme｜shi3z
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Notes by djb on using Fil-C (2025)
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New for App Runner – VPC Support | Amazon Web Services
Kalyn: a self-hosting compiler for x86-64
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