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
AWS Documentation MCP Server でAWSのFAQアシスタントを作成する - Taste of Tech Topics
はじめに データ分析エンジニアの木介です。 AWSの公式ドキュメントで欲しい情報を探そうとしても、なかなか目的のページが見つからなかったりすることってありませんか？ AWSから「AWS Documentation MCP Server」が公開されたため、本記事では、それを利用して、最新のAWSドキュメントに基づき、質問に回答してくれるFAQアシスタントの作成方法について紹介したいと思います。 MCP Serverの呼び出しには、Claude Desktop および dolphin-mcp を利用します。 github.com はじめに 概要 1. MCPとは MCPのしくみ 2. AWS Documentation MCP Serverとは Claude Desktop経由でAWS ドキュメントのFAQアシスタントを作成する dolphin-mcpでAWS ドキュメントのFAQアシスタント
# ----------------------------- # 2nd Screening V1 # ----------------------------- import time global_start_time = time.time() from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np import os from tqdm.notebook import tqdm import yfinance as yf from curl_cffi import requests # -------------------------------------------------- # ヘルパー関数定義セクション # --------
awesome-scalability
The Patterns of Scalable, Reliable, and Performant Large-Scale Systems View the Project on GitHub View On GitHub An updated and organized reading list for illustrating the patterns of scalable, reliable, and performant large-scale systems. Concepts are explained in the articles of prominent engineers and credible references. Case studies are taken from battle-tested systems that serve millions to
Raspberry PiとAWSを利用して子どもたちのゲーム時間を可視化してみた | DevelopersIO
DynamoDBの作成 さっそくテーブルをCDKで構築してみます。 from aws_cdk import ( Stack, RemovalPolicy, aws_dynamodb as dynamodb, # DynamoDBのライブラリをimport ) from constructs import Construct class GameCounterStack(Stack): def __init__(self, scope: Construct, construct_id: str, **kwargs) -> None: super().__init__(scope, construct_id, **kwargs) # The code that defines your stack goes here # ここから下に追記していきます。 # DynamoDB ログデータ格納用
900行のコードをノーミスで出力するClaude 3.5 Sonnet (New) やるなお主｜平岡憲人（ノーリー）
こんにちは！ ノーリーです。ClaudeやChatGPT、Gemini使ってますか？ 今朝リリースされた、Claude 3.5 Sonnet (New)のコード生成能力を味う記事です。 では、まったり参りましょう！ １．公式情報Claude 3.5 Sonnetは、コーディング能力において大きな進化を遂げたAIモデルだそうです。このモデルの新機能と改善点は以下の通りです。 強化されたコーディング支援: Claude 3.5 Sonnetは、JavaScriptやPythonなどの様々なプログラミング言語でコード生成する能力に優れています。簡単なコード補完から複雑な問題解決シナリオまで対応可能で、開発プロセスを大幅に効率化できます。 問題解決能力の向上: HumanEvalベンチマークで64%の問題を解決する能力を示し、前バージョンのClaude 3 Opusの38%から大幅に向上しました。
copilot-explorer
Copilot Internals | thakkarparth007.github.io Github Copilot has been incredibly useful to me. It can often magically read my mind and make useful suggestions. The thing that surprised me the most was its ability to correctly “guess” functions/variables from surrounding code – including from other files. This can only happen, if the copilot extension sends valuable information from surrounding cod
【実践】PythonとOpenStreetMapで学ぶ経路システム開発入門 - uepon日々の備忘録
前回はGoogle Map APIを使用して開発を行いましたが、今回はOpenStreetMapを使用した似たようなことにチャレンジしてみようと思います。Pythonを使ってOpenStreetMapの経路検索URLを生成する方法ことを目的とします。 参考 uepon.hatenadiary.com オープンストリートマップ（OpenStreetMap）とは？ オープンストリートマップ（英語: OpenStreetMap、OSM）は、自由に利用でき、なおかつ編集機能のある世界地図を作るオープンコラボレーションプロジェクトである。GPS機能を持った携帯機器、空中写真、衛星画像、他の地理情報システムからのデータをもとに作られていくのが基本だが、編集ツール上で道1本から手入力での追加も可能である。与えられた画像とベクトルデータセットはオープンデータベースライセンス（ODbL）1.0のもと再利用可
人手のリサーチをデータパイプラインに。dbt Python model × LLM Web Searchで公開情報をSnowflakeに載せるまで - LayerX エンジニアブログ
LayerX BizOps 部データグループのさえない (@saeeeeru) です。最近は娘と『名探偵プリキュア！』にハマっています。「自分で見て、感じて、考えて、"本当"の答えを出す」。AI 時代だからこそ刺さるメッセージです（推理パートをちゃんと解けるようになりたい）。 前回の記事では、dbt Python model から外部 API を呼び出す実装パターンを紹介しました。今回はその応用として、LLM の Web Search 機能を使って公開情報を取得し、それをデータパイプラインに組み込む実践例を書きます。 この記事では、まず LLM の Web Search 機能をどう使うとデータパイプラインに載せやすい形になるのか を説明し、そのうえで Snowflake / dbt にどう載せたのか、そして本番運用の中でどんな品質課題が見えてきたのか、という順に整理します。 Web Sea
中間層をリピートするだけでLLM性能が向上する!? 4090x2でリーダーボードトップになった手法Repeat Your Self｜shi3z
この手法は、「LLM神経解剖学」と銘打ち、LLMのレイヤーが実際には何をやっているのか類推しようとする。 Ngによれば、LLMは入力層に近いところでは入力された言語から、LLMが使用する中間表現に変換され、出力層に近いところでは、中間表現から出力表現に変換される。 実際の「思考」は、中間層で行われているというのがNgの主張の中心である。 そこでNgは、グリッドサーチを行って、中間層をどのようにリピートすれば一番性能が上がるかというポイントを探った。これがRYS-XLargeというモデルだ。 RYS-XLargeは、LLMリーダーボードで並いるモデルを追い抜き、一位になった。重要なのは、RYS-XLargeは一切の再学習や事後学習を行っていないという点だ。 LLMリーダーボードでQwen2-72Bを抜いてトップにそして、このリーダーボードの闇の部分になるのだが、Ng自身はリーダーボードでトッ
LLM音声対話システムの応答を高速化してみた | CyberAgent Developers Blog
はじめまして、CyberAgent AI Lab Intaractive Agentチームの技術研究員の大平といいます。 この記事は CyberAgent Developers Advent Calendar 2023 1日目の記事です。 ChatGPTの登場以降、自然なチャット対話はAPI呼び出しだけで簡単に実装できるようになりました。 更に人間のようなインタラクションを実現しようとすれば、音声対話に発展させたいと思う方も多いかと思われます。 しかし実際にLLMを使って音声対話システムを構築してみると、そのレスポンスの遅さに不満を感じることになります。 この記事ではよくあるシンプルなLLMを用いた音声対話に対していくつかの工夫を施し、その応答速度をできるだけ早めてみようという試みになります。 よくある構成として、以下を用います。 音声認識 Google STT LLM ChatGPT 3
Wasm core dumps and debugging Rust in Cloudflare Workers
Wasm core dumps and debugging Rust in Cloudflare Workers2023-08-14 A clear sign of maturing for any new programming language or environment is how easy and efficient debugging them is. Programming, like any other complex task, involves various challenges and potential pitfalls. Logic errors, off-by-ones, null pointer dereferences, and memory leaks are some examples of things that can make software
Update 1.97.1: The update addresses these security issues. Update 1.97.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the January 2025 release of Visual Studio Code. There are many updates in this version that we hope you'll like, some of the key highlights include: Next Edit Suggestions (preview) - Co
Security Update: Suspected Supply Chain Incident | liteLLM
Status: Active investigation Last updated: March 27, 2026 Update (March 30): A new clean version of LiteLLM is now available (v1.83.0). This was released by our new CI/CD v2 pipeline which added isolated environments, stronger security gates, and safer release separation for LiteLLM. Update (March 27): Review Townhall updates, including explanation of the incident, what we've done, and what comes
--- name: skill-creator description: Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Claude's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations. license: Complete terms in LICENSE.txt --- # Skill Creator This skill provides guidance for creating effective skills. ## About Skills S
こんにちは、ヌーラボTypetalkチームの伊藤です。 本記事はブログリレーの7/26分になります。 植物の観察日記をつけたことがありますか？ 皆さんは、植物の観察日記をつけたことがありますか？ 夏休みになると宿題として課される、アレです。 私はいままで一度もこの課題をやり遂げられたことがありません。私の夏休みは常に「植物の観察日記をやり遂げられなかった」という悔しさで幕を閉じます。 20年以上経った現在でも、夏がくると思い出します。このままでは夏を心から楽しむことができません。そこで、この夏をかけて自身のトラウマを克服すべく、植物の観察日記にリベンジすることにしました。 なぜやりとげられないのか？ 私なりにやり遂げられない原因を考えました。 毎日の水やりが面倒くなってしまう 植物の絵を描くのがストレス 途中で飽きてしまう これらは、私自身の問題に繋がります。 “毎日コツコツ” “決まった
1. ローカルLLM で Reachy Mini MCP を試す「Reachy Mini MCP」のセットアップは、前回で紹介しました。 今回は、「Ollama」を使ってローカルLLMで「Reachy Mini MCP」を使ってみます。 2. Ollama の準備「Ollama」は、ローカル環境で大規模言語モデルを簡単に動かすための推論エンジンです。 (1) 公式サイトからダウンロードしてインストールして起動。 (2) モデルを取得。 ollama pull qwen3:8b(3) Capabilities に tools があることを確認。 ollama show qwen3:8b Model architecture qwen3 parameters 8.2B context length 40960 embedding length 4096 quantization Q4_K_M
Try Mastering Emacs for free! Are you struggling with the basics? Have you mastered movement and editing yet? When you have read Mastering Emacs you will understand Emacs. It’s that time again: there’s a new major version of Emacs and, with it, a treasure trove of new features and changes. Notable features include the formal inclusion of native compilation, a technique that will greatly speed up y
Using the AWS Parameter and Secrets Lambda extension to cache parameters and secrets | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Using the AWS Parameter and Secrets Lambda extension to cache parameters and secrets This post is written by Pal Patel, Solutions Architect, and Saud ul Khalid, Sr. Cloud Support Engineer. Serverless applications often rely on AWS Systems Manager Parameter Store or AWS Secrets Manager to store configuration data, encrypted passwords, or connection details for a database or API ser
開発生産性があがる生成AIを使った開発ツールの紹介 | CyberAgent Developers Blog
これはCyberAgent Developers Advent Calendar 2023の13日目の記事です よければ他の記事も見てみてください はじめに Developer Productivity室(DP室)のuncle__koです。 DP室ではサイバーエージェントグループにおける事業開発の開発生産性（主にソフトウェアデリバリー領域）を大きく前進させるための開発に従事してます。 OpenAI社が2022年11月30日に公開したChatGPTを皮切りに、いまでは生成AIを聞かない日はないムーブメントになっているかと思います。 ChatGPTやGitHub Copilotの登場によって、日々の開発業務もかなり効率的に生産性が上がっていることかと思います。 今回は生成AI x Developer Productivityをテーマに、開発生産性があがりそうな、個人的に気になっている生成AIを
Join a VS Code Dev Days event near you to learn about AI-assisted development in VS Code. Update 1.56.1: The update addresses these security issues. Update 1.56.2: The update addresses these issues. Downloads: Windows: x64 Arm64 | Mac: Universal Intel silicon | Linux: deb rpm tarball Arm snap Welcome to the April 2021 release of Visual Studio Code. The VS Code team has been busy this month working
Noble Numbat Release Notes Table of Contents Introduction New features in 24.04 LTS Known Issues Official flavours More information Introduction These release notes for Ubuntu 24.04 LTS (Noble Numbat) provide an overview of the release and document the known issues with Ubuntu and its flavours. For details of the changes applied since 24.04, please see the 24.04.2 change summary. Support lifespan
InfluxDB及びGrafanaを利用して為替損益を自動計算し可視化してみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
はじめに 最近円安の進行で値動きが激しいですね。特に９月に円相場は、24年ぶりの円安水準となる1ドル＝140円台前半まで下落しましたので、この状況で為替損益を常に監視したい方々が多くなるでしょう。今回はUSDJPYの為替レートを継続的にInfluxDBに格納し、Grafanaで為替損益を可視化するシステムの構築方法を紹介したいと思います。 ちなみに、為替レートの変動により生じた利益を為替差益、生じた損失を為替差損といいます。たとえば、米ドルを1ドル＝105円のときに購入した後、為替レートが円安方向に動いて1ドル＝120円となった場合、購入していたドルを円に交換すれば1ドルにつき15円の利益を得ることになり、これが為替差益となります。逆に、為替レートが円高に進んで1ドル＝100円となった場合は1ドルにつき5円の損失をこうむることになり、これが為替差損となります。 1.やりたいこと Docke
OpenSearchで実現する画像検索とテスト追加で目指す安定運用 こんにちは、CADDi AI Lab MLEの志水です。 8/19に10X,M3の両社と検索運用の勉強会#Search_C10Xm3 を開催いたしました。 おかげさまで当日までの登録者が254名 、当日の参加者は最大137名までお越しいただき大盛況でした。 勉強会中何度か紹介されたペンギン本 がAmazonで売り切れる ような反響もあったようです。 その中から、キャディ発表分を抜粋したイベントレポートをいたします！ - 10Xさんの発表資料はこちらから - M3さんの発表資料はこちらから AI Labでは図面管理SaaS CADDi DRAWER の検索サービスを開発／運用してきており、その経験からOpenSearchで実現する画像検索とテスト追加で目指す安定運用についてお話ししました。 目次 opensearch で k
Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB | Amazon Web Services
AWS Compute Blog Using the circuit-breaker pattern with AWS Lambda extensions and Amazon DynamoDB May 2025: This post was reviewed for accuracy. Modern software systems frequently rely on remote calls to other systems across networks. When failures occur, they can cascade across multiple services causing service disruptions. One technique for mitigating this risk is the circuit breaker pattern, wh
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
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 先日、初めて公開Webサービスを作ってみた。 【個人ブログのためのSEOツール】キーワードの重要度比較 ブログのSEO対策ツールで、自分のURLと競合ページのURLを入力するとそれぞれのページに含まれるキーワード別の重要度がわかる、というものだ。 これ、このページの下の方に書いた通り、いろんなライブラリの寄せ集めで、ぼくは何も難しいことをしていないんだけど、何しろ初めて公開Webサービスを作ったので、色々試行錯誤があった。 だれもがはじめて作るときは初心者だ。 初心者には初心者なりの悩みがある。 これからWebサービスを作りた
ubuntu22.04でpodmanを入れ、docker、docker-compose、Docker Hubのイメージを使えるようにする。 要約 podman podman-docker をインストールする docker-composeを一般ユーザで使う場合はAPIサービスと環境変数を設定する Docker Hubのイメージを追加するにはレジストリにサイトを追加する コンテナ環境にnerdctlを使おうと思ったのですが、一部機能が物足りなかったのでpodmanを使ってみました。 その時の構築メモ。 環境 raspberry pi 4 model b 4gb Ubuntu 22.04.1 LTS podman 3.4.4 docker-compose 1.29.2 podmanとpodman-dockerのインストール コンテナエンジンであるpodmanとdockerコマンドを使うためのpo
【Network pharmacology】化合物からの標的タンパク質予測【in silico 創薬】 - LabCode
Network pharmacologyとは？Network pharmacology（ネットワーク薬理学）は、漢方薬や機能性食品に含まれる複数の成分が、体内のさまざまな標的（タンパク質、遺伝子など）に同時に作用し、複雑な生理的効果をもたらす仕組みを「ネットワーク」として解析する手法です。 従来の薬理学が「1成分＝1標的」の考え方に基づいていたのに対し、ネットワーク薬理学は「多成分＝多標的＝多経路」の全体像をとらえます。たとえば、漢方薬「黄芩」に含まれるバイカリンなどの成分が、乳がんに関与する複数の遺伝子やシグナル経路に作用している可能性を、各種データベースを用いて可視化できます。 これにより、伝統的処方の有効性を科学的に裏付けたり、新たな疾病への応用可能性を探索したりすることができます。 Network pharmacologyの流れ成分取得：PubChemなど各種データベースを使って、
Amazon Bedrock AgentCoreのRuntime、Built-in Tools、Gatewayを実装して試してみる - NRIネットコムBlog
本記事は AWSアワード受賞者祭り 8日目の記事です。 ✨🏆 7日目 ▶▶ 本記事 ▶▶ 9日目 🏆✨ はじめに 1. AgentCore Runtime 主な特徴 ローカルで実行してみる AWSへのデプロイ 2. AgentCore Built-in Tools 主な特徴 ツール単体で実行してみる コード 実行結果 ライブラリの確認 AgentCore Runtimeから使ってみる コード 出力結果 3. AgentCore Gateway 主な特徴 LambdaからGatewayを作成する Lambda関数の作成 コード Gatewayの作成 Strands Agentsから使ってみる コード 実行結果 おわりに はじめに AWS Summit New York City 2025で、Bedrock AgentCoreというサービスが発表されました。 aws.amazon.com
Bedrock, OpenSearch Serverless, App Runner, Slack Bolt, LangChainを利用してRAGを実行できるSlackチャットボットを作成しました。 こんにちは。たにもんです。 生成AIを活用したアプリケーションの代表例としてRAG (Retrieval-Augmented Generation; 検索拡張生成) があります。 LLMが生成する文章にはもっともらしい嘘（ハルシネーション）が含まれることがありますが、RAGを用いることでハルシネーションを抑える効果が期待できます。 ハルシネーションはLLMが学習していない知識に関する文章を生成する際に発生する可能性が高まりますが、RAGではユーザーの入力に関連する情報を外部から検索してLLMの知識を補ってあげることで精度向上を目指します。 今回はRAGを実行できるSlackチャットボットを作っ
Node.js
Notable Changes Experimental command-line argument parser API Adds util.parseArgs helper for higher level command-line argument parsing. Contributed by Benjamin Coe, John Gee, Darcy Clarke, Joe Sepi, Kevin Gibbons, Aaron Casanova, Jessica Nahulan, and Jordan Harband - #42675 Experimental ESM Loader Hooks API Node.js ESM Loader hooks now support multiple custom loaders, and composition is achieved
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Python×株式投資：従来の100倍！銘柄選抜のバックテストを高速化した話 - Qiita
January 2025 (version 1.97)
prompts.chat - AI Prompts Community
ラズパイとTypetalkで今年の夏こそ植物の観察日記をやりとげる | 株式会社ヌーラボ(Nulab inc.)
ローカルLLM で Reachy Mini MCP を試す｜npaka
What's New in Emacs 28.1?
April 2021 (version 1.56)
Ubuntu 24.04 LTS (Noble Numbat) Release Notes
OpenSearchで実現する画像検索とテスト追加で目指す安定運用【イベントレポート】 - CADDi Tech Blog
ChatGPTにサイトを丸ごと読ませる!? WordPress×RAGで進化するQ&A
初めて公開Webサービス作ってみた奮闘の記録 - Qiita
ubuntuでpodmanを使うための設定など - 雑木林
RAGできるSlackチャットボットを作ってみた | DevelopersIO