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アウトラインメモです。時間があるときに詳細を書くつもり。 概要 同フォーマットで複数ある異なる種類のデータに対して、Jupiter Notebookで分析レポートを自動で作成できるようにする。 例えば、為替レート(USD/JPY,GBP/JPY...)のような時系列データにおいて、チャートや基礎統計量等、各種指標を見れるようなレポートをそれぞれのレートで自動的に作成したい場合。 背景 データを傾向を可視化するのにjupyter notebookを使っていた フォーマットは同じだが異なる種類のデータを可視化したい 可視化のテンプレートを作って、異なるデータに対して出力結果のhtmlを出力したい データ毎にJupyter notebookを実行してhtml出力するのは面倒臭いから自動化したい Jupyter notebookには標準入力のようなものがないので、コマンドライン等から引数を取って表

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 本記事は**「ヤバい」を多用します。「ヤバい」**が嫌いな方はブラウザバック推奨です。 テーマに沿って仮説検証アプローチでデータ分析をやっていきます プログラミング要素はありません... 筆者はつい先月、西東京に引っ越ししました（謎アピール） 本当に今年の花粉はヤバいのか？ twitterで以下の写真が話題になってました。 私は捻くれているので「どうせテレビの誇張表現だろ...」と最初から穿った目で見ていました。 しかし、twitterを見てみると、この情報を鵜呑みにして八王子市民以外でも「ヤバイよヤバイよ」と某氏の如く呟いている方々が

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 概要 現在の日付を$T$とすると、$T+1$から$T+30$までにおける日次価格の単純移動平均をDeepLearningを使って予測し、 ロングポジションを持った（もしくはショート）時の価格より、予測した移動平均を上(下)回れば利益確定するようなシミュレーション売買を行いました。また、３０日保持したら強制的に手仕舞いするようにします。 エントリーは日時毎に残高があれば全力で行うようにします。 ※オレンジのラインが30日後の30日単純移動平均になります。緑がx軸の日付時点における為替価格です。 使用したDLフレームワーク chainer