クラウドベースのアルゴリズムトレーディングサービス"Quantopian"を試してみる - Qiita
この記事について Pythonでファイナンス関係の情報を探していたところ見つけた"Quantopian"が面白そうだったので試してみます。 Quantopian Quantopianとは クラウドベースのアルゴリズムトレーディングプラットフォームです。ユーザはブラウザで専用のIDE(開発環境)を使ってPythonライクなコードでトレーディングアルゴリズムを作成し、バックテストを行うことができます。Interactive Brokers証券に口座がある場合は、接続してリアルトレードを行うこともできるようです。 何がトレードできる？ 2002年以降の米国株/ETFのデータを分足ベースで保持しているようです。 はじめよう アカウント登録 サイトにアクセスします。真っ赤です。右上のSign Upからメールアドレスで登録します。 ログイン直後 上部にメニューが並んでいます。 Capital -> L
ソートアルゴリズム高速化への道 - kivantium活動日記
先日、アルゴリズムの授業でソートのアルゴリズムをいくつか習いました。ソートアルゴリズムの名前と原理くらいは聞いたことがありましたが、実装したことはなかったのでいい機会だと思い実装してみることにしてみました。ただ実装するだけでは面白くないので高速化の限界に挑戦してみたいと思います。 計測用プログラム 今回の計測では、ランダム値が入った配列のソートを100回行い、平均時間を各アルゴリズムに競わせるというシンプルなルールにしました。プログラムは以下の通りです。 C++11で入ったメルセンヌ・ツイスタなどの機能を使っているので、ビルド時には-std=c++11を指定する必要があります。 実験に使用したパソコンのCPUはCore i3-3227U@1.90GHz、コンパイラはgcc version 4.8.4で最適化オプションには-O3を指定しました。 #include <iostream> #in
定番アルゴリズム本リスト - カレーなる辛口Javaな加齢日記
どうせ何度も使い回ししそうなので，独立した項目に切り離した． アルゴリズムイントロダクション 第3版 第1巻: 基礎・ソート・データ構造・数学 (世界標準MIT教科書) 作者: T.コルメン,R.リベスト,C.シュタイン,C.ライザーソン,浅野哲夫,岩野和生,梅尾博司,山下雅史,和田幸一出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2012/08/02メディア: 単行本購入: 1人 クリック: 16回この商品を含むブログ (21件) を見るアルゴリズムイントロダクション 第3版 第2巻: 高度な設計と解析手法・高度なデータ構造・グラフアルゴリズム (世界標準MIT教科書) 作者: T.コルメン,R.リベスト,C.シュタイン,C.ライザーソン,浅野哲夫,岩野和生,梅尾博司,山下雅史,和田幸一出版社/メーカー: 近代科学社発売日: 2012/12/26メディア: 単行本購入: 1人 クリック: 4回
手続き型のダンジョン生成アルゴリズム | プログラミング | POSTD
この投稿では、以前に TinyKeepDev が こちら で述べたランダムなダンジョンを生成する技法について説明しようと思います。元の投稿に比べて、もう少し具体的に話を進めるつもりです。まずは、以下に示したアルゴリズムの一般的な動作をご覧ください。 部屋の生成 はじめに、幅と高さを持つ部屋を円の中にランダムに配置しましょう。TKdevのアルゴリズムは、各部屋のサイズを生成するのに正規分布を用いています。これは一般的にとてもいいアイデアです。なぜかと言うと、これによってより多くのパラメータを扱うことができるようになるからです。幅/高さの平均と標準偏差間の異なる比率を選ぶと、通常は見た目の違うダンジョンとなります。 ここで実行すべき関数は getRandomPointInCircle です。 function getRandomPointInCircle(radius) local t = 2
本当に実用的なたったひとつのソートアルゴリズム - CARTA TECH BLOG
コンテンツメディア事業本部の新卒エンジニア坂本がお送りいたします。 突然ですが、皆さんの好きなソートアルゴリズムはなんですか？ 私は基数ソートのスマートでストイックな雰囲気に惹かれます。 とはいえ、普段の開発では「どのソートアルゴリズムを使うか」を意識することは少ないのではないでしょうか。 むしろ現実世界で「トランプが全部揃ってるか」を手作業で確認するときとかのほうが、実はソートアルゴリズムが必要なのかもしれません。 ということで（？）、そのような現実的な場面で、本当に実用的なソートアルゴリズムを決める戦いが始まりました。 選手紹介 今回試したソートアルゴリズムは、独断と偏見で選んだ以下の5種類。 1 挿入ソート シンプル・イズ・ベスト！正直言ってベンチマークの噛ませ犬！ 2 クイックソート 「クイック」の名前はダテじゃない！王者の貫禄を見せてやれ！ 3 マージソート 安定感のある隠れた実
#JJUG - Java で最速のハッシュアルゴリズムを求めて
【東京】【聴講者募集】JJUG ナイト・セミナー 「ビール片手にLT&納涼会」の発表資料です。 https://jjug.doorkeeper.jp/events/28182
Scalaで型レベル”だけ”でクイックソート | POSTD
Scalaの型システムが先進的であることは、皆さんもご存じのことかと思います。この投稿では、Scalaの型システムのみを使った クイックソート アルゴリズムの実装方法をご紹介したいと思います。なお、ここで紹介するデモの完全なコードは こちら をご覧ください。 自然数 まずは準備から。ソートアルゴリズムを実装するには、ソートする対象が必要ですよね。ここでは自然数を用います。もちろん、Scalaの型システムには利用可能な自然数はありません。そんなわけで、全ての自然数の型を作る必要があります。 型を無限に作るというのは、恐らく時間の浪費になるでしょうから、ここはもう少し賢い手を考えます。そう、数学を使いましょう。 ペアノの公理 ペアノの公理とは、自然数を形式的に定義するためのシンプルな方法のことです。 0 は特別なものとする。 0 は自然数である。 全ての自然数 n には、それに続くもう1つ別の
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Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた - Something Beyond
2015-01-05 Pythonで基本のアルゴリズムを書いてみた Programming アルゴリズムを学ぶ意義みたいなものはいろいろなところで語り尽くされていると思うので私からは特にコメントしませんが、今回の勉強に利用した書籍でも引用されていた言葉が印象的なので、記しておきます。 最先端の機械を使って製品をつくるのは簡単で、しかも楽なことだが、基本技術を固める前に楽なほうに流れていってしまった。俺のような基本的なことがきちんとできるローテクが、今、我が世の春を謳歌しているんだ。 岡野雅行さんという職人さんの言葉のようです。そういえば随分前にこんな記事が盛り上がりました。 今すぐ辞めて欲しい、「Ruby on Rails勉強してます」「CakePHP勉強してます」 最新技術だけではなくて、その基礎となる技術をしっかり理解しなければダメだよということでしょう。ということで基本のアルゴリ
暗号に使える乱数と使えない乱数
まず重要なポイントとして、擬似乱数のシードとなる真の乱数 (質問の場合は円周率のほうではN, 漸化式の方ではM) は十分に広い空間からランダムに選ばれなくてはなりません。 どんな擬似乱数生成器を使っていたとしてもシードが高々1億程度では総当たりで(比較的)簡単にシードがみつかってしまい生成される乱数が再現できてしまいます。 円周率の先頭100万桁のどこかから選ぶなどは問題外です。 シードはRSA/DSAなどの鍵長に合わせて 1000 bit 程度 (10進数で300桁程度) は欲しいかと思います。 質問にある円周率を擬似乱数として使う方法ですが、円周率の N桁目からの数列がある長さ与えられた時に N 自体を逆算したり, 次の出力を推測する高速な (Nのビット数の多項式時間で実行可能な) アルゴリズムは知られていないかと思います。 そのため N が十分に大きければある時点までの出力が攻撃者に
競技プログラミング特有の変な実装テク - ichyo.jp
初めに この記事はCompetitive Programming Advent Calendar 2014の15日目の記事です． 競技プログラミングでは，アルゴリズムをひらめく力や，数学やアルゴリズムの知識量などが強さを決める大きな要素ではありますが， もちろん，プログラミングを使った競技である以上は，コードの実装力が勝敗を分けることもあります． 例えば，ICPC系のコンテストでは，アルゴリズムを考える能力よりも，実装量の多いプログラムをいかにバグなく高速に実装するかが重要な 問題セットが与えられることが時々あります． 競技プログラミングと無縁なプログラマーは，実装力と聞くと， クラスの構造をうまく設計したり，変更に強い美しいコードを実装する能力だと想像する人がいるかもしれません． ですが，プログラミングコンテストに必要な実装力は，そうした保守性や拡張性ではなく， 「目的の処理をシンプルな
大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法
最適輸送問題（Wasserstein 距離）を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中！ https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https
視覚化による5つのガベージコレクションアルゴリズム入門 | POSTD
ほとんどの開発者は、自動のガベージコレクション（GC）を当たり前のように使っています。これは、私たちの仕事を容易にするために言語ランタイムが提供する素晴らしい機能の1つです。 しかし、最新のガベージコレクタの中をのぞいてみれば、実際の仕組みは非常に理解しづらいことが分かります。実装の詳細が無数にあるため、それが何をしようとしているのか、また、それがとんでもなく間違った事態を引き起こしかねないことについて十分理解していない限り、すっかり混乱してしまうでしょう。 そこで、5種類のガベージコレクションアルゴリズムを持つおもちゃを作ってみました。小さいアニメーションはランタイムの動作から作成しました。もっと大きいアニメーションとそれを作成するコードは github.com/kenfox/gc-viz で見ることができます。単純なアニメーションによってこうした重要なアルゴリズムを明らかにできることは
【読書感想】世界でもっとも強力な9のアルゴリズム ☆☆☆ - 琥珀色の戯言
世界でもっとも強力な9のアルゴリズム 作者: ジョン・マコーミック,長尾高弘出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2012/07/19メディア: 単行本購入: 15人 クリック: 437回この商品を含むブログ (21件) を見る Kindle版もあります。こちらのほうが低価格。 世界でもっとも強力な9のアルゴリズム 作者: ジョンマコーミック出版社/メーカー: 日経BP社発売日: 2013/10/10メディア: Kindle版この商品を含むブログ (6件) を見る 内容紹介 コンピュータを使い物にするアルゴリズムにはどういうものがあるか、今日的な視点から選んだ実際に役立っている9のアルゴリズムのアイデアを、章ごとに掲げてわかりやすく説明した読み物です。 図を多用し、その仕組みをたとえを使いながら見せることに重点を置いています。著者が選んだ基準は、 (1)インターネットでメールやブラウザを
遅延評価を活用して線形時間でGoogle Code Jam 2014 Round 1AのB問題を解く - tosの日記
公式の解説で，「遅延評価を使ってもできる」と書いてくれなかったので。 注意：この記事は，Google Code Jam 2014 Round 1AのB問題 Full Binary Tree についてのネタバレを含みます。 この問題は木DPをする典型的な問題であり，公式の解説にもあるように， 木を根付き木にした後， 頂点でのスコアを，子のスコアのうち大きい方から2つを用いて計算する ことで解けます。何を根として選ぶかをすべて試すとO(N2)解法となり，すべての根の可能性について同時にDPをする*1とO(N)解法になります。だから，根の選び方によって隣接頂点のうち「親以外が子となる」ので，隣接頂点のスコアのうち大きい方から3つを保存するような構造を持つ――待ってください。 もちろん，降順ソートされたスコアのすべてを計算すると，O(N2)時間かかってしまいます。しかし，先頭3つを結果的に計算でき
数あるソートアルゴリズムをビジュアル化し堪能できるサービス「SORTING」
大小の関係が決められたデータを小さい順や大きい順に並び替える作業はソートと呼ばれ、コンピュータには欠かせないプログラムです。そのため、ソートをより早く・確実に・効率良く実行できるように、さまざまなアルゴリズムが考案されてきました。そんなコンピュータの発展にかかせない役割を果たしてきたソートアルゴリズムをビジュアル化することで直感的に理解できるのが「SORTING」です。 SORTING http://sorting.at/ これがSORTINGのサイトページです。ソートアルゴリズムを選択してページ下の「PLAY」ボタンをクリックすると、そのソートアルゴリズムを使ってボールが並び替えられます。 たとえばアルゴリズム「クイックソート」でランダムに並んだ状態の大きさの異なるボールを左から小さいもの順に並び替えるとこんな感じです。 選べるソートアルゴリズムは、クイックソート・ヒープソート・スムース
アルゴリズムパズル
大学で計算機科学を教える著者が、「パズルを解くことで、アルゴリズム的思考を鍛える」というコンセプトに基づいて、古今東西150の「アルゴリズム的」な数学パズルを収録。優れたアルゴリズム設計戦略と分析テクニックを通して、アルゴリズム的思考と柔軟な発想を育てます。また、近年では、入社試験にパズル的な難問を出す企業も増えており、その対策としても役立つ一冊です。 質問形式の序文 謝辞 パズル一覧 チュートリアルのパズル 本編のパズル 墓碑銘パズル 第1章 チュートリアル 一般的なアルゴリズム設計戦略 魔方陣（Magic Square） nクイーン問題（The n-Queens Problem） 有名人の問題（Celebrity Problem） 数当てゲーム（Number Guessing）（別名20の扉（Twenty Questions）） トロミノ・パズル（Tromino Puzzle） アナグ
【コンピュータサイエンス名言紹介 vol.1】：Linus... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 ４月からのブログ、メルマガのリニューアルによる対象内容拡大の１つとして、「コンピュータサイエンスの名言紹介」というシリーズを始めます。 コンピュータサイエンス、IT技術というものは、まだまだ歴史が浅い、20世紀以降の技術分野です。私も含めてみなさんは「歴史」や「先人の考え」について意外と無知であったりします。しかし、我々が単独で成し遂げた技術など、絶対にありえることがなく、どれだけ新規性が高いアイデアでも、先人が積み立ててくれてきた研究開発の上に成り立っているものだと思います。別にコンピュータサイエンスに
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エレベーターゲームで学ぶプログラミング『Elevator Saga』 | 100SHIKI
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