金融データのPythonでの扱い方 - 今日も窓辺でプログラム
はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使
Awesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元記事: Awesome Python Awesome List in Qiita Awesome Ruby Awesome Java Awesome JavaScript Awesome Node.js Awesome Go Awesome Selenium Awesome Appium 管理パネル 管理インタフェース用ライブラリ ajenti - サーバ用管理パネル. django-grappelli - Django 管理インターフェースのためのジャズスキン. django-jet - 改良された機能を備えた Django 管理イ
Pythonにまつわる3タイプ別オススメ書籍 - Qiita
この記事は 2016年 Schoo Advent Calendar の18日目の記事です。 今日はSchooと特に関係ないですが、2016年の圧倒的Pythonブームを、出版された書籍を中心に振り返り、タイプ別Python系オススメ本をエンジニアが勝手に選んでみたいと思います。 2016年はすごい一年だった こちらはAmazonで「Python」を検索した結果ですが、ほとんどが2016年に発売されたものです。 2015年12月に発売された O’Reillyの「入門 Python3」を皮切りに今年だけで、有名出版社などから10冊以上発売されているのを観測しています。 なぜなのか これは肌感ですが、やはりデータ分析、機械学習の人気に引っ張られる形で、それらをやるならPythonらしい…！ということが認識されてきたのが大きい理由ではないかと感じています。 例えば Caffe, Theano, T
機械学習をやりたいけれど、どこから手をつけていいか分からない人のために - Qiita
要約 機械学習をやりたいけれど、どこから手をつけていいか分からない。 → まずは機械学習の全体像を調べて、自分が解きたい問題にあった分野の見当をつけよう！ 投稿の目的 機械学習について、自分の学習記録を投稿いたします。 学習記録とは書いていますが、ただの備忘録ではなく、以下の目的から誰かに読んでいただくことを想定しています。 自分の解釈についてフィードバックを得たい。 自分の考えをわかりやすく人に伝える力を付けたい。 せっかくだし、自分と同じ内容を勉強している人には役立ててもらいたい。 はじめに これは機械学習以外にも言えることですが、専門技術というのは理論と実践が１セットになっています。 この両輪を回して初めて専門技術を習得することができます。 そして、理論と実践を修めるには大きく２つのアプローチ方法があります。 先に理論を修め、それを実問題に適用する人（理論（1）→実践先（N）） 先に
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
base_domain = MODE.get('production') url_base = 'https://{}/v1/candles?'.format(base_domain) url = url_base + 'instrument={}&'.format(currency_pair.name) + \ 'count=5000&' +\ 'candleFormat=midpoint&' +\ 'granularity={}&'.format(granularity.name) +\ 'dailyAlignment=0&' +\ 'alignmentTimezone=Asia%2FTokyo&' +\ 'start={}T00%3A00%3A00Z'.format(start) response = requests_api(url) def requests_api(url, p
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