crz33 さん プロフィール

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crz33さん: ブログで副収入を稼ぐまで
ハンドル名crz33 さん
ブログタイトルブログで副収入を稼ぐまで
ブログURLhttps://www.crz33.com/
サイト紹介文ブログで副収入を稼げるまでのSEO対策やアクセス解析、WordPressの対策内容をまとめています。
自由文システムエンジニアをしながら副収入を得られたらなと思いブログを作り始めました。ノウハウ、軌跡を残していくので参考になれば見に来てください。
参加カテゴリー
更新頻度(1年)情報提供96回 / 351日(平均1.9回/週) - 参加 2017/09/04 13:20

crz33 さんのブログ記事

  • Docker for Macのコンテナでターミナルを起動する
  • 「Docker for Macでxclockを表示する」でxclockが表示できたので、次はターミナルを起動してみます。Bash on Windowsでもurxvtを使っていたので、同じくターミナルはurxvtにします。他にBash on Windowと同じように下記の日本語環境を作ります。urxvttmuxemacsMacだと標準のターミナルや、マカーのほとんどが使っているiTermがありますが、Windows環境とのインターフェースの共通化やMacの設定のコンテナへの組み込みを考えて、コ [続きを読む]
  • Docker for Macでxclockを表示する
  • Docker for Macのコンテナにxclockを入れて、MacOS上にxclockを表示します。ついでに、そのイメージをDockerfileにして、いつでもコンテナ生成できるようにします。必要なものググるといろいろヒットしますが、”socat”使ったり、”/tmp/.X11-unix”を共有ディレクトリにしたり、で混乱しましたが、”Running Graphical applications in Docker for Mac“が参考になりました。やり方は下記3つのようです。プロキシを使うやり方( [続きを読む]
  • Dockerのコンテナとイメージ操作を整理
  • まず、【保存版】Dockerまとめの コンテナを作ってみる イメージを作ってみるでやったことを整理します。その後、コンテナとイメージの他の操作を整理します。「やってみる」の整理 コンテナを作ってみる イメージを作ってみるの操作を図に整理しました。個々のコマンドの使い方は上記リンクを確認してください。実はエイリアスコマンドだった“docker pull”はイメージの操作コマンド、”docker run”はコンテナの操作コマンドで [続きを読む]
  • Dockerでデータボリュームを使ってみる
  • Docker-docs-jaのコンテナでデータを管理を読みつつ、コンテナのデータボリュームについてまとめます。まず、データボリュームをカテゴライズすると下記のようになります。データボリュームをマウント名前無しデータボリューム(あまり使わない)名前付きデータボリュームホストディレクトリをマウントホストLinuxのディレクトリをマウントホストOSのディレクトリをマウントデータボリュームコンテナからマウントこれに従って説明し [続きを読む]
  • Dockerでイメージを作ってみる
  • Docker-docs-jaのイメージの構築を読みつつ、イメージの作成について勉強します。イメージとはコンテナの起動(docker run)では、どのイメージを使うか指定します。[~] $ docker run ubuntu:14.04 /bin/echo 'Hello world'ホスト上にイメージがなければ、Docker Hubからダウンロードします。イメージの一覧ローカルホスト上のイメージ一覧は、”docker images”で確認できます。[~] $ docker imagesREPOSITORY TAG [続きを読む]
  • MacへDockerエンジンのセットアップ
  • Docker for Macとはここからダウンロードできます。「Docker Desktop」と書かれています。MacやWindowsではDockerエンジンをOS上で動かせないので、ハイパーバイザ型の軽量Linuxを立ち上げて、その上でコンテナを立ち上げています。言葉の定義や細かいところは間違っているかもしれません。絵で書くとこんな感じだと理解しています。MacのOSに直接Dockerエンジンがあるわけではなく、ポイントは階層化されていて、コンテナの外に明 [続きを読む]
  • Dockerまとめ
  • このブログで紹介しているDockerに関する記事のまとめです。基本DockerエンジンのセットアップOSへDockerエンジンのセットアップする方法です。正しくはMacとWindowsは、Docker Machineですが、まずは気にせず。 MacへDockerエンジンのセットアップ WindowsへDockerエンジンのセットアップやってみよう Hello Worldしてみる アプリケーションを実行してみる イメージを作ってみる ネットワークを変えてみる データボリュームを使っ [続きを読む]
  • Macのキーボード周りの設定
  • 私がMacで変更しているキーボード周りの設定をまとめます。まず、関連するアプリというかツールを紹介します。iTerm : ターミナルHyperSwitch : Windowの切り替えGoogle IME : 日本語入力Karabiner : キーボードカスタマイズKarabinerはキーボードを設定するアプリですが、それ以外は使うと便利になるツールです。CtrlとCommandを入れ替えるWindowsやLinuxに近いキー操作にしたく、CtrlとCommandを切り替えています。但し、ターミ [続きを読む]
  • MacのCtrlとCommandを入れ替える
  • Macには制御系のキーとしてctrlcommandの2つがあります。WindowsやLinuxのCtrlに近いのがCommandになっています。CtrlはUnix系のターミナル操作に近いです。例えば、MacでCommand + c でコピーCommand + v でペーストCtrl + h でバックスペースCtrl + a で先頭へ移動と言う感じに動作します。いろんなアプリでCtrlで制御できるのは嬉しいですが、ブラウザ等でコピーペーストもしょっちゅう使うので、Commandも重要なのです。Macの [続きを読む]
  • アルゴリズム検討 #1
  • FXのシステムトレードの検討【第一回】です。アルゴリズムを考え、プログラムを作って、検証する。という流れを思いついた順にやると出口が見えずモヤモヤするので、自分の考えを記事に起こして見たいと思います。案出しなので、読み物だと思ってください。将来、勝てるシステムトレードのアルゴができたらまとめ記事を書きたいと思います。ポジションを持ち始めるアルゴポジションを取っていない状況下で、”このタイミングで売り [続きを読む]
  • FXのランダムウォークを検証
  • FXの市場のランダムウォーク性を検証します。「PythonでのFXのランダムウォークを検証」でやりましたが、「PythonでのFXのランダムウォーク検証を高速化」で検証プログラムの高速化ができたので、検証パターンを増やしてみます。エントリータイミングランダムにエントリーしたいので、サイコロを振って、ある数字が出たら買い等でもよいですが、サイコロの偏りの検証にもなってきてしまいます。なので、毎分、常に買いポジションを [続きを読む]
  • 【保存版】PythonでのFXのシステムトレード検証
  • FXのシステムトレードを目指し、アルゴリズムの検証をしています。それらの記事のまとめページです。検証環境構築Pythonで検証環境を構築しています。これらのプログラムやTipsをまとめています。メタトレーダ4(MT4)関係 MT4でFXのランダムウォークを検証Pythonでのデータ処理 PythonでFXのヒストリカルデータ分析 導入編 PythonでFXのランダムウォークを検証 PythonでFXのランダムウォーク検証を高速化Pythonでの描画 Pythonでロ [続きを読む]
  • PythonでFXのランダムウォーク検証を高速化
  • PythonでのFXのランダムウォークを検証で作成した、「2017年の1年間分のヒストリカルデータを使って、毎時0分に常に買いのオーダーを入れたら勝率5割になるか?」と検証したプログラムを高速化しました。高速化にあたって、手法をPythonの高速化のまとめ Ver.1にまとめています。結果、PythonでのFXのランダムウォークを検証では3分かかっていた1年間分のシミュレーションが、0.1秒で終わるようになりました。なんと、1,500倍はや [続きを読む]
  • Pythonの高速化のまとめ Ver.1
  • PythonでのFXのランダムウォークを検証で、はじめてのPythonプログラムを実装しましたが、書き方工夫すればもっと早くなるのでは?という疑問があったのでいろいろ試行錯誤しました。まずは、ランダムウォークのソースを改変する前に、どこが遅いのかなぁと検討した性能劣化のポイントとそれらの対策を纏めていきたいと思います。他の言語からのヒント私は、過去下記のスクリプト言語の経験があります。経験談なので読み飛ばしても [続きを読む]
  • PythonでFXのランダムウォークを検証
  • 「MT4でのFXのランダムウォークを検証」で実施したランダムウォークの検証をPythonでも実施しました。MT4でのバックテストだとMQLで記述しなければならず、いろんなパターンを作っていく上で効率が上がらない為、Pythonでバックテストできるように実装しました。作りはじめから結果が完全一致するまで、1日かかりましたが、逆に1日で一通り揃えて、デバッグできてしまうあたり、Pythonはいいなと思いました。ちなみにPythonでプロ [続きを読む]
  • Pythonのディクショナリに属性とアクセスするには
  • ディクショナリ(dict)に「data.attr」というようにアクセスしたくなりませんか?その方法を探していたら見つかったので、紹介しておきたいと思います。Python tricks: accessing dictionary items as object attributesやりたいこと下記のディクショナリがあった場合に、mydict.key1とアクセスしたい場合どうすればよいかということです。mydict = dict(key1=1, key2=dict(key3=3, key4=4))mydict['key1'] # OKだが、指定が面倒my [続きを読む]
  • Pythonのクロージャでできること
  • 私はPythonは型が柔軟なので、ゴリゴリにクラス実装するのは良くないと思っています。書籍で、クロージャを多用すると複雑になるので、やめといたほうがよいという記述が見受けられますが、私はクラスをたくさん作って、継承していくほうが複雑でロジックを追いにくくなると考えています。ここでは、クロージャについて、シンプルなものから徐々に複雑にしながら実装パターンを考察していきたいと思います。シンプルなクロージャま [続きを読む]
  • Atom上にPython開発環境を整える
  • Atom上にPython開発環境を整える手順を纏めます。Pythonの実行環境は、Bash on Windowsで構築しています。記事末尾のリンクを参照ください。HydrogenHydrogenは、おすすめパッケージの最上位にあり、40万を超えるダウンロードあります。コーディングと実行がフュージョンされている感じです。文節を選択して実行し、確認もエディタ上に表示できます。インストール「Ctrl+,」で「Settings」を開き、「Install」を開いて、「Hydrog [続きを読む]
  • 【保存版】Python on Atomの環境構築のまとめ
  • Pythonのコーディング環境として、Atomを選びました。その環境構築の手順を纏めています。基本まずは、Pythonの環境および、Atomとの連携までのセットアップです。「WindowsでPython環境を作る」「Atomのセットアップと初期設定」「Atom上にPython開発環境を整える」pythonのコーディングに関するTipsについても書いているので、こちらもよければ読んでください。 Python Tips [続きを読む]
  • WindowsでPython環境を作る
  • WindowsにPythonの実行環境をセットアップします。Bash on Windows上で環境構築する方法は、「【保存版】Bash on Windowsの環境構築のまとめ」を参照しください。Pythonのインストール「Download Python」からダウンロードします。インストール先は、「C:PythonPython36-32」に変更しました。パスを通すために、環境変数へ「C:PythonPython36-32」「C:PythonPython36-32Scripts」を追加します。jupyter + matplotlibjupyterとmatpl [続きを読む]
  • Atomのセットアップと初期設定
  • 最近Pythonを使い始めました。これまで Bash on Windows + emacsで開発してきましたが、保管や実行でストレスを感じ始めたので、Atomが使えないかと思っています。今後、Atomに乗り換えるかもしれないので、手順や試行錯誤を残していきます。AtomのインストールAtomからダウンロードします。最新は「Windows For 64-bit Windows 7 or later Ver. 1.25.0」でした。日本語化「Ctrl+,」で「Settings」を開き、「Install」を開いて、 [続きを読む]
  • plotlyでローソク足とインジケータの両方表示する方法
  • 「Pythonでローソク足の表示方法」でplotlyを使ったローソク足を表示できるようになりました。例えば、移動平均等のインジケータを同時に表示するにはどうしたらよいか?その方法を調べたので、その結果を記事にします。インジケータのデータを作成するまず、ヒストリカルデータは、「PythonでFXのヒストリカルデータ分析 導入編」で作成したticksを使います。ただし、長いので、3時間分だけ切り取りって使います。>>> df = ticks[ [続きを読む]
  • Pythonでローソク足の表示方法
  • pythonでFXのヒストリカルデータをローソク足で描画する方法を調べました。私がやりたいことは、Python上でバックテストをして、結果の敗因の原因を調べるためにチャートを見るためです。この調査で使うデータについて「PythonでFXのヒストリカルデータ分析 導入編」 で作成したDataFrameのticksを使います。試してみたい方は、この記事を読んでください。ただし、データ数が多すぎるので、下記のように1時間分を取り出したdfを使 [続きを読む]
  • PythonでFXのヒストリカルデータ分析 導入編
  • この記事では、FXのヒストリカルデータを扱う初歩的なところを纏めます。ヒストリカルデータの入手するヒストリカルデータの入手については、MT4を使います。MT4でヒストリカルデータを入手し、それをCSVに出力してPythonで読み込みます。CSVへの出力方法については、下記の記事を参照してください。「MT4のヒストリカルデータをCSVに出力(エクスポート)する」第一弾として、2018/3/12(月)から2018/3/16(金)までのEURUSDの1分足の [続きを読む]
  • Pythonのシーケンスオブジェクト
  • 文字列やリスト、タプルはシーケンスオブジェクトです。ここでは、シーケンス共通の特徴や活用のTipsをまとめます。インデクシングシーケンスは複数項目を順序を持って並べたものなので、各要素にポジション指定でアクセスできます。ポジションの考え方は下記です。先頭が0-1が末尾(先頭が0でそこから一つ後ろで末尾から数えると覚えれば良い)# 準備>>> x = list(range(10))>>> x[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]# インデクシング>> [続きを読む]