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103回 / 359日(平均2.0回/週) - 参加 2017/09/04 13:20

crz33 さんのブログ記事

  • GitLabでブランチ切ってcommitしてマージリクエストする
  • 「GitでcommitしてpushしてGitLabで確認してみる」では、masterブランチにコミットしてpushしました。今回は、ブランチを切って、そこで作業してマージリクエストしてみます。GitLabのmasterブランチをプロテクトするここまでの検証をするために、masterブランチをdeveloperでもpushできるようにプロテクト解除ていました。それをもとに戻します。(masterブランチをプロテクトする)手順は「GitLabでプロジェクト(リポジトリ)を [続きを読む]
  • GitでcommitしてpushしてGitLabで確認してみる
  • 「Gitでローカルリポジトリを作成してリポジトリを理解する」で、GitLabで作成したリポジトリからローカルブランチを作成できました。次は、ローカルブランチで編集し、それをcommitしてpushします。その後、GitLabで結果を確認します。git statusでクリーンを確認[~/tmp/monkey/projectx] $ git statusOn branch masterYour branch is up to date with 'origin/master'.nothing to commit, working tree cleanまだ何も差分なしで [続きを読む]
  • Gitでローカルリポジトリを作成してリポジトリを理解する
  • “GitLabまとめ“の”GitLabを用意”で、テスト用のリポジトリが用意できました。今回は、ローカルリポジトリを作成するまでを実施し、何が起きているか理解します。gitクライアントは、macに入れたgitコマンドです。“GitLabまとめ“で用意したのは下記です。グループ”mygrp”開発ユーザ”monkey”と”dog”で、mygrpへ権限付与プロジェクト”projectx”へリポジトリ作成しプロテクト解除これから、GitLabに作成したリモートリポ [続きを読む]
  • GitLabでプロジェクト(リポジトリ)を作成してみる
  • “GitLabでグループとユーザを作成“で、グループと検証用ユーザ2名作りました。今回は、プロジェクトを作って、リポジトリアクセスします。ここまでで、検証用に準備しているのは下記です。グループ”mygrp”を作成自分用ユーザ”monkey”を作成他者用ユーザ”dog”を作成グループ”mygrp”に上記2ユーザをdeveloper権限付与手順を知りたい方は、”GitLabでグループとユーザを作成“を参照してください。プロジェクトの作成“my [続きを読む]
  • GitLabでグループとユーザを作成してみる
  • “GitLabコンテナを作る“でテスト用のGitLabをDockerコンテナで作りました。今回は、ここにグループとユーザを作ります。グループの作成グループは、OSのグループとはちょっと違います。ディレクトリを掘ると、理解したほうがしっくりきます。グループを作ると、その下にプロジェクトを作れます。プロジェクトはルート直下に作ることもできますが、グループの下に作ることで、権限の継承ができます。会社の組織やプロダクト、顧客 [続きを読む]
  • DoeckerでGitLabコンテナを作る
  • GitLab.comには、オープンソース版であるGitLab CE (Community Edition) があります。自前でサーバ立てて、インストールして使えます。社内LAN等でソース管理するのであれば、このGitLab CEが良いと思います。GitLab CEには、Dockerイメージがあるので、それを使って検証用GitLab CEを立ち上げる方法をまとめています。GitLab CEのDockerイメージは?“gitlab/gitlab-ce:latest”です。Docker Hubからpullできます。“GitLab Docke [続きを読む]
  • GitLab/Gitまとめ
  • GitLab+gitlab flowのまとめページです。DockerでGitLabコンテナを作って、ローカル環境でgitの使い方を理解gitlab flowを実践していきます。GitLabでノーマルgitの使い方を覚えるGitLabを用意まずは、GitLab環境を構築し、テスト用のリポジトリを準備するまでです。 DockerでGitLabコンテナを作る グループとユーザを作成 プロジェクト(リポジトリ)を作成ノーマルgitの使い方を覚える ローカルリポジトリ作成 commitしてpushして [続きを読む]
  • 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]