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超簡単Pythonで日本株アルゴリズムトレードバックテスト（J-Quants 利用）

Pythonで超簡単にJ-Quantsを利用して日本株アルゴリズムトレードバックテスト 1. J-Quantsで無料アカウント作成2. ツールインストール$ pip install jquants-algo 3. バックテストbacktest.py from jquants_algo import Algoimport pprintclass MyAlgo(Algo): def strategy(self): fast_ma = self.sma(p

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    • 超簡単Pythonで日本株ペアトレードバックテスト（カルマンフィルター 利用）J-Quants

      Pythonでカルマンフィルターを利用して超簡単に日本株ペアトレードバックテスト（J-Quants） 1. J-Quantsで無料アカウント作成2. ツールインストール $ pip install jquants-pairs-trading 3. ペアを探すpair.py from jquants_pairs_trading import JquantsPairsTradingimport pprintjpt = JquantsPairsTrading( mail

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      • 超簡単Pythonで日本株株価予測（J-Quants利用）機械学習（LightGBM）

        PythonでJ-Quantsを利用して日本株の翌日の株価の上下予測を超簡単に機械学習（LightGBM） 1. J-Quantsで無料アカウント作成2. ツールインストール$ pip install jquants-ml 3. バックテストbacktest.py from jquants_ml import Mlimport pprintclass MyMl(Ml): def features(self): # 任意の特徴量を設定 s

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        • 超簡単Pythonで株式ペアトレードバックテスト（カルマンフィルター 利用）

          Pythonでカルマンフィルターを利用して超簡単に株式ペアトレードバックテスト 1. ツールインストール $ pip install stock-pairs-trading 2. ペアを探すpair.py from stock_pairs_trading import StockPairsTradingspt = StockPairsTrading( start="2007-12-01", end="2017-12-01",)r = spt.find_pairs

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          超簡単Pythonで株価トレンドラインチャート＆シグナル作成

          Pythonで株価トレンドラインチャートとシグナルを超簡単に作成 1. ツールインストール$ pip install yfinance statsmodels matplotlib 2. トレンドライン作成trend.py import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport statsmodels.api as smimport yfinance as yffrom statsmodels import reg

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          超簡単PythonでWebアプリケーション作成（Streamlit 利用）＆デプロイ（Streamlit Cloud利用）

          PythonでStreamlitを利用して超簡単にWebアプリケーション作成＆Streamlit Cloudへデプロイ 1. GitHubアカウント作成2. Streamlit Cloudアカウント作成（GitHubアカウント利用）3. GitHubにリポジトリ作成4. ツールインストール$ pip install streamlit yfinance 5. ファイル作成app.py import streamlit as stimport yfinance as yf

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          超簡単Amazon Linux 2（Amazon EC2）Python環境構築（pipenv利用）

          超簡単にPythonの開発環境をAmazon Linux 2（Amazon EC2）に構築（pipenv利用） 1. パッケージアップデート$ sudo yum update -y$ sudo yum install -y gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel git 2. Python3.9インストール$ cd /opt$ sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.9.13

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          超簡単Amazon Linux 2（Amazon EC2）Python環境構築（pipenv利用）

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          超簡単Ubuntu 22.04（Amazon EC2）Python環境構築（pipenv利用）

          超簡単にPythonの開発環境をUbuntu 22.04に構築（pipenv利用） 1. ローカルパッケージアップデート$ sudo apt update$ sudo apt -y upgrade 2. Pythonバージョン確認$ python3 -VPython 3.10.4 3. pipenvインストール$ sudo apt install -y pipenv 4. 開発パッケージインストール$ sudo apt install -y build-essenti

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          超簡単Ubuntu 22.04（Amazon EC2）Python環境構築（pipenv利用）

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          超簡単Amazon EC2入門（Ubuntu 22.04利用）無料利用枠

          超簡単に無料利用枠でAmazon EC2（Ubuntu 22.04利用）インスタンス作成 1. アカウント作成2. インスタンス作成名前、リージョン選択 Ubuntu選択 t2.micro選択 新しいキーペアの作成選択 キーペアを作成 キーファイルをダウンロード保存 ストレージ設定 インスタンスを起動 3. インスタンスにSSHログイン（ダウンロードしたキー）ファイル権限変更 $ chmod 400 ec2.cer 接続 $ ssh -i ec2.ce

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          超簡単Amazon EC2入門（Ubuntu 22.04利用）無料利用枠

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          超簡単Pythonで機械学習ライフサイクル管理（MLflow 利用）lightgbm（MLOps）

          PythonでMLflowを利用して超簡単にlightgbmによるirisデータ実験管理（MLOps） 1. ツールインストール $ pip install mlflow scikit-learn　lightgbm　matplotlib 2. ファイル作成 train.py import argparsefrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfro

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          超簡単Pythonで株価予測（FLAML 利用）自動機械学習（AutoML）

          PythonでFLAMLを利用して翌日の株価の上下予測を超簡単に自動機械学習（AutoML） 1. ツールインストール$ pip install flaml yfinance 2. ファイル作成 pred.py import yfinance as yffrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom flaml import AutoMLfrom sklearn.metrics import accura

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          超簡単PythonでSupabase（オープンソースBaaS）入門

          Pythonで超簡単にSupabase（オープンソースBaaS）入門 1. GitHubアカウント作成2. Supabaseアカウント作成（GitHubアカウント利用）3. プロジェクト新規作成 4. Table editorでテーブル作成 countriesテーブル作成 citiesテーブル作成 5. ツールインストール$ pip install supabase 6. ファイル作成URLとKEYはSupabase＞Settings＞APIから取得 inser

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          超簡単PythonでSupabase（オープンソースBaaS）入門

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          超簡単Next.jsでLINE LIFFアプリ入門（Create LIFF App利用）

          Next.jsで超簡単にLINE LIFFアプリに入門（Create LIFF App利用） 1. LIFFアプリ作成6つの質問に答えてひな形作成（LIFF IDは後で設定） $ npx @line/create-liff-appWelcome to the Create LIFF App? Enter your project name: my-app? Which template do you want to use? nextjs? JavaScript or

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          超簡単Node.jsでPlanetScale（サーバレスDB）入門

          Node.js（express利用）で超簡単にPlanetScale（サーバレスDB）入門 1. GitHubアカウント作成2. PlanetScaleアカウント作成（GitHubアカウント利用）3. コマンドラインツール（pscale）インストール（mac）windows、linux等はこちらへ $ brew install planetscale/tap/pscale$ brew install mysql-client 4. データベース設定ログイン $ psc

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          超簡単Node.jsでPlanetScale（サーバレスDB）入門

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          超簡単Node.jsでFly.io入門（Hello World）

          Fly.ioで超簡単にNode.js（express利用）でhello World 1. GitHubアカウント作成2. Fly.ioアカウント作成（GitHubアカウント利用）3. コマンドラインツール（flyctl）インストール（mac）windows、linux等はこちらへ $ brew install flyctl 4. Fly.ioにログインクレジットカード登録必要（無料枠あり） $ flyctl auth login 5. ファイル作成$ mkdir f

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          超簡単Node.jsでFly.io入門（Hello World）

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          超簡単PythonでRailway入門（Hello World）

          Railwayで超簡単にPythonでhello World 1. GitHubアカウント作成2. Raiwayアカウント作成（GitHubのアカウント利用）3. GitHubにリポジトリ作成4. ファイル作成railway-python/app.py from flask import Flaskapp = Flask(__name__)@app.route('/')def hello_world(): return 'Hello, World!' railway-

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