cryptro

HFTを作りたい

間違ってたらごめんなさい教えてください。なおします。
HFT(High frequency Trading)が少額ではかなりのスペックを出しているそう。

参考にさせていただいたもの。
天下一BOT会 
2週間で利回り4000%超を達成したトレーディングbot構築の考え方
マーケットメイク戦略の理論

すごいー。「2週間で利回り4000%超を達成したトレーディングbot構築の考え方」は根拠も書いて

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RCI(Rank Correlation Index)の計算

なんか実装が見つけられなかったので記載しておきます。nodejsで最初作ったような気がするのですがどっかいってまいました!>みっけた

参考 : https://kabu.com/investment/guide/technical/14.html

python 3.5

def RCI(values,period=5): result = [None] * (period - 1)

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Docademic/MTC

Docademicは元Med学生がメキシコに設立した会社で、無料で基本的な医療保健サービスを提供する方法を作成しました。これは簡単に把握できるように思われるかもしれませんが、それは非常に複雑であり、なぜ彼らの会社は現在、私たちが知っているように医学の世界を変える道を歩んでいるのです。

Docademicアプリをダウンロードし、登録してボタンを押すことで、患者は24時間無料で対面して医師と話す

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bitmexの足データをDBに保存するモジュール

このへっぽこレベルで需要あるのか不明ですが、同等のものが自分では見つけられなかったので公開してみます。本体はnodejsですが、データはDBに入れているので大抵の言語はつかえるはずです。自分はnodejsとpython3.5(たまに)で使っています。python3.5での使用例も記載しておきます。

github bitmex_market

※データなどを確認してから使ってください。何が起きても

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タートルズの戦略を簡単にまとめてみる。その2

「タートルズの戦略を簡単にまとめてみる。」の続きです。僕にとっては実装と検証が大変であとまわしにした部分でもあります。
The Original Turtle Trading Rulesをもとにしています。
間違ってたらごめんなさい。なおします。

前回からの続きで使う言葉

「N]インジケーターのATRで期間20

勝ったトレードの後はお休みする。

期間20のブレイクアウトで勝トレードの次のシ

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タートルズの戦略(資料)の意図を考えてみる。

今日(2018/5/23)のトレンドで前にバグ修正時のデバッグでさらにバグって出した損失も取り換えしてくれてるマイタートルBOT。アリガット。

前の記事ではあまりにも資料の簡単な部分をさらに簡単にまとめてしまったので誤解を生まないよう書きます。トレード初心者の個人的な理解なので反対意見や指摘があって当然だと思っています。そして以下の前提がくずれると意味ない記事です。

前提

The Origi

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タートルズの戦略を簡単にまとめてみる。

The Original Turtle Trading Rulesをもとにしています。bitmex xbt/usdにあてはめた例を記載します。
初心者の私には資金管理などとても参考になりました。
間違いなどあったらごめんなさい。なおします。

資料と違うところ

・資料は日足前提ですが何足でもよしとします。
・bitmexでのxbt/usdでの計算方法を記載します。
・初めてBOT作るときの視点で

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bitmexのタートルズシステムbot作成時にやったこと。

やっとこ安定したのでまず問題点と解決方法を(忘れちゃうので)まとめとこうと思います。現在は約20日ほど実際に動作させていますが、今のところ特に問題がでなくなり目的のトレードを手を加えることなく施行できるようになりました。

作成したものはかの有名なタートルズシステムの1部に多少の自前のロジックを加えたものです。ほとんどかわりません。

http://www.metastocktools.com/d

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PumaPayとRoomdaoと提携!

ROOMDAOは、宿泊予約やレンタカーから目的地のツアーガイドやレストランの検索まで、あらゆる旅行者のニーズに対応するプラットフォーム。

#PumaPay #cryptro #cryptrocurrency

Performance Lab ARDA

Performance Lab Technologies Limited(パフォーマンスラボ)は初心者からプロのアスリートたったまで幅広くトレーリングしてきた世界初の商業スポーツ科学コンサルタントです。私たちはこれまで培ってきたコーニングに対応するノウハウを「ARDA」(アーダ)というAIプラットフォームインテル、Oakley、LifeBeam、New Balanceなどがそれをこれを採用していま

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