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勉強メモ（python機械学習で仮想通貨bot作成）

richmanbtcさんチュートリアルに対する理解と、理解するためにインプットしたことまとめメモ。あくまでもメモなのでわかりづらい。ぼくはpythonも機械学習も初心者。ミス理解してたら指摘ください。 ■基礎＜pythonの書き方とか＞ チュートリアル内のコード１行１行調べながら理解。 ＜機械学習の基礎知識＞ 下記1冊でインプット。 スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ) インプットしたことまとめ↓。一般的な機械学習の流れとか。 h

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    • 環境まわりメモ（随時更新）

      コンテナ（bot）を別PCに移動bot稼働docker run -d -it --env-file=.env --name=model model WindowsServerではLinuxコンテナを動かせない FXで使用しているVPS（OSがwindows server 2022）にdockerインストールできなかった。下記見て理解↓ richmanさんと同じクラウドサービス使うことにする↓ 参考サイト：richmanさんnote 素のAWS EC2とGoogle Co

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      • 勉強メモ#4 （損益予測モデルの正解率を計算）

        前回note「勉強メモ#3」の結論どおり、今回は、richmanさんチュートリアルの損益予測モデルの正解率について調べたことまとめ。 今の損益予測モデルの正解率ここでいう正解率は、「損益がプラスになると予測して実際に取引した結果、損益がプラスになる確率」とした。 チュートリアルのbacktest関数を定義しているところ（具体的には損益y[i]を計算したあと）に下記コードを入れて正解率を計算してみた。 #損益がプラスと予測した回数if (pos * (cl[i + 1]

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        • 勉強メモ#3 （richmanbtcさんチュートリアル手法で試行錯誤）

          前回までrichmanさんチュートリアルを読んで実際にbotを稼働させるところまで出来た。 前回note↓ 勉強メモ#2（python機械学習で仮想通貨bot作成） 今回は、僕の手法を実装してみようと思っていたが、損益グラフがすでに右肩上がりだったrichmanさんの手法を使っていろいろ改良してみることにした。 といってもどこから改良すれば良いかわからなかったので、思いついた順にとりあえず手を動かしてみた。下記はそのメモだが、二転三転します。結論を先にいうと、損益グラフ

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        勉強メモ（python機械学習で仮想通貨bot作成）

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          勉強メモ#2（python機械学習で仮想通貨bot作成）

          前回（勉強メモ（python機械学習で仮想通貨bot作成））の続き。やっとbotを稼働することができたので、稼働までにインプットした知識を一旦まとめる。 特徴量分布の定常性定常性（https://tjo.hatenablog.com/entry/2013/07/04/190139） →「時間が経っても全体で見ればその時系列は変わらない」という性質。何を不変とするかによって弱定常性と強定常性の2つに分かれる。 弱定常性は過程の期待値と自己共分散が時間を通じて一定 強定常性は

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