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    『qiita.com』

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    • Python×株式投資|仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る(後編) - Qiita

      3 users

      qiita.com/rS_alonewolf

      素人が生成AI無料期間中に自動スクリーニング結果通知bot作ってみた。 これまでの経緯 本記事は、Pythonによる株式スクリーニング自動化・実践の続編です。これまでの背景や検証の流れは、以下の記事をご確認ください。 現在構築中のスクリーニングモデルの全体像と今回やること スクリーニング結果自動通知bot、結果の可視化とXへの投稿はできるようになった 生成AI無料期間にスクリーニング結果自動通知botを作り始めた 今回のモデルのスクリーニング速度を100倍向上した方法 yfinance由来の軽量データセット構築 今回のモデルの改善点 今回のスクリーニングモデルの精度 相場状況を簡易的に数値化する 財務スクリーニング はじめに 前回は、生成AIを活用して株価スクリーニングBotを作る-中編として、スクリーニング結果の可視化やX APIを用いたX(旧Twitter)への投稿までの流れを紹介しま

      • テクノロジー
      • 2025/07/15 04:17
      • Python×株式投資|仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る(前編) - Qiita

        11 users

        qiita.com/rS_alonewolf

        自動銘柄スクリーニングbotを、生成AI『無料期間内に』作る- 「計画・環境構築編」 はじめに これまで、株式投資における銘柄スクリーニングシステムの構築をしてきました。 記事にしたのは、以下のとおりです。 財務スクリーニングの方法 移動平均とRSIを使ったテクニカルスクリーニングの方法と精度検証 バックテストのためのローカルデータセット構築 バックテストの高速化の方法 しかし、これらはバックテストに構築されたものです。 実運用となると、 毎回Google Colabのカーネルをひとつずつ実行したり、 日付に合わせてディレクトリを手作業で書き直したり、 その日に必要なデータを取得して整形したり、 何かと不便が多いです。 投資は、持続的に行うことで、リスクも分散できるし、当たるチャンスに出会う確率も上がると思います(無計画に続けるとリスクの方が大きいですが...)。 しかし、仕事が終わった後

        • テクノロジー
        • 2025/07/08 03:45
        • あとで読む
        • Python×株式投資|仕事終わりでも投資を諦めない。スクリーニング結果を自動通知するBotを作る(中編) - Qiita

          270 users

          qiita.com/rS_alonewolf

          素人が生成AI無料期間中に作る!毎日自動で銘柄スクリーニング&X自動通知Bot これまでの経緯 本記事は、Pythonによる株式スクリーニング自動化・実践の続編です。これまでの背景や検証の流れは、以下の記事をご確認ください。 現在構築中のスクリーニングモデルの全体像と今回やること 生成AI無料期間にスクリーニング結果自動通知botを作り始めた 今回のモデルのスクリーニング速度を100倍向上した方法 yfinance由来の軽量データセット構築 今回のモデルの改善点 今回のスクリーニングモデルの精度 相場状況を簡易的に数値化する 財務スクリーニング *2025年7月7日 リンク修正しました。お知らせいただきありがとうございました。 はじめに 毎日自動で銘柄スクリーニングの結果を知れたら、仕事が終わった後の疲れたの脳でも、めんどくさがらずに、お布団に吸引されることもなく、定期的に投資が続けられる

          • テクノロジー
          • 2025/07/07 22:25
          • 投資
          • あとで読む
          • python
          • 開発
          • bot
          • qiita
          • データ
          • 仕事
          • Python×株式投資:従来の100倍!銘柄選抜のバックテストを高速化した話 - Qiita

            52 users

            qiita.com/rS_alonewolf

            # ----------------------------- # 2nd Screening V1 # ----------------------------- import time global_start_time = time.time() from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pandas as pd import numpy as np import os from tqdm.notebook import tqdm import yfinance as yf from curl_cffi import requests # -------------------------------------------------- # ヘルパー関数定義セクション # --------

            • テクノロジー
            • 2025/06/23 17:36
            • python
            • あとで読む
            • 投資
            • 株
            • 活躍したいが会社が嫌だ。そうだQiitaに記事を投稿しよう。 - Qiita

              4 users

              qiita.com/rS_alonewolf

              Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Qiitaに10本記事を書いて学んだ、読まれそうな記事の3つの鍵 「なんのために働いてるんだろう」 「自分のやっていること価値がない気がする」 そんなことをぼんやり思いながら、なんとなく始めたのが、Pythonと株式投資、そしてQiitaでのアウトプットでした。 最初は反響ほぼ無し。自信も実績もないから、やっぱりダメだなぁと思う毎日。 それでも10本目を迎えた今、気づいたことがあります。 読まれる記事には、それなりの“型”がある 手応えはすぐには返ってこないけど、蓄積すれば必ず何かが動く 技術記事にも、書き手の物語はちゃんと滲む(そう信

              • テクノロジー
              • 2025/06/14 22:28
              • Python×株式投資:都度DLはやめた─yfinanceで爆速テクニカル分析を回したい - Qiita

                179 users

                qiita.com/rS_alonewolf

                yfinaceデータを用いた軽量データセット(個人用)の構築 はじめに これまでテクニカルスクリーニングのバックテストを行う中で、 処理速度の遅さに課題を感じていました。 特に、複数銘柄に対してループ処理を行う際、 毎回 yfinance を通じて株価データを取得していたため、 同じ銘柄でも都度ダウンロードが発生し、非効率でした。 →今のスクリーニング系の問題について書いたのがこちらの記事です。よければ参考に。 例えば以下のようなコードが問題でした。 # ----------------------------- # スクリーニング条件別ループ # ----------------------------- summary = [] for cond in screening_conditions: result = [] chart_dir = お好きなディレクトリ os.makedir

                • テクノロジー
                • 2025/06/08 02:02
                • python
                • あとで読む
                • 投資
                • 株
                • qiita
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                • 開発
                • 選ぶ前に捨てるんだ|Pythonにやらせる銘柄 1次スクリーニング - Qiita

                  4 users

                  qiita.com/rS_alonewolf

                  # 1st screening import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import yfinance as yf from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout from sklearn.metrics import mean_squared_error import os import time import concurrent.futures from google.colab import drive # Google Drive

                  • テクノロジー
                  • 2025/05/23 21:32
                  • Pythonで月利3%狙ってるけど、頭と机がごちゃごちゃだったので、まず現実から片付けた話 - Qiita

                    51 users

                    qiita.com/rS_alonewolf

                    整理整頓から始める在宅トレード環境最適化 最近Python×株式投資:月利3〜5%を狙う自動スクリーニング戦略なんていう、ちょっと真面目で小難しい記事を書いたんですが、 ふと気づいたんですよ。 机、汚くね? ↑説得力ゼロの作業環境。 株価予測コードをどれだけ力説しても、 机がこれでは、リターンも乱れるんじゃないかと。 ニトリの神ワゴンにすべてを託した というわけで、こちらの商品を衝動買い。 高さ調節ができるスチールワゴン トロリ4 コンパクト 画像はHPから引用させていただきました。 散らかった作業環境を一掃した救世主。 上段はキーボード・マウス類、中段は古いMacたち、下段はそのほか細々・日用品ストック用に分けて使います。 ✅ 狭いスペースにもぴったり ✅ キャスター付きで移動も楽 ✅ 天板を買うと小さい机がもう1個増える感じ 「投資ではなく設備に資金投入」です。 組み立ての様子は割愛

                    • テクノロジー
                    • 2025/05/23 17:54
                    • 投資
                    • あとで読む
                    • python
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                    • Python×株式投資:月利3〜5%を狙う自動スクリーニング戦略 - Qiita

                      413 users

                      qiita.com/rS_alonewolf

                      たくさんありますが、パターン4つごとに、RSIの範囲が変わっているだけです。MA乖離上限は4つごとに同じことを繰り返しています。 各スクリーニング日には地合いスコア(-3〜+3)をタグ付けしており、 これにより相場の状況によってどのパターンが機能しやすいのかも、あわせて検証できます。 テクニカル選抜の有効性について(バックテストの結果) 概要 1ヶ月後にプラスの平均リターン(3〜7%)を期待できるパターンが存在し、有効性のあるテクニカル選抜条件が含まれていると考えられました。 また、最適な選抜条件は地合いスコアによって異なることが示唆されました。以下では、スコアごとに結果を整理します。 <地合いスコア -3〜0> 相場が最も悪い「スコア -3」のときは、**RSIが低め(25〜50)かつMA乖離上限(ma_eps)が4〜8%**のパターンで、 シャープレシオが0.8以上、かつ銘柄数が20未

                      • テクノロジー
                      • 2025/05/19 20:51
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