wk1743の成績
最近は週末に台風がよく来ますね。外で遊び回れないのは残念ですが、こういう時は雨の雰囲気を楽しみつつ、ゆったりするのも良いかと。
ブログ
最近はpython+chainer記事に偏り、他のジャンルをないがしろにしたせいかちょっとアクセス数の増加が落ちています。
投資
株
先週は以下の通りです
アプリが新しいのに変わるそうで、見た目が変わります。従来は前日比のところで価格のみだったところがパーセンテージも表示されるようになったのは良い点です。
しかし、チャートから四季報などのタブに飛ぶ際に指でのスクロールが上手く動かず、チャートがスクロールしてしまうのは使いにくいと感じました。
と、アプリについてはこの辺にしておいて、株投資の成績ですが白鳩追加、エリアリンク2300円で転換か？、ペッパーFSが凄いといったところです。
こうやって銘柄が組み変わったときの冷静な成績確認指標としての累計投資成長率は+26.28%です。累計投資成長率はいつもより厳密に書くと以下の通りです。
(評価額+受取額-累計投資原価)/累計投資原価
累計投資原価: 購入時株価*購入株数+手数料+税
受取額: 売却時株価*売却株数-手数料-税
評価額: 評価時株価*保有株数
本当にペッパーFS様々の状態なのですが、これではいけません。500～2000円くらいの銘柄10程度でポートフォリオを構成するように変えていきます。
ペッパーFS
このチャートを見ると
今がトレンドに対して過熱している様子が分かります。
ただ、短期でのトレードを出来るほど知識があるわけでも器用でもないのでまだ待ちです。
この感じだと決算の時に下げる可能性があります。前も好決算で落ちたのでそのときはそのとき。まだまだ成長に陰りはなく外部環境も良さそうなのでやはり待ちだと思います。
エリアリンク
結局前売ったときの値段くらいまで下がってきてしまいました。ただ、以下のボリンジャーバンドを見ると収斂期に入りつつあるように見えますので、しばらくヨコヨコでの待ちになるかもしれません。決算でもサプライズみたいなのはなさそうなのでしばらくは待ちです。
白鳩
白鳩は徐々に小田急との提携効果が出てきています。ブランド扱いも増えてきました。こちらも突沸or上昇トレンド待ちで放置出来る限りしばらく放置です。
暗号通貨
気づけば65万とかいってますね。私が買い始めた頃の13万が懐かしい…(笑)徐々に組成に組み込むファンドも出始めているそうな。最近いろいろと暗号通貨の利点について考えるのですが、今のところ思いつくのはマイクロペイメントのデメリット解消あたりでしょうか。
ブロックチェーンの技術という意味ではイーサリアムのスマートコントラクトのように決済システムを内包するといったプラットフォームとして利点があるのは分かるのですが、今のところ決済システムと通貨の不可分性というのが知識不足からか理解できていないので、通貨としての価値を見出せていません。
それは単純に偽造困難な匿名性の高い手続き伝播システムであり通貨の無色透明な価値保存というよりは株などのような意味合いが強い気がします。
会社の暗号通貨に詳しい先輩に聞いてみることにします。
ちなみに次の大きな節目は11月でしょうか。暗号通貨も短期はやらないのであまり関係ありませんが、システムとしての欠陥や改善があれば拾える程度には調べておきたいところです。
まとめ
ブログは最近トライ&エラー&エラーみたいな学習が多く、記事として現れるところが少ないですが、徐々に出来ることが増えてきたのでそのあたりを後々記事にしていきたいです。
投資についてはペッパーFS一強がいつまでも続くとは思っていないので、長期のポートフォリオ組成改善を早急に行う必要があります。
あとは、展示会に行きたいです。何か良さそうなのを見つけて行きたいと思います。
深層学習の学習 【その4.5】
前回の下記記事で一時匙を投げた件ですが、動きました！！
あまりに嬉しくてとりあえず動いたご報告だけでも(笑)
ちなみに、主に修正した点はChainの部分です。Classの扱いがよく分かっていなかった点が問題でした。
後で【その5】として更新します。
深層学習の学習 【その4】
- 導入
- 本編
- ライブラリ設定
- データの導入
- モデルの定義
導入
さて、pythonにも少しずつ慣れてきたところで続きをやっていきましょう。
前回はライブラリを使わずにディープラーニングについて学習しました。
kuroyagi.hatenablog.com
なるほどなと思いつつも、やはり適度に現実で役に立ったと実感できる実装をやらないと応用できる気がしません。
ということで、以下の【記事1】に良さそうなガイダンスがあったので、それに沿って進めていこうと思います。
【記事1】
www.mathgram.xyz
深層学習の学習 【その3】[追記]
[追記]
便利参考サイトを追記しました
- 概要
- 実践
- 1.準備
- 2.データの生成と描画
- 3.ロジスティクス回帰モデル
- 4.ニューラルネットワーク
- まとめ
- 便利参考サイト
概要
以前は下記記事のようにTensorflowで深層学習について学ぶ予定でしたが、やはり基礎も抑えておかないと応用するときに立ち往生すると思うので、少し違ったアプローチで学習します。
【記事1】
kuroyagi.hatenablog.com
今回は以下をやってみます。
【記事2】
qiita.com
そこそこpythonの心得がないと例のサンプルコードが実行出来ません。いろいろといらべて動くようになったので、その点を補った手順を示します。ちなみに、【記事3】も併せて見ると基本的なところまでカバーできると思います。
【記事3】
qiita.com
