2018年2月のトレードまとめ

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2月のトレードまとめです。結果は芳しくありませんでした。資金注入は月間最大資金注入量の95%でした。

小幅でのトレードは労力に合っていないと判断して、2月は50pips前後の値幅が見込めそうなポイントでのトレードのみとしてみましたが結果は1月よりも悪化しました。

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単回帰モデルを使った予測の流れ

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scikit-learnを使った単回帰モデルによる予測の流れは大きく6ステップに分けられそうです。

  1. データの下準備
  2. モデルオブジェクトの用意
  3. モデルの学習
  4. テストデータを使った検証
  5. 検証結果の評価
  6. 特徴量の調整

ポイントとなる関数や注意点についてまとめました。

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Series.plot.hist()とSeries.plot(kind=”hist”)の違い

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Pandasを使うなかで、グラフのプロット方法が色々あって混乱していたのですが、そのうちSeries.plot.hist()のようにplotのあとにそれぞれのグラフのプロットを関数呼び出しをするような方法とSeries.plot(kind=”hist”,…)のようにplot関数の引数kindからグラフの種類を選ぶ方法の違いについて理解できたのでメモです。

結論は、違いはないそうです!

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予測の第一歩「予測の心構えと回帰分析」

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学習中のデータ分析についての備忘録です。短回帰モデルと重回帰モデル、これらを行う上で使うPythonのパッケージや関数等。

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冷静なトレードが出来なくなっているときの時間軸

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無駄なポジションを減らし、資金の減少を防ぐためには冷静なトレードが大切だと思いますが、問題なのはそれをどうやって実現するかです。

冷静なトレードをするためには自分が普段どういうトレードをしていて、冷静じゃないときにはどんなトレードをしてしまっているのかを知る必要があります。

その一つの目安として時間軸が使えそうです。

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