まず最初に前回、機械学習を使ったEA環境を構築するにあたり、いくつかやらなければいけないことがあるので、整理してみた。 PythonでのCloudRUNの実行環境の勉強 Vertex AIでの機械学習モデルの構築 Vertex AIで作ったモデルと、CloudRUN上のPythonの連携 Vertex AIでのMLOps運用環境の構築 最後におまけでMQL4/5とCloudRUN環境の連携（以前やっているので、改めて） PythonでのCloudRUN実行環境の勉
久々にNoteを書いてみる将来に向けての金融資産について、日々、色々と考えている。投資信託はもちろん、ヘッジファンドなどについても興味を持っている。 資産は着実に増えてはいるが、やはり将来に漠然とした不安は募る。 そんな中、投資信託の良さはわかっているが、商品を選ぶのは面倒。 外国株式であれば成長中には良いが、将来的に債権、それ以外への投資については別途考える必要がある。。。がヘッジファンドなら利益を追求することで様々な投資スタイルを実施してくれる。 そんなこんなで、ヘッジフ
なにかやってみよう前回、こんなことを思いついてみたので、色々と調べてみたので早速、実務にも役立つ感じで、まとめていければと思った。 Flaskを使ったDocker環境を作ってGoogle Cloudに構築完全なる元ネタはここにあります。 ただ、私なりの解釈とアップデートをいくつか入れました。 始めます。 フォルダ構成 docker-gcp├ app│├ templates││└ index.html│└ app.py├ Dockerfile└ Requirements
実現したいことFXの自動トレードを、MT4/5と、無料のCloudNoteと、GithubActionなどのCI/CD環境で構築してみる。もちろん、自動トレードの実行には機械学習を取り込む 技術的なこと（１日調べてみた）無料のCloud環境(Cloud Run) 最初はGoogle Compute Engineで構築を考えていたが、これではずっとインスタンスを保持することになる 結局、Dockerで運用してCI/CDを考えるなら、今回はCloud Runを採用 これなら、
はじめまして、ナイナイです。今までエンジニアとして活躍してきて、直近はプロデューサー職を経て、現在はデータサイエンティストのヒヨコとして活躍しております。そんな中で、今までMTには興味があり、独自のEAなども作ったことはあり、将来的にMachine Learningを使ってトレードできたらいいなー。とよくある安直な考えのもと勉強し、OANDA APIって便利なものがあるー、が最近は利用するための敷居が高くなった！などもあり、今回の環境で構築してみようと思いました。興味がある方
