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peさんのNoteを解読する②

peさんのNote「pybottersとasyncioでpenny jump!」を解読する。 　元の記事 ストラテジーpenny jumpの具体的なストラテジーは以下の通り 1. 板を監視し、厚い板(サイズ、最良気配値との距離が閾値を超える注文)が発生したことを確認し、その板の手前(marginだけずらして)にエントリー指値を出す。 2. 厚い板がなくなったらエントリー指値をキャンセル 3. エントリー指値が約定したら最良気配値にエグジット指値を出す。 メイン関数の構成Ⅰ

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    • peさんのNoteを解読する①

      peさんのNote「pybottersとasyncioでmagito MM!」を解読する。 　元の記事 構成Ⅰ. 状態管理クラス（Status） Ⅱ. イベント監視クラス（EventWatcher - CancelWatcher） Ⅲ. 注文に関する関数（limit_order - cancel_order） Ⅳ. ロジックに関する関数（market_making_single_loop） Ⅴ. メイン関数（main） Ⅰ. 状態管理クラス（Status） ☆必要な知識

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      • 難しいことは分らんが資金管理について考える。

        　今回は、期待値が正の戦略に対して、利益を最大化するために必要な資金管理についてのお話です。資金管理については、これまで戦略の期待値を正にすることに意識するあまり中々考えられずにいましたが、最近システムトレード基本と原則という書籍を読み、資金管理って大事だなと思い調査しようと思い立ちました。 ケリー基準ってなに？　資金管理を考えるにあたって、有名な戦略がケリー基準に従った方法です。ケリー基準とは、単純なギャンブルから株式などの複雑なゲームまで幅広い範囲において最終的な資金を

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        • botの損益を可視化、管理しよう！

          　どうも、Salterです。いきなりですがbotの損益管理って大事ですよね。botの損益を確認することはロジックにどれくらい期待値があるのか、ロットはあとどのくらい余裕があるのか等を現在の相場環境に対して正確に確認するために重要なプロセスだと考えられます。そこで今回は私が用いているbotの損益の確認方法について書いていこうと思います。 ・前提まず、前提として ・損益曲線を任意の期間について可視化できる ・なるべくインタラクティブな画面で見たい ・サーバーを建てるのは管理が面

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          botで終値を正確に取得したい

          　どうもこんにちは、Salterです。botterの皆さんはこの閑散相場をいかがお過ごしでしょうか。私は、閑散相場だからと言って特に他に何かをやる気力も湧かず、儲からないbotの調整&新botの作成に消耗しております…… 　そんなある日、バックテストと実弾の損益曲線が結構ずれていることに気付き、何故だろうといろいろと調査していたのですが、その原因の中で実弾で取得した終値がバックテストとズレているというバグを見つけました。 ・原因　取引所のapiからローソク足を取得するとき

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          AWSでbotを稼働させるときの初期設定

          　こんにちは、Salterです。今回はAWSでbotを稼働させる際の初期設定について書きました。と言っても、自分が忘れそうだったので書いた備忘録的な感じです。 　まず、私がAWSでbotを稼働させるにあたって、まちゅけんさんの「まだCloud9使ってるの？」が大変参考になりましたので以下にリンクを貼っておきます。今回の記事はこちらの記事を参考に環境構築をした後の初期設定について書いたものになります。 ・コマンド sudo python get-pip.pypython

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          bitFlyerのohlcvデータを蓄積するプログラム

          こんにちは、salterです。今回はbitFlyer lightningFXのohlcvデータを定期的に蓄積してくれるプログラムについて考えてみました。 ・動機 botのバックテストを行いたい時やmlbotのモデルに学習させる時など、botterの方々にとって取引所の約定履歴のデータなどは無くてはならないものであると思われます。ただ、データが欲しくてもなかなか過去のデータを探してくるのは困難な場合があります。特に、bitFlyerFXの過去の約定データについては、去年くら

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          bitFlyerのohlcvデータを蓄積するプログラム

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