10.78で買ったものを10.36で損切りした。 今回の上げ相場では若干のプラスしかでなかったが、 しかたない。 来週からは下がると見ているので、リスクを回避が重要。 9月中旬位にはまたチャンスがくると思う。 目標株価は7.7から6.8。

3600株を10.5で買い、次の日10.8で売った。株価は一時、11.1位まで上昇した。 もう少し待つべきだった。今週SQなので金曜まで待つべきだったか？ 来週からは下がると思うので、しょうがないが。 次回のチャンスまで、焦らずにしばらく待つ。

来週のSQあたりまでは、上がると思っているが、10.7で全売りした。利益は少しでたのでよかったが、来週がどうなるか？月曜に下がってくれたら買い戻します。 今日のマーケットは強かった。Nasdaq100 13565pt +273 SP500 4280pt +72 Nobu塾の予想では、N100で…

CPIの結果がよかったので、CCLを3600株、9.96で購入。 CPI前に高橋ダンは危険だと主張していたが、結果はSP500は大きく 上昇。 CPI前に買っておくべきだった。

#単回帰の予測モデル # ライブラリのインポート # %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.preprocessing import StandardScaler fro…

import pandas as pd import requests import lxml.html import time # サーバーに負担をかけないために from tqdm import tqdm #どのくらい読み込んだかを表示 # レース場、第何回、何日目、何レース目 # 01：札幌、02：函館、03：福島、05：東京、06：中山…

インストールされているモジュールを確認するには、pip list または pip3 list pip3 install tqdm, lxml, numpy, matplotlib, openpyxl, pandas scikit-learn, scipy,

Pythonでxmlやhtmlを扱うためのライブラリです。スクレイピングなどの場合に使用。 Beautiful Soupやhtmlibもhtmlを解析するモジュール。 import requests import lxml.html

from sklearn.linear_model import LogisticRegresson model = LogisticRegression() #学習 model.fit(X_train, y_train) #精度 score = model.score(X_test, y_test) #予測 pred = model.predict(X_test)

Windows10ではパスの260文字制限がありこれを解除しなくてはいけない。 グループポリシーの編集から設定をかえて解決した。

AIに興味があり、Pythonを勉強中です。備忘録もかねて、このブログに書いていきたいと思います。