pythonを用いたアルゴリズムトレードの開発日誌
開発日誌ではありません。（笑）
先日友達から、「pythonからはじめるアルゴリズムトレード」をお勧めされて、
コンテナと機械学習の勉強になればという思いと、
トレードで儲けたいという思いが3:7で勉強を始めることにしました。（笑）
おそらく、前提知識が足りていないので、環境準備に時間がかかっています。
とりあえず、dockerでJupiterLabを触れるようにしてみたので、備忘録として記事を書きます！
環境準備とpythonの実行確認
環境
OS: Windows 10 Pro
image : python:3.9.7-buster
docker: 20.10.14
コンテナの作成
フォルダの構成とコンテナの作成は、以下のサイトを参照。
めちゃくちゃ迷子してたが、このサイトの言うとおりにしたらとりあえず環境は完成した。
docker-compose up の部分は docker-compose up -d に変更
コンテナが動いているかの確認
コマンドプロンプトで、
cmd
docker ps
として、以下のように書かれていたらコンテナが動いてる。
(base) PS C:\User\***> docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
8d69f508e694 pyalgo_py3 "jupyter-lab --allow…" 3 hours ago Up 2 hours 127.0.0.1:8888->8888/tcp pyalgo_py3_1
コンテナの停止
cmd
docker stop CONTAINER ID # コンテナの停止
docker ps # コンテナの確認
とすると消える。
(base) PS C:\Users\***> docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
CONTAINER IDの部分は、この場合、8d69f508e694
※ 8dとかまで打つといける。
この場合、
cmd
docker stop 8d
でいける。
コンテナの再開
再開は、
cmd
docker start CONTAINER ID # コンテナの再開
JupyterLabを開く
ブラウザで、http://localhost:8888/labから開ける。
pythonの実行確認
実行確認のために、企業のデータをcsvでダウンロードしてpythonで読み込んでみます。
Kaggleというプラットフォームから、2020年4月のApple社の株価を取得します。
保存先は、workspace/archive/dataです。
pythonを使ってデータを読み込む
保存したデータを、pythonを使って読み込みます。
In [1]: fn = 'data/archive/AAPL.csv'
In [2]: with open(fn, 'r') as f:
for _ in range(5):
print(f.readline(), end='')
上を実行すると、
できたー！！！
これは、データをメモリに取り込んでるわけではないので、これ以上利用できない。
以降は、また今度やる。