23
Help us understand the problem. What are the problem?

posted at

updated at

仮想通貨の自動売買チュートリアル。環境構築

この記事では以下のチュートリアル実行に必要な環境構築を行います。

初心者向けの記事です。
上級者ならこの記事を読まなくても環境構築できると思います。

前提知識

  • プログラミングの基礎知識
  • コマンドラインを使える
  • gitを少し知っている
  • dockerを少し知っている
  • 英語 (または自動翻訳、または日本語の情報を探せる)

開発環境の用意

OS

OSはWindows, Mac, Linuxどれでも開発できます。
MacかLinuxだとコマンドラインが使いやすいです。
私はMacで開発しています。

エディタの用意

ソースコードを編集するためにエディタが必要です。
OSに標準でついているエディタでも一応できますが、効率が悪いです。

私はIntelliJ IDEAを買って使ってます。
Visual Studio CodeやSublimeなどは無料で使えるらしいです。
https://smartlife-weblog.com/programing/recommend-visual-studio-code.html

コマンドライン環境の用意

gitやdockerを使うためにコマンドライン環境が必要です。
MacとLinuxは元から使えます。

Windowsはいくつか方法があるみたいです。
ぐぐってみてください。

でも、Macを買うのが早いと思います。
オープンソース系のツールはほとんどLinuxを想定して作られていて、
Macはギリギリ動く、Windowsはほとんど想定されていないような気がします。
なのでWindowsを使うとマイナーなツールを使ったときにトラブルに巻き込まれやすいです。
中古のMacは10万円(0.02BTC)以下で買えるみたいです。
https://www.pc-koubou.jp/pc/used_mac_book_pro.php

最近のMacはIntelのCPUではないMacがあるみたいです。
IntelのCPUでないと互換性のトラブルがあるかもしれません(例: https://fixel.co.jp/blog/docker-m1mac/)。
私はIntelのものを使っています。

ローカル環境構築

ローカル環境は自分のパソコンのことです。
本番でボットを動かすためのサーバーなどと区別するためにそう呼びます。

gitのインストール

gitはバージョン管理ツールです。
プログラミングをやるなら必須のツールです。
この記事ではチュートリアルのソースコードをダウンロードするために使います。

ローカル環境にgitをインストールします。
gitのインストール方法

色々なインストール方法がありますが、
私はMacで以下のコマンドでインストールしました。

brew install git

brewは色々なものをかんたんにインストールできるコマンドです。
brewは以下でインストールできます。
https://brew.sh/index_ja

dockerのインストール

dockerはかんたんにアプリを動かすためのツールです。
この記事ではJupyter(ブラウザ上でpythonソースコードを編集したり実行したりできるツール)を動かすために使います。

ローカル環境にdockerをインストールします。
dockerのインストール方法

私はMacで以下の方法でインストールしました。
Install Docker Desktop on Mac

docker-composeのインストール

docker-composeはdockerが使いやすくなるツールです。

ローカル環境にdocker-composeをインストールします。
docker-composeのインストール方法

Macの場合、Docker Desktop for Macをインストールしたら自動でインストールされていました。

チュートリアルリポジトリのクローン

以下のチュートリアルリポジトリをgit clone(ダウンロード)します。
https://github.com/richmanbtc/mlbot_tutorial

以下のコマンドでクローンできます。

git clone https://github.com/richmanbtc/mlbot_tutorial.git

実行すると、
コマンドを実行したディレクトリにmlbot_tutorialというディレクトリが作られて、中にリポジトリの内容がダウンロードされます。

Jupyterの起動

Jupyterはブラウザ上でpythonをインタラクティブに実行できるツールです。
ソースコードを少しずつ編集しながら試行錯誤できるので、
bot研究に向いています。

mlbot_tutorialディレクトリへ移動後、以下のコマンドでJupyterを起動できます。

docker-compose up -d

ブラウザで
http://localhost:8888 を開くとJupyterが開きます。
これでbot研究の環境が整いました。

Jupyterが起動する仕組みはmlbot_tutorial内のDockerfiledocker-compose.ymlを見てください。

チュートリアルを開く

Jupyter上でworkディレクトリ内のtutorial.ipynbを開いてください。

以下のリンクでも開けます。
http://localhost:8888/lab/tree/work/tutorial.ipynb

ここからボット研究をします。

Why not register and get more from Qiita?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Sign upLogin
23
Help us understand the problem. What are the problem?