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マルチタイムフレーム分析ってなに

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「モニター設定」画面

データ分析で欠かせない!Jupyter Notebookの使い方【初心者向け】

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Pythonで使えるJupyter Notebookについて解説します。 そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。 なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。 田島悠介 今回は、Pythonに関する内容だね! 大石ゆかり どういう内容でしょうか? 田島悠介 Pythonで使えるJupyter Notebookについて詳しく説明していくね! 大石ゆかり お願いします! Jupyter Notebookとは Jupyter Notebookとは、オープンソースのWebアプリケーションです。 コード、数式、グラフなどを含む文書を作成したり、チームで共有したりできます。 数学、物理、科学、統計などの理数系分野で広く活用されています。 Python3でJupyter Notebookを使う方法 公式サイトの記載に従い、Jupyterをインストールします。 Anaconda(科学計算向けパッケージ)の一部としてインストールするか、pipを用いてインストールします。 [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中Jupyter Notebookを使えるようにするには? インストール この記事ではWindows 10, Python3を利用しました。 venv環境にjupyterをインストールします。 適当なフォルダにvenv環境を用意します。 mkdir jupyter python3 -m venv jupyter cd jupyter scriptsactivate jupyterをインストールします。 pip install jupyterlab 以下のコマンドでjupyterが起動します。 scriptesjupyter lab Pythonのプログラムを記述、実行できます。 プログラム以外のテキストも記述できるので、メモを書きとめるのにも便利です。 監修してくれたメンター 橋本紘希 システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。 開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。 大石ゆかり 内容分かりやすくて良かったです! 田島悠介 ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね! 大石ゆかり 分かりました。ありがとうございます! TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能(AI)や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。 挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。 プログラミングを独学していて、このように感じた経験はないでしょうか? ・調べてもほしい情報が見つからない ・独学のスキルが実際の業務で通用するのか不安 ・目標への学習プランがわからず、迷子になりそう

Anaconda Navigatorを利用してPythonの開発をする方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

Anaconda Navigatorを利用してPythonの開発をする方法について、TechAcademyのメンター(現役エンジニア)が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。 Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。 なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。 田島悠介 今回は、Pythonに関する内容だね! 大石ゆかり どういう内容でしょうか? 田島悠介 Anaconda Navigatorを利用してPythonの開発をする方法について詳しく説明していくね! 大石ゆかり お願いします! 目次 Anaconda Navigatorとは Anaconda Navigatorでできること Anaconda Navigatorの導入手順 まとめ Anaconda Navigatorとは Anaconda Navigatorとは、Pythonの開発に必要な多くのソフトがまとめられているディストリビューションです。 有名なものでは、例えばjupyter notebookやspyderといったソフトが最初から入っています。また、本来は必要なライブラリを自身でインストールする必要があるのですが、Anaconda NavigatorをインストールするとPythonでよく使われるライブラリが最初からインストールされています。 さらに、普通はコマンドラインで行うような操作をGUIで簡単に行えます。 [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中Anaconda Navigatorでできること それではAnaconda Navigatorでできる主なことを簡単にご紹介していきます。 jupyter notebookの起動 先ほどのトップ画面でlaunchを押すとjupyter notebookが立ち上がります。jupyter notebookはブラウザを用いてPythonを簡単に実行できるソフトです。 以下の画像のようなセルにコードを打ち込んで実行します。見た目からもわかるとおり通常の.pyのファイルとは異なり、jupyter notebookのファイルの拡張子は.ipynbとなります。 spyderの起動 同じく先ほどのトップ画面でlaunchを押すと、spyderが立ち上がります。こちらは.pyのファイルを扱えます。実際にwebアプリを開発するときにはjupyter notebookではなくこちらのspyderを用いるのが一般的です。 その他ソフトの起動 その他のソフトについても同じように起動することができます。 仮想環境の作成 仮想環境を切り分けることによって、例えばAという環境ではライブラリZのバージョン1.0を使い、Bという環境ではライブラリZのバージョン2.0を使うといったことが可能になります。仮想環境の作成は様々な開発を並行して実施する上で非常に重要です。仮想環境の作成は以下の手順で実行します。 まずトップ画面左のメニューからenvironmentをクリック 画面の下にあるcreateをクリック 環境の名前を入力し、Pythonのバージョンを選択してcreateをクリック これで新しい環境が作成されます。あとは自分の必要なパッケージをインストールして、独自の環境を構築していくだけです。 パッケージ管理 パッケージ管理の仕方についてご紹介します。 パッケージのインストールをするには、まず環境を選択します 次に矢印ボタンを押してから、open terminalをクリックします 次にterminalが開くので、conda install ライブラリ名のコマンドを実行します tensorflowというライブラリをインストールしています インストールが終わったら、ちゃんとライブラリがインストールされているかどうかを念のため確認しておきます。確認はconda listのコマンドで実施できます 無事インストールがされていれば、ライブラリを使うことができるようになっているはずです。 Anaconda Navigatorの導入手順 Anaconda Navigatorのインストール手順についてご紹介致します。まずは以下のURLにアクセスしてください。 https://www.anaconda.com/download/ マルチタイムフレーム分析ってなに すると以下のような画面に飛びますので、ご自身でお使いになられているOSを選択し、Downloadボタンをクリックしてください。特に理由がない限り、最新のバージョンを選択しましょう。 インストールウィザードが起動するので、あとは指示に従って進めていけば大丈夫です。いくつか設定を聞かれますが、基本的にはデフォルトのままでOKです。 コラム 実は私も!?独学で損する人の特徴 「スクールは高いから独学で成功する」という気持ちの方は多いと思います。 もちろんその方が金額は低く抑えられるでしょう。 ただ 独学には向き不向きがあり、実はスクールが向いている人も大勢います。

テンソルフロー(TensorFlow)を利用したPythonによるAIプログラミングを現役エンジニアが解説【初心者向け】

テンソルフロー(TensorFlow)を利用したPythonによるAIプログラミングについて解説します。 そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。 なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。 田島悠介 今回は、Pythonに関する内容だね! 大石ゆかり どういう内容でしょうか? 田島悠介 テンソルフロー(TensorFlow)を利用したPythonによるAIプログラミングについて詳しく説明していくね! 大石ゆかり お願いします! この記事では、TensorFlowと呼ばれるディープラーニング向けのライブラリを使って、Pythonで機械学習を実践してみます。 機械学習を勉強中の方や、ディープラーニングを使ってみたい方は手を動かしながら読んでみると良いでしょう。 TensorFlowとは? Pythonにおける通常の機械学習は、scikit-learnと呼ばれる機械学習に特化したライブラリを使うことによって、簡単に実践することができます。 マルチタイムフレーム分析ってなに そして、通常の機械学習に加えて敷居が高いと思われがちなディープラーニングであっても、Pythonでは専用のライブラリを使えば誰でも簡単に実践することができます。 Pythonのディープラーニング向けライブラリにはいくつかありますが、今回はGoogle社が開発したTensorFlowというライブラリを使います。 ディープラーニングの実践で注意しなければならないことは、通常のコンピュータを使ってディープラーニングを行おうとすると、計算量が多く、時間がかかっていつまで経っても終わらないことがあるという点です。 このようなデメリットは、ディープラーニングを行う際には注意しておくことが大事です。 今回行うディープラーニングではそれほど重い処理を行うわけではないので安心してください。 機械学習・ディープラーニングの学習に最適な環境 機械学習や、データ解析では、Jupyter Notebookというブラウザ上で開発できる環境を使うことが多いです。 Jupyter Notebookを使うメリットは、コードや実行結果をそのままの形で保存できるので、後で振り返りやすい点や、実験的にコードを実行したいときに便利などたくさんあります。 今回はJupyter Notebookを使ってディープラーニングを実践していきたいと思います。 Jupyter Notebookをインストールしていない方は、Jupyter Notebookをインストールしてから行ってください。 マルチタイムフレーム分析ってなに マルチタイムフレーム分析ってなに [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中TensorFlowを導入してみよう それでは、TensorFlowを実際に導入してみましょう。この記事では、GPUではなく、CPUを使ったディープラーニングを行います。Windowsの場合はコマンドプロンプトで、Macの場合はコマンドラインで pip3 install tensorflow を実行してください。 Successfully installed tensorflow のようなものが表示されたら、TensorFlowのインストール完了です。 TensorFlowを使ってコードを書いてみよう 今回は、Googleが公式に提供しているチュートリアルを参考にしてTensorFlowを動かしていきます。 MNISTファイルという手書き文字のデータを学習して、新しい手書き文字の数字を予測するというプログラムを書いていきます。 それでは、順番にコードを書いていきましょう。 まずは マルチタイムフレーム分析ってなに from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import tensorflow as tf この部分は必要なライブラリをインポートをしています。 1行目は、__future__ というモジュールからabsolute_import, division, print_funvtion, unicode_literalsというパッケージを読み込むためのものです。 2行目ではPythonでTensorFlowを実行するための部分です。 次は、 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 と書いて実行してください。すると、MNISTファイルをダウンロードします。 MNISTファイルというのは”Mixed National Institute of Standards and Technology database”の頭文字を取ったもので、手書き数字の画像のデータセットです。 AIプログラミングではよく使われる画像のデータセットで、学習の際によく出てくるものなので、覚えておくと良いかもれません。 x_trainという学習用のデータと、学習済みのAIの性能を評価するためのx_testというテスト用のデータから成り立っています。 mnist = tf.keras.datasets.mnist でMNISTファイルをダウンロードし、 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() でデータを訓練用とテスト用に分けています。その次の、 x_train, x_test = x_train

データ分析のライブラリ!Pandasとは【初心者向け】|現役エンジニアが解説

今回は、Pythonのデータ解析用ライブラリであるPandasについて解説します。 Pandasを使うと、データの統計量を表示したり、グラフ化するなど、データ分析(データサイエンス)や機械学習で必要となる作業を簡単に行うことができるようになります。 Pythonでデータ分析を行うには、必須のライブラリなので、ぜひこの記事を参考に、Pandasの使い方を覚えましょう。 なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。 目次 Pandasとは マルチタイムフレーム分析ってなに Pandasの特徴 Pandasでできること Pandasを使うメリット Pandasを利用するには ダウンロード手順 初期設定 Pandasの使い方 Pandasをより便利に使う方法 Pandasの勉強方法 大石ゆかり 田島メンター!Pandasというのは何でしょうか? 田島悠介 Pythonのデータ解析用のライブラリだよ。Pythonでデータ分析や機械学習を行うには、必須のライブラリなんだ。 大石ゆかり どのような機能があるのですか? 田島悠介 例を見ながら説明していくね! Pandasとは Pandasは、Pythonでデータ分析を効率的に行うためのライブラリです。Pandasはオープンソース(BSDライセンス)で公開されており、個人/商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 Pandasを使うと、 データの読み込みや統計量の表示 グラフ化 データ分析 に関する作業を容易に行うことができるようになります。また主要なコードはPythonまたはC言語で書かれており、Pythonだけでデータ分析を行うのと比較して、非常に高速に処理を行うことができます。 データ分析(データサイエンス)は、機械学習を行うまでの前処理(データの読み込み、クリーニング、欠損値の補完、正規化など)が、全ての作業の8〜9割を占めると言われています。Pandasを使うとそのような処理が効率的に行えるようになるため、Pythonで機械学習を行うには、Pandasは必須のライブラリとなっています。 [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中Pandasの特徴 Pythonによるデータ分析で多く使われているライブラリといえば、PandasやMatplotlib、NumPyなどがあげられます。これらのライブラリはそれぞれ以下のような特徴があります。 Pandas Pandasはデータの読込や並べ替え、欠損値(欠けている項目値)の補完などを行うことができるライブラリです。データ分析の前処理段階でとても多く利用されています。 データの読込はCSVやテキストだけでなく、エクセルやインターネット上で提供されている株価情報など、多様な形式のデータを読み込むことが出来ます。 また、Pandasの特徴はDataFrameという多機能な「表」にあります。DataFrameにはデータの平均値や行数などの概要的な特徴を把握する機能や、並べ替えや列名の変更などのデータを整形する機能があります。 またキーを指定しての集計やMatplotlibと連携してのグラフによる可視化など、データ分析のデータ前処理の段階で便利な多くの機能が提供されています。データ分析の過程では、Pandasである程度データをきれいに整えてから、NumPyで数値計算を行うようといったように、使い分けて利用することが多いでしょう。 Matplotlib MatplotlibはPythonで代表的なグラフを描画するライブラリです。2Dだけでなく3Dも含めた多くの種類のグラフを描画することができます。 Matplotlibは慣れると使いやすいのですが、はじめは使い方がやや難しく感じると思います。そのような場合、PandasやSeabornなどのライブラリと組み合わせることで、見た目の良いグラフを簡単に描画することができます。 Matplotlibはデータ分析の様々な段階で、NumPyやPandasと組み合わせてデータの概要を把握したり、特徴を可視化するような目的で使用します。 NumPy NumPyは数値計算や行列演算を行うライブラリです。複数の数値を配列としてまとめて扱ったり、行列演算を行ったりするのが得意です。 特にコンピューターで小数点以下を扱う際の標準的な形式である浮動小数点型の行列演算を高速に行うことが出来ます。また三角関数や平方根などの数値計算の機能も豊富です。 NumPyはある程度データの前処理が終わり、きれいに整ったデータに対して数値計算を行うのに向いているライブラリと言えます。 Pandasでできること Pandasには多くの機能があります。主に利用する機能を確認してみましょう。なお以下でDataFrameと記載しているのはDataFrameオブジェクトを指しています。 データの読込 CSV形式のデータの読込:read_csv() Excelファイルの読込:read_excel() JSON文字列の読込:read_json() pickle形式(Pythonオブジェクトを保存する形式)によるデータの読込/書込:read_pickle()、to_pickle() インターネット上で提供されている株価情報の読込:pandas-datareader データの特徴を把握 データの特徴を表示:DataFrame.info() 要約統計量を表示:DataFrame.describe() データの一部を表示:DataFrame.head()、DataFrame.tail() データの形状を表示:DataFrame.shape 行数を取得:DataFrame.index.マルチタイムフレーム分析ってなに values 列名を取得:DataFrame.columns.values それぞれの列の型を取得:DataFrame.dtypes データの切り出し(スライス) データのスライス:DataFrame[]、DataFrame.iloc[]、DataFrame.loc[] フィルタリング:DataFrame.query() データの並べ替え 値による並べ替え:DataFrame.sort_values() インデックスによる並べ替え:DataFrame.sort_index() 列名の変更:DataFrame.rename() 集計 列の集計:DataFrame.value_counts() 表の集計:DataFrame.groupby() ※groupby().sum()で合計、groupby().mean()で平均値得ることができる 可視化 Matplotlibのimportが必要 ヒストグラム:DataFrame.hist() 散布図、線グラフ:DataFrame.plot() 棒グラフ:DataFrame.bar() 箱ひげ図:DataFrame.boxplot() 欠損値の扱い 欠損値の確認:DataFrame.isnull().sum() 欠損値に値を埋める:DataFrame.fillna() 欠損値のある行を削除する:DataFrame.dropna() その他 カテゴリー変数の展開:get_dummies() 列同士の相関を確認:DataFrame.corr() コラム 実は私も!?独学で損する人の特徴 「スクールは高いから独学で成功する」という気持ちの方は多いと思います。 もちろんその方が金額は低く抑えられるでしょう。 ただ 独学には向き不向きがあり、実はスクールが向いている人も大勢います。 そんな方のために参考として、 テックアカデミー卒業生がスクールを選んだ理由 をご紹介します。

IPythonで改行場所を追加・変更する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

IPythonで改行場所を追加・変更する方法について、TechAcademyのメンター(現役エンジニア)が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。 Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。 なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。 田島悠介 今回は、Pythonに関する内容だね! 大石ゆかり どういう内容でしょうか? 田島悠介 IPythonで改行場所を追加・変更する方法について詳しく説明していくね! 大石ゆかり お願いします! IPythonとは IPythonは、Pythonの対話的実行環境(インタラクティブ シェル)の一つです。Pythonには標準でシェルが付属しますが、IPythonはこれを強化し、コードのハイライト、自動補完などを行えます。 IPythonはJupyterの中核的な要素で、科学計算、統計処理、機械学習などの分野で広く利用されています。 なおこの記事では、Jupyter NotebookをもとにしたGoogle Colaboratoryを使用しました。 改行の追加方法 Jupyterではセル内にPythonのコードを入力していきます。 コードを入力し終えたら、Ctrl+Enterキーかセル左側の三角ボタンで、セルを実行できます。セル内ではEnterキーで改行できます。 実行したセルの直下に、実行結果が表示されます。 [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中実際に書いてみよう 前節ではGoogle Colaboratoryでの実行例を紹介しました。 本節ではローカルマシンにJupyterをインストールしてみます。 コマンド pip, pipenvコマンド等でJupyterをインストールします。 pipenv install jupyterlab 以下コマンドでJupyterが起動し、ブラウザで自動的に接続します。 pipenv run jupyter lab まとめ この記事ではPythonの対話的実行機能を強化したIPythonを紹介しました。 また、IPythonをさらに応用した、Jupyter, Google Colaboratoryといったソフトウェアを紹介しました。 コラム 実は私も!?独学で損する人の特徴 「スクールは高いから独学で成功する」という気持ちの方は多いと思います。 もちろんその方が金額は低く抑えられるでしょう。 ただ 独学には向き不向きがあり、実はスクールが向いている人も大勢います。 そんな方のために参考として、

グラフ描画ライブラリ!matplotlibの使い方【初心者向け】

今回は、Pythonのグラフ描画ライブラリであるmatplotlibについて解説します。 matplotlibを使うと、様々な種類のグラフを描画したり、イメージを表示したりすることができるようになります。 Pythonでグラフを描画するには、標準的なライブラリですので、この記事を参考に、matplotlibの使い方を覚えていきましょう。 なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。 目次 matplotlibとは matplotlibを利用するには matplotlibの使い方 大石ゆかり 田島メンター!matplotlibというのは何でしょうか? 田島悠介 Pythonのグラフ描画ライブラリだよ。Pythonでグラフ描画を行う、標準的なライブラリなんだ。 大石ゆかり どのような機能があるのですか? 田島悠介 例を見ながら説明していくね! matplotlibとは matplotlibは、Pythonでグラフを描画したり、イメージを表示させたりする際に使用するライブラリです。matplotlibはオープンソースで公開されており、個人/商用問わず、誰でも無料で利用することができます。 matplotlibを使うと、様々な種類のグラフを描画することができます。主に2次元のグラフですが、3次元のグラフも描画することができます。数値計算ライブラリであるNumPyと組み合わせて利用する場合が多く、またJupyter Notebookを用いて、データ分析結果をソースコードと共にグラフィカルに表現することで、説明力の高いレポートを作成することができます。 matplotlibはNumPyと並び、Pythonでデータ分析を行うには、必須のライブラリと言えるでしょう。 [PR]機械学習で挫折しない学習方法を動画で公開中matplotlibを利用するには マルチタイムフレーム分析ってなに matplotlibを利用するには、Anacondaなどの開発環境のパッケージを使うのが簡単です。 Anaconda Anacondaは、データ分析やグラフ描画など、Pythonでよく利用されるライブラリを含んだ開発環境です。 Anacondaをインストールすると、matplotlibもインストールされています。もしインストールされていない場合は、メニュー画面のEnvironmentsから、Not Installedを選択し、検索BOXに「matplotlib」と入力します。一覧にmatplotlibが表示されますので、チェックボックスで選択し、画面右下のApplyボタンを押すことでインストールすることができます。 以降は、Jupyter Notebookをもとに、matplotlibの使い方を説明していきます。 Jupyter Notebookの使い方についても合わせてご覧ください。 matplotlibの使い方 matplotlibを使う際は、初めにmatplotlibライブラリをインポートします。先頭の「% matplotlib inline」は、Jupyter Notebookで、ノートブック上にグラフを描画する際に指定する記述です。 % matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt マルチタイムフレーム分析ってなに 実行結果は特にありません。エラーがでなければ、正しくインポートされています。 折れ線グラフ 折れ線グラフを描画するには、plot命令を使用します。この例では、併せてグラフのタイトル、ラベルも設定しています。 % matplotlib inline import マルチタイムフレーム分析ってなに マルチタイムフレーム分析ってなに matplotlib.pyplot as plt price = [100, 250, 380, 500, 700] number = [1, 2, 3, 4, 5] # グラフを書く plt.plot(price, number) # グラフのタイトル plt.title("price / number") # x軸のラベル plt.xlabel("price") # y軸のラベル plt.ylabel("number") # 表示する plt.show() 実行結果は以下のようになります。 グラフにマーカーを表示するには markerオプションを使用します。グリッドを表示するにはgridオプションにTrueを指定します。 % matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt price = [100, マルチタイムフレーム分析ってなに 250, 380, 500, 700] number = [1, 2, 3, 4,

【Pandas入門】機械学習の基礎知識 -効率的な学習法-|調べて実践できる

【Pandas入門】機械学習の基礎知識 -効率的な学習法-|調べて実践できる

機械学習 【Pandas入門】機械学習の基礎知識 -効率的な学習法-|調べて実践できる

最後まで読むと「Pandas」を利用してデータ分析(表計算など)を行う上での基本を学ぶことができます。
全てを説明するというより、自分で「なにができそうか」など想像できるようになり、調べながら実践してくことができることを目標にしています。

最後に効率的に学んでいくことができる方法について紹介します。

「Pandas」って?

「Pandas」って?

Pythonのモジュールの1つで、表や時系列データをを操作するための演算がまとまっています。

具体的には リスト形式のデータを扱う「Series」 と 表形式のデータを扱う「DataFrame」 があります。

「Series」でリストデータを扱う

前回、配列を扱う「NumPy」について説明しましたが、違いは「インデックス」という名前がついていることです。

2行はなくても、 pandas.Series とすれば、実行できますが、都度入力するのが面倒なので、あらかじめ用意しておくことをオススメします。

「DataFrame」で表形式のデータを扱う

データを表形式で整理して、分析することができるのです!

効率的に学んでいく方法

効率的に学んでいく方法

最初から独学で始めようとしても、 「なにがなんだかわからない」 といった状態になると思います。
ぼくも最初そうでした。。。

最初の基礎についての学習だけ一貫したサービスで学び、細かい機能や関数などに関しては必要になったら自分で調べていけばよいです。

そこで最初の学習でオススメなのが『Udemy』です。
なにより良いのが 20時間にもおよぶオンライン講座が定期的に95%OFFで購入できることです!

現在は定期的に行われている値下げ期間なので、1万円以上する講座がなんと「1,000円代!!」で受けることができます。

全ての関数を記憶して、すべてのコードを何も参照せずに書いていくことは不可能です。
おおよそ何ができるのかを把握しておけば、「できるかも」という考えから調べて、実行していくことができます。

FXで勝つための移動平均線の使い方やおすすめの期間設定はこれだ!

もっちゃん

今回は 移動平均線の使い方おすすめの設定期間 などを詳しく紹介していきたいと思います。

もっちゃん

テクニカルツールと言えばボリンジャーバンドや一目均衡表、MACDなど数多くの分析ツールがありますが、その中でも 最も使用頻度が高いものが移動平均線 です。

移動平均線自体はとてもシンプルなのですが、 世界中の多くのトレーダーが見ているということはそれだけ意識されやすい ということでもあります。

  • 移動平均線について
  • 移動平均線の使い方
  • 移動平均線のおススメの期間設定

もっちゃん

移動平均線とは?

移動平均線は 「一定期間の平均の価格を線で結んだもの」 になります。

こちらは日足のチャートで、細いラインが 20日(期間)移動平均線 になります。

緑色 で囲った部分 のローソク足が20日分あり、その20日分の値段の平均が ピンク丸 の位置の移動平均線の値になります。

もっちゃん

液晶ディスプレイのリフレッシュレートとフレームレートについて

スタートメニュー

スタートメニュー

2.Windowsの設定より、「システム」を選択

Windowsの設定

Windowsの設定

3.システムの項目にある「ディスプレイ」より、「ディスプレイの詳細設定」をクリック

「ディスプレイ」設定画面

「ディスプレイ」設定画面

4.ディスプレイの詳細設定より、「ディスプレイ1のアダプターのプロパティを表示します」をクリック

「ディスプレイの詳細設定」画面

「ディスプレイの詳細設定」画面

5.プロパティウィンドウが表示されるので上部のタブより、「モニター」を選択

ディスプレイのプロパティウィンドウ

ディスプレイのプロパティウィンドウ

6.モニタータブにある「モニター設定」より、リフレッシュレートの確認、設定を行う

「モニター設定」画面

「モニター設定」画面

「モニター設定」変更画面

「モニター設定」変更画面

高リフレッシュレートに対応するゲーミングモニター

144Hzや240Hzといった60Hz以上の高リフレッシュレートに対応する液晶ディスプレイ(ゲーミングモニター)は、ゲームなどの激しく画面が動くような場合でも、画面上の高速で移動するオブジェクトの輪郭がはっきりと見やすくなり、映像も滑らかになります。
これは一般的な60Hzの液晶ディスプレイが約0.016秒毎に画面が更新されるのに対し、144Hzであれば約0.007秒、240Hzであれば約0.004秒毎に画面が更新されることで画面のコマとコマの間が描画され、滑らかな映像表現が可能となっています。
また、液晶ディスプレイによっては、「フレーム補完機能」を持つものがありますが、主に映像や動画向けの機能で、通常のコマとコマの間を「予測」して追加をする機能で、非常に滑らかな映像を見ることができます。

動画、ゲームのフレームレートとの関係性

リフレッシュレートに加え、動画再生やゲームをプレイする際に表示の滑らかさの指標となる値としてフレームレート(fps = frame per second)があります。
パソコンにおけるリフレッシュレートとフレームレートの関係性については以下のとおりで、どちらも動画視聴や快適なゲームプレイのためには重要な値になります。

リフレッシュレートとフレームレートの関係性

リフレッシュレートとフレームレートの関係性

フレームレート(fps)
ディスプレイに出力する側(PCに搭載されるGPUまたはグラフィックスカード)が1秒間に送信する画面(コマ)の数

リフレッシュレート(Hz)
映像を表示する側(液晶ディスプレイ)が1秒間に更新する画面(コマ)の数

フレームレートは一般な動画で24~30fps、ストリーミング配信などで60fpsのものがあります。
ゲームにおけるフレームレートは動画と同様に30fpsもしくは60fpsが一般的ですが、プレイするゲームタイトルにより60fps以上に対応するものもあります。
また、ゲームをプレイされる際のフレームレートは動画などの一定したフレームレートを保つ映像と異なり、シーンに応じてフレームレートが変動します。そのため、フレームレートとリフレッシュレートの同期が出来ていない場合、映像が左右にずれて表示されたり、映像にカクつきが発生するといった現象が現れます。主な現象は下記の通りです。

ティアリング(Screen tearing):画面が左右にずれて表示される

ティアリングについて

ティアリングについて

スタッタリング(Screen stuttering):画面のカクつき

スタッタリングについて

スタッタリングについて

フリッカー(flicker):画面のちらつき

ゲーミングモニターのティアリングやスタッタリングを防止する機能

高リフレッシュレートに対応するゲーミングモニターでは「G-SYNC」や「FreeSync」といった、ティアリングやスタッタリングを防止する機能を搭載した製品があります。 マルチタイムフレーム分析ってなに
これらの機能は液晶ディスプレイのリフレッシュレートと、グラフィックスカードの映像出力のフレームレートを同期させるもので、高リフレッシュレートと組みあわせると、もっともなめらかな映像を得ることができます。
以下、対応する機能により名称が異なります。

ティアリングやスタッタリングを防止する機能

ティアリングやスタッタリングを防止する機能

・V-SYNC(Vertical Synchronizing Signal、垂直同期信号)
ディスプレイ側のリフレッシュレートに同期してグラフィックスカード側が映像出力のフレームレートを調整する機能で、同期の速さはリフレッシュレートに固定されます。
ティアリングを最小限に抑えますが、映像出力のフレームレートが下がりリフレッシュレートを下回ると、スタッタリングが発生することがあります。

・Adaptive VSync
NVIDIAが開発した技術で、V-SYNCと同様にディスプレイ側のリフレッシュレートに同期してグラフィックスカード側が映像出力のフレームレートを調整します。
Adaptive VSyncではフレームレートがリフレッシュレートを下回る際にV-SYNCを無効化してティアリングに加え、スタッタリングも最小限に抑えます。
同期の速さはリフレッシュレートに固定されます。

・NVIDIA Fast Sync
Fast SyncはAdaptive VSyncをさらに進化させた機能で、GeForce 10シリーズ以降で対応するV-SYNC無効化時と同程度の低遅延と、ティアリングのない描画を両立できます。

・AMD Enhanced Sync
AMDが開発した技術で、V-SYNC無効化時と同程度の低遅延と、テアリングのない描画を両立できる技術です。

・AMD FreeSync マルチタイムフレーム分析ってなに
ディスプレイのリフレッシュレートを出力デバイス(グラフィックスカード)のフレームレートに適合させるAMDが開発した技術です。スタッタリングもティアリングもほぼ発生しなくなり、もっとも滑らかな映像を得ることができます。
FreeSync技術を利用するためにはFreeSyncに対応するグラフィックスカードとディスプレイが共に必要となります。

・NVIDIA G-SYNC
ディスプレイのリフレッシュレートを出力デバイス(グラフィックスカード)のフレームレートに適合させるNVIDIAが開発した技術です。FreeSync同様、スタッタリングもティアリングもほぼ発生しなくなり、もっとも滑らかな映像を得ることができます。NVIDIAが認証する設計と仕組みをとるため価格がその分高いものが多くなります。
G-SYNC技術を利用するためにはG-SYNCに対応するグラフィックスカードとディスプレイが共に必要となります。

AMD FreeSync、NVIDIA G-SYNCの仕組み

AMD FreeSync、NVIDIA G-SYNCの仕組み

・G-SYNC Compatible
NVIDIAのグラフィックスカードで出力される可変フレームレートの映像に対し、FreeSync対応液晶ディスプレイでもG-SYNCの機能が利用可能となる技術です。

RAIDとは何か?知っておきたい基礎知識

RAIDには、HDDへのデータの割り振り方やデータの冗長化の方法によって、さまざまなレベルがあります。RAIDレベルは、RAID 0、RAID 1、RAID 01、RAID 10、RAID 2、RAID 3、RAID 4、RAID 5など、数多く存在します。ただ、その中でよく使われているRAID方式は、RAID 0、RAID 1、RAID 5、RAID 6の4タイプになります。この4タイプについて、以下で解説します。

・RAID 0

RAID 0のイメージ図

・RAID 1

RAID 1のイメージ図

・RAID 5

RAID 10のイメージ図

・RAID 6

RAID 6のイメージ図

RAID 6は、基本的にはRAID 5と同様の技術です。ただし、パリティを二重で生成し、異なるディスクに記録することによって、RAID 5より耐障害性を向上させています。RAID 5では2台のHDDに障害が発生すると回復不可能になりますが、RAID 6では残りのデータから完全な状態のデータを生成することができるのです。耐障害性に優れている反面、生成されるパリティが増加するため、書き込み性能や容量効率がRAID 5よりも劣る点がデメリットといえるでしょう。

RAIDレベルを組み合わせた技術も

それぞれのレベルのデメリットを補完し、メリットを高めるために、異なるレベルを組み合わせたRAIDも存在します。先にご紹介したRAID 0とRAID 1、RAID 5を組み合わせたRAIDレベルをご紹介します。

・RAID 10

RAID 5のイメージ図

RAID 1とRAID 0を組み合わせたRAID方式がRAID 10です。RAID 1+0と呼ばれることもあります。
このRAID方式では、RAID 1と同じように2台のHDDにまったく同じデータを書き込みます。ただし、その際にデータをブロック単位に分割して並列に書き込んでいくため、データの書き込み速度は上がります。RAID 1の冗長性の高さとRAID 0の高速性を組み合わせた方式です。

・RAID 50

RAID 50のイメージ図

RAID 5とRAID 0を組み合わせたRAID方式がRAID 50です。RAID 5+0とも呼ばれます。
このRAID方式では、RAID 5のグループを複数用意し、それぞれにストライピング(ひとまとまりのデータをブロック単位に分割して複数のHDDへ同時に書き込むこと)していきます。RAID 5だけのRAID方式と比較すると、並列して書き込めるHDDの数が増えるため、RAID 5よりも転送速度の向上を期待することができます。ただ、最小構成でも6台のHDDが必要なので、導入するためのコストは必要になります。

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