文系で機械学習未経験の僕が、richmanBTCさんのチュートリアルをやってbotterになるまでの流れ
日給300万円のSS級トレーダーが明かすbotterのリアル を読んだ。
いわずと知れたリッチマンさんの著書です。
ぼんやりと仮想通貨のトレードで儲けたいと考えていた僕を、
botterの道へ明確に導くキッカケになった本。
botterになろうと考えている人は、botterのメリット、
狙い目などの概略的な部分が知れて良いと思います。
また、チャプター3にチュートリアルに関する内容があり、
botを作り始めたばかりの人でも読む価値があります。
筆者のレベル
- Python初心者(プロダクト作成経験なし）
- FlutterやReactでアプリやサイトを作った経験あり
- 文系 (数2までしかやってない。受験で使ってないから実質中学生レベル）
- FXの裁量トレードの経験あり（微勝して撤退済み）
- ２０代後半、自営業
- botterを初めて2ヶ月ぐらい※2022年1月ぐらいに始めました
勉強の流れ 5STEP
なんとなく読めるかなとチュートリアルを読んだら全く分からなかったので、
基礎をガチガチに固めようと考えました。
僕は以下のような流れで始めました。
- Pythonの基礎を固める
- Pythonのライブラリを使えるようにする ※できればオブジェクト指向をちゃんと理解する
- scikit-learnで機械学習を始める
- richmanbtcさんのチュートリアルを始める
- 機械学習に食べさせるデータを集めるためにファイナンスを学ぶ
- bot作成、試行錯誤して勝てるものを作る
僕は今、5と6を往復しています。
Pythonの基礎
スッキリわかるシリーズはめちゃくちゃ良かった。
スッキリわかるPython入門 スッキリわかるPython機械学習
(補助)オブジェクト指向
スッキリわかるjava入門
おそらくこの本が日本で一番オブジェクト指向を分かり易く解説している。
オブジェクト思考の部分だけでいいので、読んでみる価値はあるかと思います。
Pythonのライブラリを使えるようにする
Pandas,scikit-learnは必ず使えるようになっておく。
特にPandasは機械学習において特に大事な前処理で使い倒すことになる。
Pandas YouTube いまにゅのプログラミング塾
いまにゅさんの動画には非常にお世話になりました。
特にPandas20本ノックはやって良かったと思っております。
外部ライブラリ(Pandas) 中学生でもわかるPython入門シリーズ
Pandas20本ノック
scikit-learnで機械学習を始める
僕はスッキリわかる機械学習といまにゅさんのYouTube動画で勉強しました。
Pythonの基礎でも紹介した、スッキリわかるPython機械学習
scikit-learn 20本ノック （いまにゅさんの動画)
richmanbtcさんのチュートリアルを始める
リッチマンさんのリポジトリ
基本的にここからプルして勉強する
役に立つ記事
リッチマンさんのソースコードを分かりやすく解説した記事
リッチマンさんの内容が分かりにくい場合は、この本を読む
Kaggleで勝つ技術
リッチマンさん推奨の本。分からなくなったら読めと書いてあった。
僕はデータの前処理や学習モデルを作っているとき、「？？？」となることがあった。
そのとき読んでクリアできた。
kaggleをもっと深めたい。基礎から知りたい場合
Kaggleのチュートリアル第6版
Kindle Unlimitedの登録 初月無料のときがある
機械学習に食べさせるデータを集めるためにファイナンスを学ぶ
テクニカル分析の迷信
この本はテクニカル分析について深く切り込んだ本で、読了後は何も信じられなくなるので注意。
僕はもともと裁量トレードをやっていました。ダウ理論を見てトレンドの方向性を確認したり、
レジサポやトレンドラインを引いてブレイクアウトを狙う手法をやっていました。
しかし、この本を読んで自分がやっていたテクニカル分析が主観的なものだと気付きました。
そして、僕は運でたまたま勝ってただけなのではと怖くなり微勝状態で、裁量トレードから撤退しました。
※今、2022年3月現在本の値段が4万円とありますが、
在庫の関係で高騰しているだけだと思うので、適正価格に戻るまでスルーでいいかと思います。
※上級者向け ファイナンス機械学習―金融市場分析を変える機械学習アルゴリズムの理論と実践
この本はまだ読めていません。
リッチマンさんはこの本を読んでP検定法を作ったらしいので、もっと強くなったら絶対に読みます。
今度ポチっておきます。
資金管理をしっかりするための本
ザ・トレーディング──心理分析・トレード戦略・リスク管理・記録管理
リスク管理の面でよく使えます。
bot作成、試行錯誤して勝てるものを作る
主に特徴量を変えて行なっています。
学習モデルを再度作らないといけないので、結構時間が掛かります。
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