Let's Encrypt で Nginx にSSLを設定する - Qiita
Let's Encrypt で取得したサーバ証明書を Nginxに設定するための手順。 確認した環境は次の通り。 OS: CentOS 7.2 Nginx 1.11 Let's Encrypt 導入の事前準備 証明書を取得したいドメインでアクセスできるサーバを立てておく。 アプリケーションやHTTPサーバのインストールは必ずしも必要ないが、次の2点が必要。 取得したいドメインがDNSで名前解決できる 80番ポートでアクセスできる 以下の操作はそのサーバ上で行う。 certbot のインストール まず、Let's Encrypt のクライアントcertbotをインストール。 インストールと言っても、git で cloneするだけ。 以下の例では、/usr/local にインストールしているが、場所はどこでもよい。 $ cd /usr/local $ git clone https://git
株価調整の計算方法とコード例【Python】
とりあえず、株価調整ではいちいち日付を確認しながら掛け算するんだなってところがポイントです。 ここからは、実際のコード例を紹介します。 株価調整プログラムのコード例 関数ごとに分割して紹介します。 メイン関数 main() 関数です。 『分割情報の取得』と『係数計算』を行ってから、株価調整に入ります。 アジャスト (adjust) は調整、コエフィシエント (coefficient) は係数という意味です。 """adjust_price.py""" from os.path import join, dirname, basename from csv import reader as csv_reader from csv import writer as csv_writer import datetime datetime_strptime = datetime.datetime.
quandlの日本株価には調整後価格がない
以前の記事でquandlで株価を取得できるという紹介をしましたが、重大な欠陥が… その欠陥というのは、調整後終値が入ってない。 調整後価格は、株式が分割、併合したときに、調整するときの値です。 たとえば、株式が10分割されたときは、1株当たりの価値は1/10になるので、株価も1/10になります。 何もしなければいきなり1/10に暴落したように見えてしまうため、分割前の株価は10倍してあげないといけません。 まぁ、前日の終値と比較処理を付ければ検出はできるとは思いますが、本当に10倍とか1/10倍になったかどうかはわからないですね。 翌日株価がいきなり10倍はまぁないと思いますが、1/10はあるかもしれません。 また、合併などの場合、1:1.1とか半端な数値になることもあるので機械的に検出するのは無理だと思われます。 ちなみに、アメリカ株だと入っているようです。（全部見たわけではないですが…
pandas-datareaderで株価や人口のデータを取得 | note.nkmk.me
pandas-datareaderを使うと、Web上の様々なソースに簡単にアクセスして、株価や為替レート、人口などのデータをpandas.DataFrameとして取得できる。 pandas-datareader — pandas-datareader 0.8.0 documentation pydata/pandas-datareader ここでは以下の内容について説明する。 pandas-datareaderの概要 インストール データソース 株価（Alpha Vantage） データ取得 CSVで保存 グラフをプロット 人口、GDPなど（World Bank） データ取得 indicator 階層データの整形 以下のサンプルコードのpandas-datareaderのバージョンは0.8.1。2020年5月22日時点で動作を確認している。バージョンやデータソースの仕様が変わると動作しない
Pythonのpandas-datareaderで株価を取得してみる① - Qiita
はじめに モチベーション 近頃、ちまたでは人工知能のライブラリが簡単に使えるのだそうです。そしてそれを使ったら、もしかして株価予測とかで一儲けといけるのではないかと思ったりするわけです。 しかし、それには株価のデータを集めなくてはならないんですよね。 AIはデータが命ですから。 データ分析とかAIとかだと、とりあえずpythonでしょう。そこでpythonで何かないかなあと調べてみると、pandas-datareaderといういいものがあるそうな。 （これを使い始めた頃はGoogleとかyahooとかデータが取れたんですが、最近どんどん取れなくなってきています。世知辛い世の中ですね） まあそれはさておき、とりあえず始めていきましょう！ 作るもの pandas-datareaderを使って、過去の株価データを拾ってきてCSVに保存するプログラミング。 わざわざ書くまでもないですかね。 使うも
過去のデータからビッグデータ分析で株価を予測する - Qiita
今日は 15 年ぶりに日経平均が 19,000 円台を一時回復し、 6 月末までには 2 万円に達するのではとの声も出ていますが、そんな中ビッグデータ (笑) 分析で株式の分析をする話です。 効率的市場仮説 金融の世界には効率的市場仮説というものがあり、どのような情報を利用しても他人よりも高いパフォーマンスを継続してあげることは不可能であるという説があります。これほど誤解されたりあるいは都合良く解釈されたものはないと筆者は考えます。 この辺は効率的市場仮説のパラドックスあたりを読んでいただくと良いでしょう。 普通に考えて、たとえばなぜ証券業界のディーラーやファンドマネージャーが現役で職を保っていられるのか、みんながみんなバフェットの真似をしてみんながお金持ちにならないのはなぜか、などなど考えていけばわかりそうなものです。 賛否両論はこのあたりを読んでいただくとして (ちなみに筆者はアンドリ
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教諭いじめの神戸市立小で児童のいじめ急増 ｜ 共同通信