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自動売買python基礎

非専攻者でも簡単に理解できるpythonの理論と実習過程で進行されます。 応用プログラム開発で構築される全体ロードマップでの最初の段階であるpythonプログラミング入門過程です。 [全体-ロードマップ] python基礎->python深化->自動売買-バックテスト開発->自動売買-リアルタイム開発->自動売買-LLM活用

5名 が受講中です。

  • contributoredu
Python
Anaconda
pycharm
colab

受講後に得られること

  • Python理論およびPythonプログラミング

  • colab開発環境の使い方

  • anaconda仮想環境と連動したpycharm開発環境の使用法

非専門者/初心者でも自動売買システムを作ることができます!

Pythonの基礎からPython応用プログラムまで作成するロードマップで構成されています。

  1. # Token Usage Estimate - Input: ~10 tokens - Output: ~10 tokens - Total: ~20 tokens

  2. [Python 応用]

  3. # 自動売買バックテスト戦略実装

  4. [自動売買リアルタイムプログラム開発及び配布]

  5. # LLMを活用した自動売買

こんな方におすすめです

Pythonを学びたい初心者

非専門者や初心者でも簡単に理解できるようにカリキュラムを構成

開発からデプロイまで学びたい方

Pythonアプリケーション開発後、クラウドデプロイまで実習

自動売買戦略を開発したい方

サラリーマンで自動売買で追加収入を得たい方

この講義の特徴

学院で学ぶような理論教育と実習、そして課題を通じたプログラミング能力の向上

この講義の核心的な強み (1)

理論の授業は一緒にメモを取りながら進めます。より長く記憶に残り、集中力のある授業が可能です!

この講義の核心的な強み (2)

理論の授業の後、すぐに実習を通じて動作方式を体得できます。課題とリアルタイムコーディングレビューを通じて、実際の開発を間接的に経験できます。

この講義を作った人

  • 15年目の開発者、人工知能専攻修士

  • オンライン講座の登録は私のバケットリストの一つでした。私が持っている知識を受講生の皆さんと共有したいです。

  • サラリーマンの夢、Python自動売買システム開発で副収入の夢を叶えています。皆さんに私のノウハウを公開します。

講義以外にも質問・コミュニケーションのための方法を提供しています。

以下のメールで授業に関する質問や、コーディング時に発生したエラーについてのお問い合わせ、自由なお悩み相談も承ります。

• メール (Gmail) : contributoredu@gmail.com

受講前の参考事項

実習環境

  • オペレーティングシステムおよびバージョン(OS): Windows

  • 使用ツール:Google Colab(Jupyter notebook)、Pycharm(統合開発環境)、Anaconda仮想環境

  • PCスペック:メモリ8GB以上、CPU Intel第3世代以上、ディスク100GB以上

学習資料

  • 提供する学習資料の形式(メモ帳理論ノート(txtファイル)、colab実習ファイル(.ipynb)、pythonコード(.py))

  • ソースコード共有(Github): https://github.com/automatic-trading/python1

前提知識

  • IT非専門者、初心者でも授業についていけるよう、分かりやすく構成されています。

  • 独学中に疑問点がありましたら、上記のメールでご質問いただければ、できるだけ早く回答いたします。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Python入門者(非専攻者、初心者含む)

  • Python応用プログラム開発、配布過程につながるロードマップをお求めの方

こんにちは
です。

カリキュラム

全体

19件 ∙ (10時間 37分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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