この講義では、アルゴリズム取引をローカルコンピューターとクラウド環境で自動化する過程を扱い、実習を中心に進められます。
受講生 68名
難易度 中級以上
受講期間 無制限
GitHub Actions
Windows スケジューラ
Crontab
Windows レジストリ
IBC (Interactive Brokers Controller)
自動化取引でセキュリティ上の理由でシステムからログアウトした場合は、引き続き取引できますか？ 🤔
インターネット環境が一時的に不安定な場合、取引を続けることができますか❓
アルゴリズム自動取引をクラウドで実現できますか❓
コストを最小限に抑えるために、クラウドコンピュータをスケジュールに合わせてON OFFできますか❓
トレーディングのためのクラウドコンピュータの最も適切な仕様は何ですか❓
就職のためのクォントポートフォリオを作ることができますか❓
MLOpsやGitHub Actionのような表現がなじみません❓
...
ほとんどの取引プラットフォームは、セキュリティの問題で長時間ログオンした状態を許可しません。これはインタラクティブブローカス（IBKR） APIの場合も同様であり、自動化取引の大きな障害となります。
あなたは、IBC（Interactive Brokers Controller）を適用してTWS API（取引システム）で長時間ログオン状態を維持する方法を学びます。
最近のデータ分野では、Opsの重要性がさらに浮上しています。従来のデータサイエンティストも自動化とMLOpsを理解して活用しなければ競争力を持ちにくい時代です。
このレッスンでは、github-actionsを利用して仮想マシンを制御および管理する方法を学びます。これにより、受講生の皆様は、より効率的なデータワークフロー自動化とクラウド環境での運用能力を強化することができます。
以下は、github-actionsを介してクラウドコンピュータをスケジューリングまたはマニュアルで起動する内容です。
クラウドでクアント自動取引を実現したい方
MLOpsまたはDataOpsを本番ポートフォリオを介して実装したい方
Pythonアルゴリズムトレーディングパート2基数強者
学習対象は
誰でしょう？
選択：Pythonアルゴリズムトレーディング パート1 既受講者
必須：Pythonアルゴリズム取引パート2既受講者
前提知識、
必要でしょうか？
PythonとGitHubの使い方
655
受講生
69
受講レビュー
74
回答
4.9
講座評価
7
講座
LLMベースのAI企業でPod Leadとして活動
ソウル大学 機械航空工学部卒業
欧州所在の大学院で機械航空工学修士修了
ドイツ所在の工学研究機関にて博士課程の研究に従事
欧州の大手エネルギー企業でのSenior Data Scientist経験
英国のエネルギーコンサルティング企業にてSenior Consultantとして活動
Databricksベースのデータエンジニアリングプロジェクトを遂行
Kaggle 株式取引 AI コンペティションで上位 3% の成果
AI Agent開発チームリーダーとして現在活動中 Development Team Lead
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24件 ∙ (3時間 43分)
講座資料（こうぎしりょう）:
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