2021年6月が終わり、FX自動トレードによる収益実績を取り纏めましたので振り返ってみたいと思います。
2021年6月の実績は、実利利益額：\66,761、実績利益率は1.42%でした。
今月もボラが全く出ず。利益率の連続過去最低記録更新は免れましたが相変わらず低空飛行です。。
続いて、「10年1億円プロジェクト」の当初計画との予実比較は以下になります。6月終了時点で2024年9月時点の預託証拠金にまで到達する事が出来ました・・・三ヶ月連続で進んでません(´・ω・｀)
2021年5月が終わり、FX自動トレードによる収益実績を取り纏めましたので振り返ってみたいと思います。
2021年4月の実績は、実利利益額：\59,939、実績利益率は1.30%でした。
過去最低記録を更新した先月の利益率を更に下回り、二期連続過去最低記録を更新してしまいました。株式市場の高値警戒感に伴いボラが全然出ませんね。
Rプログラムを実行した際に「構文解析中に不正なマルチバイト文字列がありました」とのエラーが発生して困ったので、その対応方法をメモします。
R：4.0.3
> source("C:\\hoge.r") source("C:\\hoge.r") でエラー: 構文解析中に不正なマルチバイト文字列がありました (10 行) >
> # 例えば、UTF-8のRファイルであればその旨を指定する。 > source("C:\\hoge.r",encoding="utf-8") >
Rで日付データを編集するにあたり便利なライブラリ「lubridate」を利用する事にしたので、その使い方をメモします。
R：4.0.3
> install.packages("lubridate") WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installed. Please download and install the appropriate version of Rtools before proceeding: https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/ Installing package into ‘C:/Users/kk/Documents/R/win-library/4.0’ (as ‘lib’ is unspecified) also installing the dependency ‘generics’ URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/generics_0.1.0.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 70676 bytes (69 KB) downloaded 69 KB URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/lubridate_1.7.10.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 1754612 bytes (1.7 MB) downloaded 1.7 MB package ‘generics’ successfully unpacked and MD5 sums checked package ‘lubridate’ successfully unpacked and MD5 sums checked The downloaded binary packages are in C:\Users\kk\AppData\Local\Temp\RtmpO0mSLb\downloaded_packages >
> # ライブラリの読み込み > library(lubridate) 次のパッケージを付け加えます: ‘lubridate’ 以下のオブジェクトは ‘package:base’ からマスクされています: date, intersect, setdiff, union 警告メッセージ: パッケージ ‘lubridate’ はバージョン 4.0.5 の R の下で造られました > # 実行方法 > ymd("2021-5-1") [1] "2021-05-01" > mdy("1-5-2021") [1] "2021-05-01" > hms("11:30:42") [1] "11H 30M 42S" > ymd_hms("2021-05-01 11:30:42") [1] "2021-05-01 11:30:42 UTC" > ymd_hm("2021-05-01 11:30",tz="Japan") [1] "2021-05-01 11:30:00 JST"
2021年4月が終わり、FX自動トレードによる収益実績を取り纏めましたので振り返ってみたいと思います。
2021年4月の実績は、実利利益額：\64,506、実績利益率は1.44%でした。
今月はボラが全く出ず。そのため、利益率としては過去最低記録を更新してしまいました。
続いて、「10年1億円プロジェクト」の当初計画との予実比較は以下になります。4月終了時点で2024年9月時点の預託証拠金にまで到達する事が出来ました・・・先月から進んで無い(´・ω・｀)
2021年3月が終わり、FX自動トレードによる収益実績を取り纏めましたので振り返ってみたいと思います。
2021年3月の実績は、実利利益額：\109,554、実績利益率は2.49%でした。
今月は株式投資から引き揚げたお金\1,130,000を入金しました。そのため、利益率はこれまでと大きくは変わりませんが利益額がかなり大きくする事が出来ました。
続いて、「10年1億円プロジェクト」の当初計画との予実比較は以下になります。3月終了時点で2024年9月時点の預託証拠金にまで到達する事が出来ました。
MQL4をプログラミングするためには、MQL4プログラム新規作成時に自動生成されるスケルトンコードを理解しておく必要がある為、読み方をメモしておきます。
//+------------------------------------------------------------------+
//| hoge.mq4 |
//| Copyright 2021, MetaQuotes Software Corp. |
//| https://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2021, MetaQuotes Software Corp."
#property link "https://www.mql5.com"
#property version "1.00"
#property strict
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
{
//---
//---
return(INIT_SUCCEEDED);
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert deinitialization function |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnDeinit(const int reason)
{
//---
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert tick function |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnTick()
{
//---
}
//+------------------------------------------------------------------+
2021年2月が終わり、FX自動トレードによる収益実績を取り纏めましたので振り返ってみたいと思います。
2021年2月の実績は、実利利益額：\89,449、実績利益率は2.83%でした。
今月は比較的ボラもあり、ある程度の結果を得ることが出来ました。久しぶりに過去の平均利益率を上回っております。
続いて、「10年1億円プロジェクト」の当初計画との予実比較は以下になります。2月終了時点で2023年8月時点の預託証拠金にまで到達する事が出来ました。
2021年1月が終わり、FX自動トレードによる収益実績を取り纏めましたので振り返ってみたいと思います。
2021年1月の実績は、実利利益額：\68,893、実績利益率は2.24%でした。
上旬はボラが無く寂しい結果を覚悟しましたが下旬にある程度ボラが出たので、良い結果ではありませんがある程度の結果を得ることが出来ました。
また昨年、一昨年とは異なり年末年始にフラッシュクラッシュも起きず安定した相場でした。
今月も\450,000調達の目処が立ちましたので、入金額は\2,250,000→\2,700,000に増額しています。更に昨年の収益ぶん税金が発生する為、出金を予定しておりましたが、住宅ローン控除で相殺出来た（？）ので出金もせずに済んでおり、証拠金がどんどん増えております。
続いて、「10年1億円プロジェクト」の当初計画との予実比較は以下になります。\８00,000入金しましたので2023年4月時点の預託証拠金にまで到達する事が出来ました。
FXのトレーディングツールとしてメジャーなMT4（日本ではあまり使われない）では、MQL4という言語でプログラミングする事で自動的な演算やトレードを行う事が出来ます。
それを自分でも作りたく、その方法を調べたのでメモります。
まずMT4のツールバーの黄色い付箋？のようなところクリックします。
すると↓のような画面が開くので「新規作成」をクリックします。
「エキスパートアドバイザ（テンプレート）」を選択して「次へ」をクリック。
おそらく「エキスパートアドバイザ（テンプレート）」はデフォルトで選択されています。
「名前」の欄に「Experts\sample」と入力します。「sample」はファイル名です。
入力したら「次へ」がアクティブ化するのでこれをクリックします。
すると↓のようなスケルトンコードが自動生成されます。
OnInit()メソッドに↓のように記載します。
これがMQL4におけるHello Worldのコードです。
記載が出来たらツールバーの「コンパイル」をクリックします。
これで実行ファイルが完成します。
するとMT4の画面の「ナビゲーター」->「エキスパートアドバイザ」に「sample」が追加されています。
これをクリックします。
すると↓のようにチャート上に無事「Hello World」が表示されました。
本日はここまでで。
OS：Windows10 Pro
R実行環境：RStudio
インストールは以下のコマンドで行います。
> install.packages("RMeCab")
WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installed. Please download and install the appropriate version of Rtools before proceeding:
https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/
Installing package into ‘C:/Users/ken/Documents/R/win-library/4.0’
(as ‘lib’ is unspecified)
Warning in install.packages :
package ‘RMeCab’ is not available for this version of R
A version of this package for your version of R might be available elsewhere,
see the ideas at
https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-patched/R-admin.html#Installing-packages
①が終わったらRStudioを起動してRへMeCabパッケージをインストールします。
<- as="" by="" from="" group="" select="" span="" sqldf="" sum="" tljk="">> install.packages("RMeCab", repos = "https://rmecab.jp/R")
WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installed. Please download and install the appropriate version of Rtools before proceeding:
https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/
Installing package into ‘C:/Users/ken/Documents/R/win-library/4.0’
(as ‘lib’ is unspecified)
URL 'https://rmecab.jp/R/bin/windows/contrib/4.0/RMeCab_1.06.zip' を試しています
Content type 'application/zip' length 3173864 bytes (3.0 MB)
downloaded 3.0 MB
package ‘RMeCab’ successfully unpacked and MD5 sums checked
The downloaded binary packages are in
C:\Users\ken\AppData\Local\Temp\RtmpCk1cKN\downloaded_packages使い方は以下のとおりになります（定番）。
<- as="" by="" from="" group="" select="" span="" sqldf="" sum="" tljk="">> library(RMeCab)
> RMeCabC("すもももももももものうち")
[[1]]
名詞
"すもも"
[[2]]
助詞
"も"
[[3]]
名詞
"もも"
[[4]]
助詞
"も"
[[5]]
名詞
"もも"
[[6]]
助詞
"の"
[[7]]
名詞
"うち"
> # 「unlisst」を使うと↓のようにすっきりと出力出来ます。
> RMeCabC("すもももももももものうち") %>% unlist
名詞 助詞 名詞 助詞 名詞 助詞 名詞
"すもも" "も" "もも" "も" "もも" "の" "うち"
> # データフレームの場合は「RMeCabDF」関数を使います。
> # ↓の例はデータフレームhogeの2番目の列の項目を形態素解析しています。
> hg <- RMeCabDF(hoge[, 2])インストールは以下のコマンドで行います。
> install.packages("sqldf") WARNING: Rtools is required to build R packages but is not currently installed. Please download and install the appropriate version of Rtools before proceeding: https://cran.rstudio.com/bin/windows/Rtools/ Installing package into ‘C:/Users/kk/Documents/R/win-library/4.0’ (as ‘lib’ is unspecified) also installing the dependencies ‘bit’, ‘bit64’, ‘memoise’, ‘plogr’, ‘gsubfn’, ‘proto’, ‘RSQLite’, ‘chron’ URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/bit_4.0.4.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 628912 bytes (614 KB) downloaded 614 KB URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/bit64_4.0.5.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 562722 bytes (549 KB) downloaded 549 KB URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/memoise_1.1.0.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 36847 bytes (35 KB) downloaded 35 KB URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/plogr_0.2.0.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 18855 bytes (18 KB) downloaded 18 KB URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/gsubfn_0.7.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 358111 bytes (349 KB) downloaded 349 KB URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/proto_1.0.0.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 472164 bytes (461 KB) downloaded 461 KB URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/RSQLite_2.2.1.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 2389208 bytes (2.3 MB) downloaded 2.3 MB URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/chron_2.3-56.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 202074 bytes (197 KB) downloaded 197 KB URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/sqldf_0.4-11.zip' を試しています Content type 'application/zip' length 78316 bytes (76 KB) downloaded 76 KB package ‘bit’ successfully unpacked and MD5 sums checked package ‘bit64’ successfully unpacked and MD5 sums checked package ‘memoise’ successfully unpacked and MD5 sums checked package ‘plogr’ successfully unpacked and MD5 sums checked package ‘gsubfn’ successfully unpacked and MD5 sums checked package ‘proto’ successfully unpacked and MD5 sums checked package ‘RSQLite’ successfully unpacked and MD5 sums checked package ‘chron’ successfully unpacked and MD5 sums checked package ‘sqldf’ successfully unpacked and MD5 sums checked The downloaded binary packages are in C:\Users\kk\AppData\Local\Temp\RtmpMPzONL\downloaded_packages
使い方は以下のとおりになります。SQLの文法に従って操作可能ですが、SQLの文法はここでは省略します。
> library(sqldf)
要求されたパッケージ gsubfn をロード中です
要求されたパッケージ proto をロード中です
要求されたパッケージ RSQLite をロード中です
> # 使い方
> # sqldf("SELECT 列名 FROM データフレーム名 WHERE 列名 ==\'検索文字列\'")
> # 具体例（小売店舗の販売実績集計している風）
<- as="" by="" from="" group="" select="" span="" sqldf="" sum="" tljk="">> hoge <- sqldf("
+ SELECT
+ 販売年月
+ , 店舗コード
+ , SUM(販売数) AS 販売数合計
+ , SUM(販売高) AS 販売高合計
+ FROM TLJK
+ GROUP BY
+ 販売年月
+ , 店舗コード
+ ")
2020年12月が終わり、FX自動トレードによる収益実績を取り纏めましたので振り返ってみたいと思います。
2020年12月の実績は、実利利益額：\41,352、実績利益率は1.62%でした。
ボラが殆ど無く、史上最低利益率となってしまいました。
なお今月頭に\800,000調達の目処が立ちましたので、入金額は\1,450,000→\2,250,000に増額しています。
続いて、「10年1億円プロジェクト」の当初計画との予実比較は以下になります。\８00,000入金しましたので2022年10月時点の預託証拠金にまで到達する事が出来ました。
今月は大幅負けです。今月で2020年終わった為一度振り返ってみると、当初掲げた想定利益率3.16%というのがかなり難しい目標だったのかなというのが正直な感想です。高すぎる目標を達成するためにリスクをアップさせるのも嫌なので、もう少し様子を見てみて場合によっては想定利益率見直しも検討しようかと思います。
①文字列の確認（NULL、NA、NaN、Inf）
> is.null(hoge) # NULLか否か [1] true > is.na(hoge) # NAか否か [1] true > is.nan(hoge) # NaNか否か [1] true > is.finite(hoge) # 有限か否か [1] true > is.infinite(hoge) # 無限か否か [1] true > complete.cases(hoge) # 欠損か否か
[1] true
②特定の文字列でのパディング
> # str_pad(param1, param2, pad=xxx)
> # param1：対象文字列
> # param2：パディング後の桁数
> # pad：パディングする文字
> str_pad("hoge", 6L, pad=0)
[1] 00hoge
> paste('a', 'b', 'c')
[1] "a b c"
> # pasteをすると文字列の間に半角スペースが入ってしまう。
> # これが嫌な場合は「paste0」を用いる
> paste0('a', 'b', 'c')
[1] "abc"①データフレームの中身を参照
> head(X)
No Date ID Num
1 1 2020/12/01 i01 20
2 2 2020/12/02 i02 21
3 3 2020/12/03 i03 22
4 4 2020/12/04 i04 23
5 5 2020/12/05 i05 24
RStudioでしたら、以下コマンドでビューア上で確認出来ます。
> View(X)②データフレームの中身を参照（行列指定）
> # 行Noを指定
> X[1, ]
1 1 2020/12/01 i01 20
> # 列名を指定（列の番号でもOK）
> X[, "ID"]
[1] 20 21 22 23 24
③件数確認
> # 行数を確認 > nrow(X) [1] 5 > # 列数を確認 > col(X) [1] 4④データフレームへ代入
> X[, "Num"] <- X[, "Num"] + 1
> X[, "ID"] [1] 21 22 23 24 25⑤データフレーム削除
> remove(X) >⑥データフレームの列削除
> # 指定した項目名の列を削除 > test <- X[, colnames(X) != "Num"] > head(test) No Date ID 1 1 2020/12/01 i01 2 2 2020/12/02 i02 3 3 2020/12/03 i03 4 4 2020/12/04 i04 5 5 2020/12/05 i05RStudioでしたら、以下コマンドでビューア上で確認出来ます。本日はここまでで。
> print("hoge")
hoge> # 頭に「#」をつける
> # ヘルプを表示したいコマンドの頭に「?」を付ける
> ?read.xlsx
read.xlsx {openxlsx} R Documentation
Read from an Excel file or Workbook object
Description
Read data from an Excel file or Workbook object into a data.frame
Usage
read.xlsx(
xlsxFile,
sheet = 1,
startRow = 1,
colNames = TRUE,
rowNames = FALSE,
detectDates = FALSE,
skipEmptyRows = TRUE,
skipEmptyCols = TRUE,
rows = NULL,
cols = NULL,
check.names = FALSE,
sep.names = ".",
namedRegion = NULL,
na.strings = "NA",
fillMergedCells = FALSE
)
Arguments
xlsxFile An xlsx file, Workbook object or URL to xlsx file.
sheet The name or index of the sheet to read data from.
startRow first row to begin looking for data. Empty rows at the top of a file are always skipped, regardless of the value of startRow.
colNames If TRUE, the first row of data will be used as column names.
rowNames If TRUE, first column of data will be used as row names.
detectDates If TRUE, attempt to recognise dates and perform conversion.
skipEmptyRows If TRUE, empty rows are skipped else empty rows after the first row containing data will return a row of NAs.
skipEmptyCols If TRUE, empty columns are skipped.
rows A numeric vector specifying which rows in the Excel file to read. If NULL, all rows are read.
cols A numeric vector specifying which columns in the Excel file to read. If NULL, all columns are read.
check.names logical. If TRUE then the names of the variables in the data frame are checked to ensure that they are syntactically valid variable names
sep.names One character which substitutes blanks in column names. By default, "."
namedRegion A named region in the Workbook. If not NULL startRow, rows and cols parameters are ignored.
na.strings A character vector of strings which are to be interpreted as NA. Blank cells will be returned as NA.
fillMergedCells If TRUE, the value in a merged cell is given to all cells within the merge.
Details
Formulae written using writeFormula to a Workbook object will not get picked up by read.xlsx(). This is because only the formula is written and left to be evaluated when the file is opened in Excel. Opening, saving and closing the file with Excel will resolve this.
Value
data.frame
Author(s)
Alexander Walker
See Also
getNamedRegions
Examples
xlsxFile <- system.file("extdata", "readTest.xlsx", package = "openxlsx")
df1 <- read.xlsx(xlsxFile = xlsxFile, sheet = 1, skipEmptyRows = FALSE)
sapply(df1, class)
df2 <- read.xlsx(xlsxFile = xlsxFile, sheet = 3, skipEmptyRows = TRUE)
df2$Date <- convertToDate(df2$Date)
sapply(df2, class)
head(df2)
df2 <- read.xlsx(
xlsxFile = xlsxFile, sheet = 3, skipEmptyRows = TRUE,
detectDates = TRUE
)
sapply(df2, class)
head(df2)
wb <- loadWorkbook(system.file("extdata", "readTest.xlsx", package = "openxlsx"))
df3 <- read.xlsx(wb, sheet = 2, skipEmptyRows = FALSE, colNames = TRUE)
df4 <- read.xlsx(xlsxFile, sheet = 2, skipEmptyRows = FALSE, colNames = TRUE)
all.equal(df3, df4)
wb <- loadWorkbook(system.file("extdata", "readTest.xlsx", package = "openxlsx"))
df3 <- read.xlsx(wb,
sheet = 2, skipEmptyRows = FALSE,
cols = c(1, 4), rows = c(1, 3, 4)
)
## URL
##
## Not run:
xlsxFile <- "https://github.com/awalker89/openxlsx/raw/master/inst/readTest.xlsx"
head(read.xlsx(xlsxFile))
## End(Not run)
[Package openxlsx version 4.2.3 Index]①文字列から日付型（yyyy-mm-dd）への変換
> # xlsxやcsvファイルを読み込むと数値表示になってしまう事がある > X[, Date] [1] 44003 > # この場合、as.Date関数を用いる事で修正が可能。 > # 「origin="1899-12-30"」は、xlsxやcsvの仕様に基づくおまじない > # 「tz="Asia/Tokyo"」は、タイムゾーン。下記等を指定可能。 > # 日本："Asia/Tokyo"、世界標準時："GMT" > X[, Date] <- as.date="" date="" origin="1899-12-30" span="" tz="Asia/Tokyo") > X[, Date] [1] 2020-06-21
②文字列から日時（yyyy-mm-dd hh:mm:ss）への変換
> # xlsxやcsvファイルを読み込むと数値表示になってしまう事がある
> X[, datetime]
[1] 43815.55
> # この場合、as.POSIXct関数を用いる事で修正が可能。
> # 「origin="1970-01-01"」は、日時操作時のおまじない
> # 「tz="Asia/Tokyo"」は、タイムゾーン。①と同。
> X[, datetime] <- as.POSIXct((X[, datetime]-25569)*86400, tz="Asia/Tokyo", origin="1970-01-01")
> X[, datetime]
[1] 2020-05-14 07:05:00
③文字列から時間（hh:mm:ss）への変換
> # ②から「hh:mm:ss」になる部分だけを取り出せば良い
> X[, time]
[1] 43815.55
> # ②からformat関数で「hh:mm:ss」だけを取り出す
> X[, time] <- format(as.POSIXct((X[, time]-25569)*86400, tz="Asia/Tokyo", origin="1970-01-01"), "%H:%M:%S")
> X[, time]
[1] 07:05:002020年11月が終わり、FX自動トレードによる収益実績を取り纏めましたので振り返ってみたいと思います。
2020年11月の実績は、実利利益額：\54,278、実績利益率は3.06%でした。
なお今月頭に\100,000調達の目処が立ちましたので、入金額は\1,350,000→\1,450,000に増額しています。
続いて予実比較です。当初計画と比較すると、想定利益率は3.16%でしたので0.10%ショート、入金額の増額があった為利益額は\3,119ロングという結果になりました。また、本日までの実績平均利益率／月は2.95%になりました。
続いて、「10年1億円プロジェクト」の当初計画との予実比較は以下になります。\100,000入金しましたので2021年9月時点の預託証拠金にまで到達する事が出来ました。
先月に引き続き対予定で負けている状況ですので、予断は許さない状況です。
RStudioはその名のとおりRを動かすプラットフォームなのですが、Rが別途インストールされていないと動作しません。そのため、事前にRをインストールしてください。
Rのインストール手順はこちらに記載しています。
RStudioはこちらから入手してください。専門的な事をするのでなければフリーの「RStudio Desktop」で十分だと思います。
概要 2021年6月が終わり、FX自動トレードによる収益実績を取り纏めましたので振り返ってみたいと思います。 2021年6月結果 2021年6月の実績は、実利利益額：\66,761、実績利益率は1.42%でした。 今月もボラが全く出ず。利益率の連続過去最低記録更新は免...
