defi 4ヶ月運用結果_100万円チャレンジ

仮想通貨で70万円スタートでの推移を記録します。

4ヶ月目2021.09.02

BTC含め仮想通貨の価格が1ヶ月間ずっと高値圏で推移しています。もう少しの間キープしてくれそうですが、そう長くは持たないと思います。現在、約2200ドルプラスです。

defi 3.5ヶ月運用結果_100万円チャレンジ

仮想通貨で70万円スタートでの推移を記録します。

3.5ヶ月目2021.08.15

BTC含め仮想通貨の価格が1ヶ月間ずっと上昇しています。相場の雰囲気が変わり、上昇傾向なチャートになってきました。このまま、上がって欲しい。現在、約800ドルプラスです。

defi 3.3ヶ月運用結果_100万円チャレンジ

仮想通貨で70万円スタートでの推移を記録します。

3.3ヶ月目2021.08.010

BTC含め仮想通貨の価格が1ヶ月間ずっと上昇しています。相場の雰囲気が変わり、上昇傾向なチャートになってきました。このまま、上がって欲しい。

仮想通貨の価格上昇に伴い、私のコイン価格も上がり、プラ転しました。今時点でプラス500ドルくらいです。

defi 3ヶ月運用結果_100万円チャレンジ

仮想通貨で70万円スタートでの推移を記録します。

3ヶ月目2021.08.02

7月末の暴騰で、持ち直しました。しかし、まだ下がるチャートです。関係なく、ガチホしますがね。

defi 2.5ヶ月運用結果_100万円チャレンジ

仮想通貨で70万円スタートでの推移を記録します。

2.5ヶ月目2021.07.26

7月中旬まで、BTC価格が大幅下落していました。その影響で、私のコインも下落しており、資産が減っていました。7/4の時点で、1000ドルも初期値からマイナスでした。

しかし、7月下旬にBTC価格が急上昇したことをきっかけに、少しですが価格が戻ってきました。

※Defiでファーミングしているので、価格が下がってもガチホ予定です。

defi 2ヶ月運用結果_100万円チャレンジ

仮想通貨で70万円スタートでの推移を記録します。

2ヶ月目2021.07.04

※6月中旬に、ポートフォリオを大幅変更

6月に20〜30%下落(スタートからは、70〜80%下落)あったにも関わらず、資産は大きく下げてません。

まだ50%下がる可能性が濃厚ですが、長期で上昇するので、ガチホし、ファーミングします。

jupyter notebook(lab)でanacondaを動作させる方法

jupyter notebook(lab)でanacondaを動作させる方法で苦労したので、備忘録を書きました。アナコンダの仮想環境作成方法は、過去の記事をご覧ください。

以下を入力し、jupyter notebook 上でanacondaを動作せるための前準備をします。二つ目のコードで、jupyter notebookの起動メモを作成します。

jupyter notebook --generate-config

Writing default config to:C:\Users\hogeuser\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

macの場合、jupyter_notebook_config.pyのファイルが、隠れフォルダにあります。なので、shift+command+. を押し、探し当てる必要があります。

そのフォルダを適当なメモ編集ソフト(Visual Studio Codeなど)で開き、以下を入力します。入力場所は、どこでもいいような気がします。c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class='environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager'
c.EnvironmentKernelSpecManager.conda_env_dirs=['Users/user名/.conda3/envs/']

なお、赤字部分は、自分のanacondaのフォルダ位置を書きます。フォルダ位置は、anaconda info -e で確認できます。

その後、jupyter notebook を開くと、カーネル選択にanacondaが追加されていることが確認できます。

その後は、カーネルと接続すればいいだけなのですが、自分は接続できず。だいぶ苦労しました。以下のコマンドを打てば解決しました。

問題は、新しく構築されたconda python36環境内で、jupyterが「seaborn」をロードすることを拒否していました。 - seabornがその環境内にインストールされていてもそれは同じ環境からたくさんの他のファイルをインポートすることができるように思っていました。 しかし、実際は、Jupyterがその環境の中からカーネルpythonを走らせているのではなく、システムpythonをカーネルとして走らせているみたいです。たとえ、まともなカーネルとkernel.jsonがすでに環境に存在していたとしてもです。

なので、python上での仮想環境は、要りません。

deactivate (source ○○○/bin/activateしている場合)

conda activate 仮想環境名

jupyter notebook (or lab)

これで、いけるはず！！！！

無理な場合は、以下を試しましょう。 

conda install jupyter
conda install nb_conda
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name mykernel

conda config --add channels conda-forge --force
conda update --all -y
conda install nb_conda_kernels -y
conda env create -f custom_env.yml -q --force
jupyter notebook

因みに、anacondaカーネルで動作していれば、conda listでライブラリが確認できるはずです。

anaconda — Jupyter Notebookにコンダ環境が表示されない