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

 

 

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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。

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Defi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

 

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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

 

 

defi 1.5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。

1.5ヶ月目2021.06.16

ポートフォリオを6月中旬に大幅変更_ステーブルから変動コインへ

 

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※金額は、あくまで目安です。大雑把な値です。

ステーブルの利益は、トークンだけでなく、コインの利益もプラスして計算しています。なので、利益は増減が激しいです。

この間の大暴落を直撃したのに、この程度の損失で済んでいます。もう少し継続してdefiをしてみます。

defi 1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。

1ヶ月目2021.06.09

 

ステーブル 4580ドル(50万4000円)

コイン 1690ドル(18万6000円)

 

⬇︎

4650ドル(51万2000円)

934ドル(10万3000円)

※金額は、あくまで目安です。大雑把な値です。

 

ステーブルの利益は、トークンだけでなく、コインの利益もプラスして計算しています。なので、利益は増減が激しいです。

この間の大暴落を直撃したのに、この程度の損失で済んでいます。もう少し継続してdefiをしてみます。

 

 

 

python m1 mac 初期設定

色々書きましたが、結局のところ、以下のような方法が一番最適だと思われます。python上に、色々とライブラリーをのせると、動作の相性が良くないものも一緒になり、アンインストールが面倒です。また、プロジェクトごとに、使用したいライブラリーやバージョンが違う場合もあります。

 

 

1.仮想環境をつくる

2.anacondaをネットから、インストールし、仮想環境に入れる

3.上記、二つの空間に、anaconda pip install で、ライブラリを乗せていく

4.jupyter notebook で機械学習開始

 

 

 

 

化学、有機化学機械学習ディープラーニング

anaconda導入

anaconda3 のサイトに移動し、ダウンロードし自分のファイルに保存。

仮想環境で、conda -V を実行しても、condaを認識しなかったので、仮想環境の場合は、いつも通り、pathを設定する必要があるみたいです。

 

そこで、

  • vi ~/.bash_profile 

vimが開いたら

  • i (インサートモードにする)

以下のパスを.bash_profileに追加

  • exportPATH=/Users/user_name/anaconda3/bin:$PATH

 

  • esc(インサートモードの終了)
  • :wq(保存して終了)
    以下のコマンドをターミナルで実行して、追加したパスを反映させる

 

anacondaのpathが通っていることを確認

  • source ~/.bash_profile

 

 

以上で、完了

 

今度は、環境作りをします。

  • conda create -n ds_env python=3.9

ds_env という名前の conda環境をつくる。

pythonのバージョンは3.9で

余談:dsは "data science" の略。

 

  • conda info -e

 作成済みの環境を確認

  • conda activate ds_env

ds_env という名前の conda環境を起動

仮想環境で動かしているので (env)⇨(ds_env) (env)の環境へ移行

  • conda list 

その環境にすべてインストールされているパッケージを確認

出来上がった環境に、ライブラリを乗せていきます。

  • conda install jupyter

ブラウザベースの対話形式実行環境「jupyter」のインストール

  • conda install numpy

行列計算ライブラリ「numpy」のインストール

  • conda install pandas

データ構造演算ライブラリ「pandas」のインストール

  • conda install matplotlib

グラフ描画ライブラリ「matplotlib」のインストール

 

 

Pythonの仮想環境まとめ | CodeCampus

 

 

 

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