高齢者は集団自決する必要はない~ただし〇〇選挙制度が必要!

「高齢者は集団自決すべし」と、ある経済学者がいったという。詳しい事情は分からないし、知るつもりもない。でも彼の言わんとするところは、シルバー民主主義が日本をだめにしているということではないか。それならばと考えたのが以下である。高齢者は死ぬ必要はない。ただ、普通選挙制度は廃止する。特殊選挙制度を導入する。すなわち、これから国の将来を担う20〜30代の選挙における1票を重みづけするのだ。そうすれば政策も若者向けに変わる。既得権益や「自分の裏庭でなければどこでもよい」といったシルバー民主主義の悪しき部分が緩和される。土台、東京の電力をなんで福島県で作る必要があるのかわからない。というか正しい情報にアクセスする術を知らないし、知る気力もない。既得権益こそ悪なのであるから、それを薄めていかなければならない。そんなことを考えた。

ひとはなぜ急に情熱を失うのか?

ひとはなぜ情熱を失うのか?

これは子細な問いのようにも思えるし、大きな問いのようにも思える。

なぜ情熱を失うのか?年齢、経済、体力、様々な理由が考えられる。あるいは圧倒的な存在を目にして、自分はあそこまでいけないと諦めるのかも知れない。

まず法律について。

会社でパワハラを受け、自分の無力さを知った。そのことをきっかけに法律を自学自習した。毎日1~2時間を3年間続けた。弁護士になりたいと思って、予備試験を受けた。実際には訳が分からず、半分しか得点できなかった。その後茫然自失となり、逡巡していたが、大きな目標を修正することはありうるとノートに書き残した後、勉強をやめてしまった。すなわち自分の能力とテストのレベルの現実を知ったからだ。だが、なにも無駄だったとは思っていない。すべての局面がルールベースであり、組織人であれば、規定・規程への理解が不可欠であり、それらを熟知していることは大きな武器だ。そのような真の意味でリーガルマインドを身に着けることができたのは大きな収穫だった。しかし法を勉強する情熱を失ったことは確かだ。

サーフィンについて。

まず最初がまずかった。いきなりテイクオフできてしまったのだ。これはまずい。開始して2~3年以内にニュージーランドや宮崎にサーフトリップした。たいして実力もないのに。しかしその後学習曲線が停滞しいっこうに上達しない。もちろん練習量も少ないのだが、若い人にどんどん抜かれていく。モチベーションの減衰。ますます練習しなくなる。ひところはYouTubeを熱心に視ていたのに、完全に部外者になってしまった。ことしなどは1回しかしていない。コロナを言訳にはしたくない。自分のあしが海に向かなかったのだ。情熱を失ったのだ。

なぜ急に趣味を辞めてしまうのか?

Google先生に聞いてみた。うつだという。うつ?うつなのか?うつだと急に情熱を失うのだろうか?本当のところはわからない。でも現実を直視する必要がある。

一カ月近くfreqtradeを走らせてみて~結果報告~コピペ大歓迎

freqtradeを一カ月近く走らせました。Dryrun、すなわちデモ取引なのですが。なにかの参考になれば幸いです。戦略はフィボナッチ。先月デモ口座を走らせて、異常にロスが出たものは、取引しないような設定になっています。プロフィットファクターが3を超えたときもありましたが、BTCのETF承認後から雲行きが怪しくなり、どんどんロスが発生しています。

# pragma pylint: disable=missing-docstring, invalid-name, pointless-string-statement
# flake8: noqa: F401


# --- Do not remove these libs ---
import numpy as np  # noqa
import pandas as pd  # noqa
from pandas import DataFrame


from freqtrade.strategy import (BooleanParameter, CategoricalParameter, DecimalParameter,
                                IStrategy, IntParameter)


# --------------------------------
# Add your lib to import here
import talib.abstract as ta
import pandas_ta as pta
import freqtrade.vendor.qtpylib.indicators as qtpylib


from technical.indicators import fibonacci_retracements




class Fibo_2(IStrategy):
   
    # Strategy interface version - allow new iterations of the strategy interface.
    # Check the documentation or the Sample strategy to get the latest version.
    INTERFACE_VERSION = 3


    # Optimal timeframe for the strategy.
    timeframe = '15m'


    # Minimal ROI designed for the strategy.
    # This attribute will be overridden if the config file contains "minimal_roi".
    minimal_roi = {
        "1440": 0.0,
        "360": 0.01,
        "240": 0.02,
        "120": 0.03,
        "60": 0.04,
        "0": 0.05
    }


    # Optimal stoploss designed for the strategy.
    # This attribute will be overridden if the config file contains "stoploss".
    stoploss = -0.10


    # Trailing stoploss
    trailing_stop = True
    trailing_only_offset_is_reached = True
    trailing_stop_positive = 0.10
    trailing_stop_positive_offset = 0.11  # Disabled / not configured


    # Run "populate_indicators()" only for new candle.
    process_only_new_candles = False


    # These values can be overridden in the "ask_strategy" section in the config.
    use_sell_signal = True
    sell_profit_only = False
    ignore_roi_if_buy_signal = False


    # Number of candles the strategy requires before producing valid signals
    startup_candle_count: int = 30


    # Strategy parameters


    # Optional order type mapping.
    order_types = {
        'buy': 'limit',
        'sell': 'limit',
        'stoploss': 'market',
        'stoploss_on_exchange': False
    }


    # Optional order time in force.
    order_time_in_force = {
        'buy': 'gtc',
        'sell': 'gtc'
    }
   
    @property
    def plot_config(self):
        return {
            'main_plot': {
                'fibo': {},
                'min_value': {
                    'plotly': {'name': 'L-0'},
                    # 'color': 'rgba(0,0,0,0)',
                    # 'fill_to': '1st_level',
                    # 'fill_color': 'rgba(51,51,255,0.2)', # blue
                },
                '1st_level': {
                    'plotly': {'name': 'L1-0.236 '},
                    # 'fill_to': '2nd_level',
                    # 'fill_color': 'rgba(204,204,255,0.5)', # purple
                },
                '2nd_level': {
                    'plotly': {'name': 'L2-0.382 '},
                    # 'fill_to': '3th_level',
                    # 'fill_color': 'rgba(102,255,255,0.5)', # cyan
                },
                '3th_level': {
                    'plotly': {'name': 'L3-0.5 '},
                    # 'fill_to': '4th_level',
                    # 'fill_color': 'rgba(255,204,204,0.5)', # orange
                },
                '4th_level': {
                    'plotly': {'name': 'L4-0.618 '},
                    # 'fill_to': 'max_value',
                    # 'fill_color': 'rgba(255,255,102,0.3)', # yellow
                },
                'max_value': {
                    'plotly': {'name': 'L-100'},
                    # 'color': 'rgba(0,0,0,0)',
                },
            },
        }


   
    def populate_indicators(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:


        # Fibonacci Levels ---------------------------------------------------------------------------------------- /
        dataframe['max_value'] = dataframe['close'].max()
        dataframe['min_value'] = dataframe['close'].min()


        difference = dataframe['max_value'] - dataframe['min_value']


        # Fibonacci Levels (UPTREND) - PKG ------------------------------------------------------------------------ /
        fibo_df = fibonacci_retracements(dataframe)
        dataframe['fibo'] = dataframe['min_value'] + difference * fibo_df


        # Fibonacci Levels (UPTREND) - MANUAL ------------------------------------------------------------------------ /
        dataframe['1st_level'] = dataframe['min_value'] + difference * 0.236
        dataframe['2nd_level'] = dataframe['min_value'] + difference * 0.382
        dataframe['3th_level'] = dataframe['min_value'] + difference * 0.5
        dataframe['4th_level'] = dataframe['min_value'] + difference * 0.618
        dataframe['max_value'] = dataframe['min_value'] + difference * 1.0


        return dataframe


    def populate_buy_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
       
        dataframe.loc[
            (
                (dataframe['close'] < dataframe['3th_level']) &
                (dataframe['close'].shift(1) > dataframe['3th_level'].shift(1)) &
                (dataframe['volume'] > 0)  # Make sure Volume is not 0
            ),
            'buy'] = 1


        return dataframe


    def populate_sell_trend(self, dataframe: DataFrame, metadata: dict) -> DataFrame:
       
        # dataframe.loc[:, 'sell'] = 0


        dataframe.loc[
            (
              (dataframe['close'] > dataframe['max_value']) &
              (dataframe['close'].shift(1) < dataframe['max_value'].shift(1)) &  
              (dataframe['volume'] > 0)  # Make sure Volume is not 0
            ),
            'sell'] = 1


        return dataframe

 

環境としては、Dockerのうえで、VSCodeとTelegramを24時間動かしっぱなしにしました。

 

結果は以下の通り。

 

ROI: Closed trades
∙ -1360.87 USDT (-1.20%) (-9.07 Σ%)
∙ -1360.629 USD
ROI: All trades
∙ -1525.854 USDT (-1.29%) (-10.17 Σ%)
∙ -1525.584 USD
Total Trade Count: 118
Bot started: 2024-01-06 22:53:47
First Trade opened: 2 weeks ago (2024-01-07 02:10:11)
Latest Trade opened: 15 hours ago (2024-01-26 17:40:10)
Win / Loss: 88 / 25
Winrate: 77.88%
Expectancy (Ratio): -12.04 (-0.11)
Avg. Duration: 1 day, 7:19:38
Best Performing: ASTR/USDT: 13.98%
Trading volume: 230463.504 USDT
Profit factor: 0.50
Max Drawdown: 14.49% (2273.512 USDT)
    from 2024-01-17 01:18:42 (686.703 USDT)
    to 2024-01-23 14:11:52 (-1586.808 USDT)

 

あまり良くない。どんな戦略でもそうでしょうけれど、マクロとミクロがぴったり合わないと利益はでないですね。

出川さんの英語力は日本人の上位5%以内!?

新年あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いします。

正月のあいだずっとYouTubeを視ていました。出川さんが海外で英語を話すやつ。

何回も視て大笑いしていました。そして出川さんの英語力は日本人の上位5%に入るんじゃないかなと思いました。とある場面で、彼が『Very very hot coffee! How much?』と言っているのを聴いたからです。これがほとんどの日本人にできません。日本人は海外へ行く飛行機の中でコーヒーが頼めませんから。僕はそういう場面をなんども見てきました。そこにこのYouTubeです。相手に自分のいいたいことを伝えるという言語的営みが達成されていることに驚きを禁じえませんでした。Very very hot coffee!という率直でストレートな表現とそれをアウトプットする胆力に瞠目してしまいました。ほどんどの日本人は出川さんのミスを笑っているかもしれませんが、自分だったらと置き換えることをしません。なぜならその必要性がないから。でもインバウンドが増えてきてまったく英語ができませんとも言っていられなくなる。本当に出川さんすごい。彼に見習うべき。今年も不定期の投稿ですが、よろしく。

カジノ資本主義の衝撃!プロフィットファクター3以上のお化けEA登場

新たなEAに取り組んでいました。正確にいうと、Udemyを受講して結果としてEAを手に入れ、最終成果物に途中で習ったものを追加しました。バックテストの結果は良好でグラフは2次関数的に上昇しています。これは複利効果を利用したもので、利益が出たら出金せず、次回のトレードのロットを増やしているためです。あとこれは、わたしとしても初めて聞いたのですが、朝スキャという手法です。板が薄くなる日本時間の朝、正確にいうと、MT4の深夜にトレードを行い、トレンドリバーサルに賭けるものです。通貨ペアはEURJPYもしくはGBPJPY。時間軸は5分足です。バックテストの結果について触れると、プロフィットファクターは3以上と異常な結果になっています。これは2022年1月から2023年12月初まで実行したもので、ご存じの通り、円安が進んでいたかなり異常といえば異常な相場展開のせいかもしれません。朝スキャですので、トレンドはあまり関係ないかもしれませんが、一応そういう背景があるので割り引いて考える必要があるでしょう。

 

セックスでも暗号資産でも、なんでも試してみないと分からないことだらけ!!

セックスでもなんでも、やりながら覚えるのが大切ですよね。そんなわけで、きょうはcrypto.comから日本の取引所への送金方法を書きたい。

まずセックスでもなんでも試してみないと気がすまないTommyですが、こんかいはかなり焦りました。

このまま暗号資産がcrypto.comにロックされていたら、と思うと身の毛がよだちます。

それでは本題。

①appでビットコインに代える

②crypto.com.exchangeにビットコインを送金する

③crypto.com.exchageにビットコイン残高が反映されたことを確認する

④crypto.com.exchangeから日本の取引所にビットコインを送金する

以上です。

2FAがかなり厳格なので、面食らうかもしれませんが、試してみてください。

一応crypto.comとしては"Authy"という認証アプリを推奨しているようです。

出金できなくて焦っているひとは、いつでもご連絡ください。お助けします。

 

 

姉さん事件です~FX Fair社が大変なことになっている!

ご無沙汰しています。いろいろ実験をしていました。取引する通貨ペアも落ち着き、だいぶ慣れてきました。寝ているあいだに2.5万円稼いだこともあり、逆もあり得るのだなと妙に達観した気持ちになっています。それより、皆さんFX-Fairの事件ご存知ですか?当事者のかたはさぞ気が気でないかと思います。部分出金の努力をしているとはいえ、USDTでの出金となり、暗号資産を取引したことがないひとは、なにがなにやら分からないのではないでしょうか。お気持ちをご推察すると胸が痛みます。いまは冷静に推移を見守りましょう。MetaQuote社からライセンスが剥奪されたのですから、当然EAを稼働させることもできず、大変かと思いますが。こころないエージェンシーのせいですから、いかんともしがたいし、悔しいですね。国内業者は金融庁に登録している代わりに、25倍ルールの適用があるし、ゼロカットルールもない。ストップロスをおかないと最悪破産してしまいます。そこで海外FXという選択肢をとるしかない訳ですが、こんかいのようなライセンス剥奪という予想だにしない事態も起こってしまいます。本件について日本の金融庁は関係ないし、法律で保護してくれというのも無理があります。業者を選ぶのも自己責任ということになるのでしょう。今回はレピュテーショナルリスクが顕現し、どこまで個人の裁量が及ぶかは判断が難しい部分はありますけれど、業者の実績や、口コミを熟読し、自分の身は自分で守るしかないですね。では。