2025年6月30日～7月4日　自作EA損益報告

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Zn_Dorayaki_USDJPY（作者：潤奈FX）

AssyeGBP（作者：アオタロウ氏）

ボイジャーX JPY（作者：シストレクラウド(STC)氏）

まとめ

考察

先週もお疲れ様でした！

いや～毎週の事ですがEAは厳しい時期が続きますね～。
今好調のEAのロジックってなんだろうか？他通貨に目を向けるとありますかね～( ﾟДﾟ)

さて、１週間が早い分けですが作業としてはちょっとPythonとGoogle CLIというターミナルから動作させることができるAIエージェントですね。

実際はまだ何をどうする事が出来るかイメージが出来ていませんが、まずは触ってみようと思って入れてみました( ﾟДﾟ)

とりあえず、Google CLIでFX開発者にとって有効な使い方を聞いてみました。

そしたら以下の回答が来ました！

はい、Google Cloud CLI (gcloud) はFX自動売買システムの開発者にとって非常に強力なツールです。ローカル環境での開発だけでなく、インフラの構築、デプロイ、管理、自動化まで、コマンドラインから一貫して
  行えるため、開発効率とシステムの信頼性を大幅に向上させることができます。


  以下に、FX自動売買開発における具体的なgcloudの有効な使い方を開発のフェーズごとにご紹介します。


  1. 開発・バックテスト環境の構築


  FXの戦略開発やバックテストには、安定した計算リソースが必要です。gcloudを使えば、必要なスペックの仮想マシン（VM）を数秒で起動・停止できます。


   * 開発用VMの作成:


   1     # e2-mediumインスタンス（2vCPU, 4GBメモリ）を東京リージョンに作成
   2     gcloud compute instances create fx-dev-vm \
   3         --machine-type=e2-medium \
   4         --image-family=ubuntu-2204-lts \
   5         --image-project=ubuntu-os-cloud \
   6         --zone=asia-northeast1-a \
   7         --boot-disk-size=20GB

      利点: 必要な時にだけ高スペックなマシンを使い、コストを抑えられます。環境が壊れてもすぐに再構築できます。


   * VMへのSSH接続:


   1     gcloud compute ssh fx-dev-vm --zone=asia-northeast1-a

      利点: 面倒な鍵管理なしに、安全にVMへアクセスできます。

  2. 本番環境のデプロイと管理


  開発した売買プログラムを24時間稼働させるための本番環境を、gcloudで簡単にデプロイ・管理できます。


   * シンプルな常時稼働ボット (Compute Engine):
      上記で作成したVMにプログラムを配置し、実行します。ファイルのアップロードもgcloudで行えます。


   1     # ローカルの売買プログラムをVMにコピー
   2     gcloud compute scp my_trading_bot.py fx-dev-vm:~/ --zone=asia-northeast1-a

      利点: 最もシンプルで自由度が高い方法です。


   * サーバーレスで手軽に (Cloud Run):
      特定のイベント（例: 5分ごと、特定のテクニカル指標が条件を満たした時など）をトリガーに実行するようなプログラムに最適です。Dockerコンテナとしてデプロイします。


   1     # DockerイメージをビルドしてCloud Runにデプロイ
   2     gcloud run deploy fx-trading-service \
   3         --source . \
   4         --platform managed \
   5         --region asia-northeast1 \
   6         --allow-unauthenticated

      利点: サーバー管理が不要で、リクエストがない時はコストがかかりません。スケーラビリティにも優れています。

  3. データ分析と機械学習


  過去の膨大な為替レートを分析し、戦略を練るためにgcloudは非常に役立ちます。


   * ヒストリカルデータの保存 (Cloud Storage):
      CSVなどのデータファイルを安価で安全なストレージに保存します。


   1     # ローカルのデータをCloud Storageバケットにアップロード
   2     gcloud storage cp historical_data.csv gs://my-fx-data-bucket/



   * 大規模データの高速分析 (BigQuery):
      Cloud Storageに保存したデータをBigQueryに読み込ませ、SQLで高速に集計・分析できます。


   1     # BigQueryでクエリを実行
   2     gcloud bigquery query --use_legacy_sql=false \
   3         "SELECT AVG(close_price) FROM my-project.my_dataset.my_table WHERE symbol = 'USD/JPY'"

      利点: テラバイト級のデータでも数秒〜数分で分析でき、バックテストの時間を大幅に短縮します。


   * 機械学習モデルのトレーニング (Vertex AI):
      価格予測などのMLモデルを開発し、トレーニングジョブを実行します。


   1     gcloud ai-platform jobs submit training my_fx_model_job_001 \
   2         --module-name=trainer.task \
   3         --package-path=./trainer \
   4         --config=config.yaml

      利点: 強力なGPUを利用でき、モデル開発に集中できます。

  4. セキュリティと信頼性


   * APIキーやパスワードの保護 (Secret Manager):
      取引所のAPIキーなどの機密情報をコードに直接書き込まず、安全に管理します。


   1     # プログラムからシークレットを取得するコマンド（アプリケーションコード内で使用）
   2     gcloud secrets versions access latest --secret="MY_BROKER_API_KEY"

      利点: コードと機密情報を分離することで、セキュリティが格段に向上します。


   * ログの確認と監視 (Cloud Logging):
      プログラムの動作ログをリアルタイムで確認し、エラーを即座に検知します。


   1     # Cloud Runサービスのログをストリーミング表示
   2     gcloud logging tail "resource.type=\"cloud_run_revision\" AND resource.labels.service_name=\"fx-trading-service\""


  5. CI/CDパイプラインの自動化 (Cloud Build)


  コードをリポジトリにプッシュすると、自動的にテスト、ビルド、本番環境へのデプロイが行われるパイプラインを構築できます。


   * 手動でビルドを実行:


   1     # cloudbuild.yamlの設定に従ってビルドとデプロイを実行
   2     gcloud builds submit --config cloudbuild.yaml .

      利点: Gitリポジトリ（GitHubなど）と連携させることで、git pushをトリガーに全自動でデプロイが完了します。これにより、ヒューマンエラーを防ぎ、迅速かつ安全にシステムの更新が可能になります。

  まとめ


  Google CLI (gcloud) を使うことで、FX自動売買開発者は、
  「アイデアの検証（バックテスト）→ 実装 → 本番デプロイ → 運用・監視 → 改善」
  という開発ライフサイクル全体を、コマンドラインから効率的かつ自動化された形で管理できるようになります。


  特に、サーバーレス (Cloud Run)、データ分析 (BigQuery)、CI/CD (Cloud Build)
  を活用することで、個人開発者でもプロフェッショナルレベルの堅牢でスケーラブルな取引システムを構築・運用することが可能です。

はい。現状では言っている事がまったく分かりませんｗ

これらをまず調べて勉強する事から始めたいと思います( ﾟДﾟ)

では( ﾟДﾟ)

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これからもっと商品数を増やせるように頑張って行きます( ・Д・)