そろそろプログラミング言語は痛烈にDISっといたほうがいい

動きの似ている株、似ていない株（指数‐資源）(2018/11/01-2018/11/29)

 

WTI原油投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
WTI原油投信(東証１部，，)
-21.858%
1.原油イン投信 (東証１部，，) -21.951%
2.原油上場投信 (東証１部，，) -20.971%
3.パスコ (東証１部，，) -11.454%
4.フェイス (東証１部，，) -11.760%
5.岩崎通 (東証１部，，) -4.574%

日経原油ブル 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経原油ブル(東証１部，，)
-36.372%
1.WTI原油投信 (東証１部，，) -21.858%
2.原油イン投信 (東証１部，，) -21.951%
3.原油上場投信 (東証１部，，) -20.971%
4.グローバル (東証１部，，) -10.163%
5.荏原 (東証１部，，) -9.470%

日経原油ベア 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経原油ベア(東証１部，，)
22.953%
1.万世電機 (東証２部，，) 6.885%
2.三京化 (東証２部，，) 8.915%
3.上村工 (東証２部，，) -1.211%
4.藤井産業 (ＪＡＱ，，) 3.849%
5.ベステラ (東証１部，，) 8.155%

金連動投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
金連動投信(東証１部，，)
0.553%
1.純金信託 (東証１部，，) 0.585%
2.元旦 (ＪＡＱ，，) 1.873%
3.ダイショー (東証２部，，) 0.775%
4.ＭＶ西日本 (東証２部，，) 1.119%
5.福留ハ (東証２部，，) 1.113%

日経金ブル 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経金ブル(東証１部，，)
2.067%
1.グリンランド (東証２部，，) 1.619%
2.アツギ (東証１部，，) 3.333%
3.花月園 (東証２部，，) -0.435%
4.SPDRゴールド (東証１部，，) 0.846%
5.帝ホテル (東証２部，，) 1.162%

日経金ベア 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経金ベア(東証１部，，)
-1.156%
1.SMAM東証REIT指数 (東証１部，，) 2.740%
2.エアーテック (東証１部，，) -3.873%
3.ＭＸ高配MN (東証１部，，) -2.051%
4.野村外国債Ｈ (東証１部，，) 0.000%
5.城南進研 (ＪＡＱ，，) -1.815%

プラチナ信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
プラチナ信託(東証１部，，)
0.139%
1.投資法人みらい (東証１部，，) 3.518%
2.丸一管 (東証１部，，) 2.147%
3.純銀信託 (東証１部，，) 0.000%
4.ヒューリック投 (東証１部，，) 0.860%
5.純金信託 (東証１部，，) 0.585%

純銀信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
純銀信託(東証１部，，)
0.000%
1.純金信託 (東証１部，，) 0.585%
2.カネ美食品 (ＪＡＱ，，) 0.637%
3.新興EM国債 (東証１部，，) 0.642%
4.SPDRゴールド (東証１部，，) 0.846%
5.イワブチ (ＪＡＱ，，) 0.199%

NEXT鉄鋼非鉄 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
NEXT鉄鋼非鉄(東証１部，，)
-0.348%
1.is設備人材投 (東証１部，，) 3.457%
2.Ｔ３０連動投 (東証１部，，) 1.905%
3.片倉 (東証１部，，) -0.822%
4.DIAM (東証１部，，) 2.839%
5.日経高配指数 (東証１部，，) -0.954%

銅上場投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
銅上場投信(東証１部，，)
3.237%
1.永大化工 (ＪＡＱ，，) 5.913%
2.コランダム (東証２部，，) 1.888%
3.扶桑電通 (東証２部，，) 0.346%
4.ETF欧州通貨圏株 (東証１部，，) -1.086%
5.鴨川グランド (ＪＡＱ，，) 0.567%

パラジウム信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
パラジウム信託(東証１部，，)
10.193%
1.フライングＧ (ＪＡＱ，，) -1.622%
2.三城Ｈ (東証１部，，) 2.692%
3.ロシア株投信 (東証１部，，) 0.826%
4.不二硝 (ＪＡＱ，，) -1.498%
5.東洋糖 (東証１部，，) 2.548%

 

※ 過去の株価データは株式統合分割による改定をできていません。

 

※プログラミング言語perlで株価データを計算させ、HTML出力させています

 

⇒ ローソン、ファミリーマート、サークルＫサンクスのマルチコピー機でスクラッチ、スクラッチＪｒ．のテキスト販売を開始しました。

⇒   

 

 

 

 

※プログラミング言語perlでデータを計算させ、出力しています

 

前回の当選数字は、９８７

 

候補としてあげた数字は、

 

【ポジティブ】

百の位： ０，２，３，９　⇒　
十の位： ３，４　　　　　⇒　
一の位： ５，６，８，９　⇒　

⇒　ストレート当選なし

的中率： （１９／１１２７）×１００＝１．６８６％ ＞ ０．８％（理論値）

⇒　ミニ当選なし

的中率： （４８／１１２７）×１００＝４．２５９％ ＞ ４．０％（理論値）

⇒　ボックス当選なし

的中率： （５６／１１２７）×１００＝４．９６９％

【ネガティブ】

⇒　ストレート当選なし

的中率： （１３／１１２７）×１００＝１．１５５％　＞　０．８％（理論値）

⇒　ミニ当選なし

的中率： （４４／１１２７）×１００＝３．９０８％　＞　４．０％（理論値）

⇒　ボックス当選なし

的中率： （５６／１１２７）×１００＝４．９７３％

 

ナンバーズ３においては、０００から９９９の数字が抽選されます。

抽選が公平であれば、それぞれの抽選回数は、無限回試行したときに、同一でなければなりません。

しかし、実際は、各ケタで抽選される数字は、抽選回数に差があります。

抽選回数が多い数字が抽選されやすい数字で、抽選回数の少ない数字が抽選されにくい数字と、ポジティブに仮定すれば、抽選回数の多い数字を買うことは、当選を狙ううえで、意味があります。

第5061回現在、抽選回数の多い数字は、各ケタで、
百の位：　９
十の位：　３
一の位：　８
です。

 

しかし、抽選回数の多かった数字買い続けたとしても当選しやすい訳ではないことは検証されています。詳しくは、「 」の１０．をご覧ください。

 

また、数字の出現回数は、任意の期間で出現傾向があります。
詳しくは、「 」の１２．をご覧ください。

そこで、最近５０回の抽選回数の多い数字を候補の数字としてあげることにします。
百の位：　２，３

十の位：　４
一の位：　５，９
です。

最近の５０回の抽選回数の多い数字と全回数の抽選回数の多い数字をあわせて、これを【ポジティブ】予想とします。

さらに、最近の５０回の抽選回数の数字最下位と全回数の抽選回数の数字最下位をあわせて、これを【ネガティブ】予想とします。ネガティブな数字を候補数字としてあげる理由は、２つあります。１つは、抽選回数の少なかった数字を買い続けたとしても当選結果は大きく変わらないこと。もう１つは、それぞれの数字の抽選回数は、無限回試行したときに、同一でなければならないことから、抽選された回数の少ない数字が出ることが検証されているからです。

今回の予想としてあげる候補数字は、以下のとおりです。

 

【ポジティブ】

百の位： ２，３，９
十の位： ３，４
一の位： ５，８，９

⇒ 

 

【ネガティブ】

百の位： □，□
十の位： □，□
一の位： □，□

 

一方、「 」の１５．で確率を用いた予想方法を提案しており、最新データで計算した確率による予想の参考情報を にてご提供していま�
�。
⇒ 今回、当選は含まれていませんでした

的中率： （３５５／１１２８）×１００＝３１．４７％

⇒ ストレート：５６回、ボックス：１９３回、ミニ：１１１回

 

月額３２４円（税込み、初月無料）、以下のメールマガジン登録ページからぜひご登録ください。
 
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→ ポチッとしてくださった方、ありがとうございます。

次の図は、ヤフオク出品中の予想ソフトウエアによる出力です。当選数字を赤四角で印をつけました。

「確率：」となっているところが、前回の数字から次回出やすい各ケタの０～９の数字の確率を加算し、確率の高い順に並べたものです。左が出現確率が高く、右へ順に確率が低くなっています。
「ＡＩ：」となっているところが、人工知能アルゴリズムを用いて、並べ替えて出力したものです。

 

当選数字ができるだけ上位に集まるように調整を続けています。こちらも同様に、左が出現の評価値が高く、右へ順に評価値が低くなっています。

 は、
⇒  で販売中です。

 

 

 

 

⇒ しばらく使える予想早見表が特徴です。蛍光マーカーペンを片手に予想してください

 

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動きの似ている株、似ていない株（指数‐資源）(2018/11/01-2018/11/29)

 

WTI原油投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
WTI原油投信(東証１部，，)
-21.858%
1.原油イン投信 (東証１部，，) -21.951%
2.原油上場投信 (東証１部，，) -20.971%
3.パスコ (東証１部，，) -11.454%
4.フェイス (東証１部，，) -11.760%
5.岩崎通 (東証１部，，) -4.574%

日経原油ブル 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経原油ブル(東証１部，，)
-36.372%
1.WTI原油投信 (東証１部，，) -21.858%
2.原油イン投信 (東証１部，，) -21.951%
3.原油上場投信 (東証１部，，) -20.971%
4.グローバル (東証１部，，) -10.163%
5.荏原 (東証１部，，) -9.470%

日経原油ベア 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経原油ベア(東証１部，，)
22.953%
1.万世電機 (東証２部，，) 6.885%
2.三京化 (東証２部，，) 8.915%
3.上村工 (東証２部，，) -1.211%
4.藤井産業 (ＪＡＱ，，) 3.849%
5.ベステラ (東証１部，，) 8.155%

金連動投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
金連動投信(東証１部，，)
0.553%
1.純金信託 (東証１部，，) 0.585%
2.元旦 (ＪＡＱ，，) 1.873%
3.ダイショー (東証２部，，) 0.775%
4.ＭＶ西日本 (東証２部，，) 1.119%
5.福留ハ (東証２部，，) 1.113%

日経金ブル 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経金ブル(東証１部，，)
2.067%
1.グリンランド (東証２部，，) 1.619%
2.アツギ (東証１部，，) 3.333%
3.花月園 (東証２部，，) -0.435%
4.SPDRゴールド (東証１部，，) 0.846%
5.帝ホテル (東証２部，，) 1.162%

日経金ベア 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
日経金ベア(東証１部，，)
-1.156%
1.SMAM東証REIT指数 (東証１部，，) 2.740%
2.エアーテック (東証１部，，) -3.873%
3.ＭＸ高配MN (東証１部，，) -2.051%
4.野村外国債Ｈ (東証１部，，) 0.000%
5.城南進研 (ＪＡＱ，，) -1.815%

プラチナ信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
プラチナ信託(東証１部，，)
0.139%
1.投資法人みらい (東証１部，，) 3.518%
2.丸一管 (東証１部，，) 2.147%
3.純銀信託 (東証１部，，) 0.000%
4.ヒューリック投 (東証１部，，) 0.860%
5.純金信託 (東証１部，，) 0.585%

純銀信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
純銀信託(東証１部，，)
0.000%
1.純金信託 (東証１部，，) 0.585%
2.カネ美食品 (ＪＡＱ，，) 0.637%
3.新興EM国債 (東証１部，，) 0.642%
4.SPDRゴールド (東証１部，，) 0.846%
5.イワブチ (ＪＡＱ，，) 0.199%

NEXT鉄鋼非鉄 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
NEXT鉄鋼非鉄(東証１部，，)
-0.348%
1.is設備人材投 (東証１部，，) 3.457%
2.Ｔ３０連動投 (東証１部，，) 1.905%
3.片倉 (東証１部，，) -0.822%
4.DIAM (東証１部，，) 2.839%
5.日経高配指数 (東証１部，，) -0.954%

銅上場投信 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
銅上場投信(東証１部，，)
3.237%
1.永大化工 (ＪＡＱ，，) 5.913%
2.コランダム (東証２部，，) 1.888%
3.扶桑電通 (東証２部，，) 0.346%
4.ETF欧州通貨圏株 (東証１部，，) -1.086%
5.鴨川グランド (ＪＡＱ，，) 0.567%

パラジウム信託 連動株(2018/11/01-2018/11/29)
パラジウム信託(東証１部，，)
10.193%
1.フライングＧ (ＪＡＱ，，) -1.622%
2.三城Ｈ (東証１部，，) 2.692%
3.ロシア株投信 (東証１部，，) 0.826%
4.不二硝 (ＪＡＱ，，) -1.498%
5.東洋糖 (東証１部，，) 2.548%

 

※ 過去の株価データは株式統合分割による改定をできていません。

 

※プログラミング言語perlで株価データを計算させ、HTML出力させています

 

⇒ ローソン、ファミリーマート、サークルＫサンクスのマルチコピー機でスクラッチ、スクラッチＪｒ．のテキスト販売を開始しました。

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昨日、あるQ&Aサイトで「するなら何言語？Python、Ruby、またはJavaScript？」という質問を見ました。

確かに、Python、Ruby、JavaScriptなど、その言語でもスクレイピングはできますが、各方法のメリットデメリットがいまいちわからず選ぶのに困るでしょう。

というわけで、今日はそれぞれ、私なりの見解とおすすめの本を挙げておきます。

 

Python

この中でも最もスクレイピングに適したプログラミング言語はPythonだと思います。なぜなら、Pythonにはスクレピングに適したライブラリが多数揃っているためです。コードの中にスクレイピングのライブラリを読み込ませコードを書きます。ライブラリを使うことにより全くの1からコードを書く必要がなく、効率的にコーディングできます。また、スクレイピング関連の新し目の情報やライブラリに関してはpythonの方が充実しています。

おすすめの本：「Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド」

 

Ruby

非常にお勧め出来る言語です。Pythonと同様スクレイピングするのに使えるライブラリが一通り揃っております。Pythonを比較して、軽量なライブラリのみで実装出来るのがメリットです。また、Nokogiriというライブラリが非常に秀逸で、Pythonの同等のライブラリよりもずっと使いやすいです。

おすすめの本：「Rubyによるクローラー開発技法 巡回・解析機能の実装と21の運用例」

 

JavaScript

スクレイピングするのに使えるライブラリがいくつかあります。垂直Webサイトをクローリングすることができます。動的 Web サイトをスクレイピングすることができます。しかし、環境を揃えるのにかなり手間がかかります。Webページにスクレイピング結果を乗せたいなど、特段の事情が無ければ、PythonかRubyにしておいたほうが明らかに無難でしょう。

おすすめの本：「JS+Node.jsによるWebクローラー/ネットエージェント開発テクニック」

その他

プログラミング言語を使えるならスクレイピングは簡単ですが、プログラミング知識がない人はどうでしょう？心配しないで、を使ったり、Excelの機能を使ったり、を使ったり、非プログラマーの方が使える技も多々あります。ここではをお勧めます。

は、視覚的に分かりやすくWebサイトからデータを自動で取得できる無料／です。コードを書くことなく、スクレイピングの初心者でも、Webサイトから大量の情報を手軽に抽出できます。取得ができるデータは、HTML、テキスト、PNGやGIFをはじめとした画像など幅広く対応できます。ビジネスシーンにあわせて、CSV、EXCEL、HTML、JSON、データベース（MySQL、SQL Server、Oracle）などさまざまな出力形式があります。WindowsアプリケーションであるOctoparseは、Ajaxを使うWebページを含む静的および動的Webサイトに対応し、フォームを記入したり、テキストボックスに検索語を入力したりするなどで、人間の操作をシミュレートしてWebページとやり取りできます。

まとめ

Webスクレイピングにより、効率良く情報を集め、加工する技術を身に付けることが出来ます。この技術は、ニュースポータル、人工知能、フォーラム、Eコマースサイト、ソーシャルメディア、不動産、財務報告などさまざまな分野で広く使われています。職業プログラマのみならず、非プログラマーにとっても重宝すると思います。ぜひご活用ください。

こんにちは！

 

 

超文系プログラマ/SE＠SEKIです。

 

 

 

 

今回は

 

「 “神” になれる方法」

 

をご伝授致します。

 

 

…もちろん、

「プログラム」という世界でですが。笑

 

 

 

「クラス」と「オブジェクト」

 

あなたはこの2つの言葉を

聞いたことがありますか？

 

 

これはJavaなどの

オブジェクト指向言語と呼ばれる

プログラミング言語を学習している方なら

聞いたことがあるかもしれません。

 

 

これらは学習始めの人たちを苦しめる

困ったコンビで、関係性を理解するまでに

結構な時間がかかります。

 

 

今回はこれらの関係性を

分かりやすく説明していきます。

 

 

 

この記事を読めば、

「クラス」と「オブジェクト」

の関係性が理解出来ます。

 

さらに、

これからお話しすることを念頭に置きながら

実際にコードを打ち込んでいけば

 

実感を伴いながら

「クラス」と「オブジェクト」の関係性を

理解することができます。

 

 

「クラス」と「オブジェクト」の概念は

これからのあなたのプログラミング生活に

必要となってくる可能性が高いです。

 

つまり、今ここで理解しておかないと

いつか必ずつまづきます。

 

 

オブジェクト指向のプログラミング言語を

学習する前にこれらの関係性を知っておくと

学習時の飲み込みが早くなりますが

 

学習時にこの関係性を知ろうとすると

余計なことまで考えてしまい

飲み込みが極端に悪くなります。

 

 

実際には、難しいことを

全くしていないのにも関わらず

あなたは勝手に難しいと

決めつけてしまいます。

 

そして

プログラミングの学習意欲が低下し

最終的には「挫折」してしまいます。

 

 

 

 

 

クラス＝「設計図」

オブジェクト＝「設計図から出来たモノ」

 

これを今回あなたには抑えて欲しいと思います。

 

 

 

 

 

実は「クラス」の正体は「設計図」です。

 

 

 

設計図に色々な情報や機能を持たせていきます。

 

 

 

 

そして

情報や機能が揃った設計図を

もとに作り出すモノが

「オブジェクト」です。

 

 

 

 

 

これだけだとピンとこないかも

しれないので具体例をご紹介します。

 

 

 

自動車のクラス(設計図)を

考えてみましょう。

 

 

 

 

あなたなら自動車のクラスに

どんな情報や機能を持たせますか？

 

 

 

 

 

情報なら

 

・メーカー

・値段

・色

 

など

 

 

 

機能なら

 

・加速する

・減速する

 

などが挙げられるかと思います。

 

 

 

このように

情報と機能を持たせたのが

「クラス」です。

 

 

 

 

次に、このクラス(設計図)をもとに

モノを作り出します。

 

 

 

メーカー：ABC社

値段：500万円

色：黒

機能：「加速する」「減速する」

 

 

これが「オブジェクト」です。

 

 

 

 

例えば、メーカーと色を固定にして

自動車を作り出したいのであれば

クラス(設計図)はこのように考えます。

 

情報

・メーカー：XYZ社

・値段

・色：赤

 

機能

・加速する

・減速する

 

 

 

このようにクラスを作成すると

オブジェクトが何個作り出せれようが

必ずこうなります。

 

メーカー：XYZ社

値段：〇〇万円

色：赤

機能：「加速する」「減速する」

 

 

つまり、値段は好きに決めることは出来ますが

メーカーと色は固定になります。

 

 

 

 

 

では、これから実際に

クラスとオブジェクトを作る

練習をしてみましょう。

 

 

①「人」の「クラス」を考えてみます。

　情報・機能を持たせてください。

 

 

②①で作成した「人」のクラスから

　実際に「オブジェクト」を作り出してみます。

　

　クラスをもとにオブジェクトを

　複数作り出しましょう。

　その際、「オブジェクト」に

　情報を設定するのを忘れないでください。

 

 

 

解答例を挙げておきます。

 

 

①情報：「名前」「性別」「年齢」

　機能：「話す」「歩く」「寝る」

 

 

②１人目

　　名前：たかし

　　性別：男性

　　年齢：17

　　機能(出来ること)：「話す」「歩く」「寝る」

 

　２人目

　　名前：ゆり�
�

　　性別：女性

　　年齢：18

　　機能(出来ること)：「話す」「歩く」「寝る」

 

 

 

 

この考え方をしっかりと持って

プログラミングに取り組むことで

「クラス」と「オブジェクト」の

関係性が理解しやすくなります。

 

 

関係性が分かると

あなたはプログラム上で

好きなように「モノ」を

作り出すことが出来るようになります。

 

 

つまり、 “神” になれます。

 

 

“神”になってしまえば、

あなたの思い描くプログラムを

作成するまでの距離が一気に縮まります。

 

 

この概念を意識して

あなたのプログラミングスキルを

どんどん向上させていきましょう。

 

 

 

 

それでは

今日も最後までお読みいただき

ありがとうございました！

 

 

 

 

ご意見・ご感想がありましたら

是非、コメントしてください♪

 

 

 

 

 

超文系プログラマ/SE＠SEKI