richmanbtc
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成功してから親孝行、親孝行してから成功
22歳でまだ何もなしていない人が、親に金とか時間使うのは親不孝だなって思ったけど、使わないのが親不孝という考えもあるらしい。成功してから親孝行派と、親孝行してから成功派が居るのかなって思った politicianbtc
成功してから親孝行俺はこっち派。子供が親に臓器移植するケースで考えると親不孝に思えてしまう。22歳の初任給って実質的に親の金では？お前のために使った俺の金でなにやってんだ？ってな
硬貨の原価率
小銭を処理するために貯金箱使ってるけど、それで思ったこと
硬貨の原価
1円: アルミ1g5円
5円: 銅60-70%, 亜鉛30-40% 3.75g
10円: 銅95% 4.5g
50円: 銅75% ニッケル25% 4g
100円: 銅75% ニッケル25% 4.8g
500円: 銅75% ニッケル12.5% 亜鉛12.5% 7.1g
紙幣 -> 0円
https://www.m
資産レポート05/08
2036増やしてみた
個人
法人
市場
割合だと、金とbtcが下がって株が上がった
market capm2 (trillion) 20.8412stock market cap (trillion) 104.02799999999999gold market cap (trillion) 15.626999999999999btc market cap (trillion) 1.315
教育コスト = 相続コスト
ツイッターで見かけたやつの受け売りだけど、面白かったから共有。politicianbtc
元ツイートの趣旨サラリーマンは学歴を使って親の年収を子供に相続する
こんな趣旨だった気がする。なんかマネロンみたいな表現を使っていたけど、検索しても元ツイートは見つけられなかった
これ以降は俺が考えた蛇足
相続コストいくらかかるのか考えてみた。最終学歴別の平均年収と、教育コストを見てみる
年収X万円
stock vs gold
時価総額比率
これが過去のピークまで行っていれば明らかにgoldで良いけど、今はむしろ株？
1980年 = 2010年とすると、2030年にピークが来る？
オルカンよりAI株に寄せたほうが良いのかな
goldより2036.Tが良いのか？
前回メモ
2036.TがGLDに負けるパターン
2036.Tの仕組みを勘違いして、レバレッジETFのずれとかなにかで負ける
本当の手数料を勘違いしている
日本円の価値減少率が4.5%以下
金が希薄化する
日本円の価値減少率
日本円の金利が変わるときは短期的には価値減少率が4.5%以下になることはある気がする。でも多くの法定通貨は平均的に6%で減少するし、GDP成長率が良くない国の通貨
資産レポート04/19
前回
個人
法人
market
前回より世界時価総額減ってる。ドルpumpか。株とbtc減ってる。gld増えてる。前回よりbtc/gold比率が減ってるから、btc買いやすいのかな
market capm2 (trillion) 20.7836stock market cap (trillion) 100.16499999999999gold market cap (trillion)
pythonで分割されたxzを読み込む
pickleしてxzしたものをsplitコマンドで分割したファイルが複数ある。これをpickle.loadしたい
chatgpt以下のpythonコードを書いて- pickleしてxzしたものをsplitコマンドで分割したファイルが複数ある- これをpickle.loadして
コード
import lzmaimport pickle# 分割されたファイルのリスト（適宜変更してください）par
資産レポート2024/04/01
前回
個人
jpyが増えてる気がする。前回間違えたかな。納税金額だけ残して楽天証券のオルカンに変えたい。毎月自動売却で入金するようにしたい
法人
market
market capm2 (trillion) 20.7836stock market cap (trillion) 104.33gold market cap (trillion) 15.141btc market cap (t
torchのserializeのメモ
L.LightningModuleの子クラス想定
joblib.Memory詳しく調べていないけど、直接だとキャッシュ使えなかったから、cloudpickle.dumpsで渡すようにした
チェックポイント>If you don’t just want to load weights, but instead restore the full training, do the following
feature neutralizationのコード
忘れるから、メモっておく
trainとtestが同じケースimport numpy as np# license: CC0# target: np.array [n]# features: np.array [n, feature_count]# intensity:# 0.0: output == target# 1.0: output dot features == 0def neutral
feature exposureとは？
疑問
なぜfeature exposureを下げると良いのか？
feature exposureを見ることは、バックテストの成績を見るよりよいのか？
きっかけは直近全部の戦略が同じように負けてる気がして、良く考えたらfeature exposureが高いのが原因な気がした
feature exposureを見ることは、バックテストの成績を見るよりよいのか？feature exposureは
botトラッキングエラー
さっきの下げでトラッキングエラー出た。下がってない口座がエラー出たのは取引所特有の問題。下がった口座が出るのは仕方がない。ゼロカットよりはかなりマシ。かなり下がってるけど多分レバレッジが調整されていてゼロカットされない気がする