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たぬきのはらのうち

プログラミング、AI、暗号通貨に関する技術ブログ。
フリーランスエンジニアの知見と実践を記録します。

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Featured AI・機械学習

機械学習による仮想通貨価格予測第3部：バックテストと自動売買システム統合【完全ガイド】

機械学習・仮想通貨・バックテストの落とし穴を徹底解説。自動売買・ウォークフォワード最適化・FreqAI・モデル劣化対策まで、プロダクション実装の全手順をPythonコード付きで解説するヨ！

2026年3月28日 · 読む →

機械学習による仮想通貨価格予測第2部：Prophet/LSTMによる価格予測モデル構築【実装コード付き】

Facebook ProphetとBidirectional LSTMをアンサンブルした仮想通貨価格予測モデルの実装方法を完全解説。ccxtによるOHLCVデータ取得・テクニカル指標の計算・Optunaでのハイパーパラメータ最適化・backtesting.pyによるバックテストまで、実装コード付きで紹介します。

機械学習 Python Prophet LSTM CCXT テクニカル分析バックテスト Optuna アンサンブル学習仮想通貨予測

AI・機械学習 2026年3月28日

機械学習による仮想通貨価格予測第1部：時系列データの前処理とテクニカル指標【実践ガイド】

LSTMで仮想通貨価格を予測するための前処理パイプラインを徹底解説。CCXTによるOHLCVデータ取得・欠損値の線形補間・IQRクリッピング・RSI/MACD/ATR/ボリンジャーバンドの追加・RobustScalerによる正規化とデータリーク防止まで、実装コード付きで紹介します。

機械学習 Python LSTM CCXT データ前処理テクニカル指標時系列分析仮想通貨予測

AI・機械学習 2026年3月27日

プロンプトエンジニアリングの"次" — コンテキストエンジニアリングが変えるAIエージェント設計の常識

AIエージェントが壊れる4つの失敗パターンを体系的に解明します。コンテキストエンジニアリングの定義と登場背景から、RAG・メモリ3層設計・マルチエージェントのコンテキスト分離まで、今日から使える設計パターン5選をPythonコードとともに実践的に解説します。

RAG AI プロンプトエンジニアリングコンテキストエンジニアリング LLM

ブログ 2026年3月27日

LangGraph vs AutoGen vs AgentScope — 3大エージェントフレームワークを原理から比較する

LangGraph vs AutoGen vs AgentScope — 3大エージェントフレームワークを原理から比較するはじめに：なぜ今、フレームワーク選定が重要なのか AIエージェント開発の現状（2026年） 2026年現在、AIエージェント開発は「実験フェーズ」から「本番運用フェーズ」へと急速に移行しています。LLMの推論コストが劇的に低下し、ツール呼び出し精度が向上したことで、エンタープ...

AI フレームワーク比較 LLM マルチエージェント AgentScope AutoGen LangGraph

ブログ 2026年3月9日

2026年版・LLMアプリ開発で"車輪の再発明"をやめるための厳選レシピ集――awesome-llm-appsから学ぶ設計パターン10選に関する記事

LLMアプリ開発で使える実践的な設計パターン10選！awesome-llm-appsから学ぶ効率的な開発手法こんにちは、ぽんたぬきです。40代のエンジニアとして、最近のLLMブームで「何か作ってみよう」と思っている方は多いのではないでしょうか？私も例外ではなく、GPT-5 APIが公開されてから、副業として何かLLMアプリを作れないかと模索してきました。しかし、実際に開発を始めてみると「これ、...