株式売買モデルを構築するために僕がやろうとしている手順

ここで僕がやろうとしていることを一応まとめておく。

1. AWSのクラウド環境(EC2)で分析環境（Unix）をたちあげる
2. Dockerを通じて必要な分析アプリ・パッケージをインストールする
3. Pythonのスクレイピングにより必要なデータを取得する
4. Rで分析用にデータを加工する
5. データをPythonのパッケージで分析し株価モデルを構築する（パラメータを推定する）
6. データを自動取得・自動処理し、パラメータから株価売買決定モデルを作成する
7. 最初は自分にメール配信し、手動で売買する
8. なれてきたらスクレイピングを利用し株の自動売買システムを構築する
9. 儲かってお金持ちになる

だが、僕はもう２の段階で躓いている。。データ処理のためのRのパッケージインストールするのは問題なくできたが、分析のためのXGboostとかTensorflowをインストールするのに戸惑っている。世の中そんに甘くない。。

とりあえず、別のことを進めながら最悪の場合はsklearnのツールだけで分析するかもしれない。でも、XGboostとTensorflowとインストールであきらめるのなかなか情けないことだから、もう少し頑張ろうと思う。