「銀行口座からのチャージ等に際し、事実上不可欠な決済インフラの料金が硬直的であることは、銀行口座からのチャージ等に係る費用を高止まりさせることにもつながるおそれがあり、ひいては、キャッシュレス普及にとって課題となっている」公正取引委員会が2020年4月21日に公表した報告書が波紋を呼んでいる。昨年来、キャッシュレス決済を巡る競争環境について調査を重ねてきた「市場の番人」は、NTTデータが運営する決済インフラ「CAFIS（キャフィス）」をターゲットの1つに据えた。冒頭の一文は、CAFISの課題について触れた報告書の一部だ。NTTデータは6月10日、CAFISの料金を見直すと発表。10月に値下げに踏み切る。「加盟店や消費者により理解してもらえるように価格を設定した」。NTTデータの栗原正憲カード&ペイメント事業部事業部長は、こう説明する。【次回記事】虎の子決済インフラ「CAFIS」値下げ、NT
機械学習ライブラリ「TensorFlow」と、オープンソースのシステムトレードフレームワーク「Jiji」を組み合わせて、機械学習を使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアルです。 システムのセットアップからはじめて、機械学習モデルの作成、トレーニング、それを使って実際にトレードを行うところまで、具体例を交えて解説します。 システム構成 次のようなシステムを作ります。 Jijiのバックテスト機能を使ってトレードデータを収集。これをTensorFlowに入力してモデルをトレーニングします。 予測する内容については後述。 訓練したモデルを使って予測結果を返すREST APIを作り、トレード時にJijiから呼び出して使います。 レート情報の取得やトレードには、OANDA REST API を利用 トレード状況の確認やアルゴリズムの管理は、ブラウザ or スマホアプリで 外出先でも状況
こんにちは。4月からリードエンジニアという肩書になり、会社の技術選択などに一定の責任を持つことになったedvakfです。 少々前のことになりますが、4月に株式会社ドリコムさんへ「社会人交換留学」として1週間行ってきました。さらにその後ドリコムさんからスーパーRailsエンジニアのonkさんを1週間迎えてピクシブの業務に携わってもらいました。 面白いけどあまりない試みで手探り状態でしたが、やってみると案の定大成功と言えるものとなったと思っています。「社会人交換留学」の事例がもっと増えるように、何が良かったのかを書いてみます。 発端と目的 常に新しい技術を学びたい意欲はエンジニアなら誰でも持っていると思いますが、常に刺激を得られるような取り組みとして社内で短期間だけ別のチームにインターンのような形で行くことを頻繁にやっていけたら、という話を弊社マネージャーのbashさんとしていたところ、bas
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