Pythonで月利3％狙ってるけど、頭と机がごちゃごちゃだったので、まず現実から片付けた話

# 整理整頓から始める在宅トレード環境最適化

最近[Python×株式投資：月利3〜5％を狙う自動スクリーニング戦略](https://qiita.com/rS_alonewolf/items/a8856f0cb28ae6a7da57)なんていう、ちょっと真面目で小難しい記事を書いたんですが、

ふと気づいたんですよ。
　


   

### 机、汚くね？
![作業環境_在宅_副業_Python_1.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4066570/ee878fd2-1f96-4c8e-a156-7ce5c651a691.jpeg)
↑説得力ゼロの作業環境。


 　
株価予測コードをどれだけ力説しても、  
**机がこれでは、リターンも乱れるんじゃないか**と。

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## ニトリの神ワゴンにすべてを託した
というわけで、こちらの商品を衝動買い。
### [高さ調節ができるスチールワゴン トロリ4 コンパクト](https://www.nitori-net.jp/ec/product/2111200003826s/)

![Screenshot 2025-05-18 at 18.45.45.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4066570/b2d33890-5b44-4959-9c7f-e66c806d453b.png)
画像はHPから引用させていただきました。
> **散らかった作業環境を一掃した救世主。**  
> 上段はキーボード・マウス類、中段は古いMacたち、下段はそのほか細々・日用品ストック用に分けて使います。  

- ✅ 狭いスペースにもぴったり
- ✅ キャスター付きで移動も楽
- ✅ 天板を買うと小さい机がもう１個増える感じ

「投資ではなく設備に資金投入」です。

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## 組み立ての様子は割愛
20分で組み立てました。

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## それでは色々入れてみよう
![作業環境_在宅_副業_Python_25.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4066570/ca45b022-4439-41d7-a4bb-c66775855980.jpeg)


見てください、このスマートな佇まい。

- 最上段：ワイヤレスキーボード、マウス、ケーブル類
- 中段：学生の頃から使ってるMacたち
- 下段：充電器、トイレットペーパー！、リモコン、その他

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### この使い方もありかもしれない!
![作業環境_在宅_副業_Python_22.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4066570/f0b871a7-f0b4-48ea-ab09-f1530c021966.jpeg)

もはやラックではなく**運搬型ワークステーション**。  
**投資より先に整理整頓に資金投入すべきだったのかもしれない。**

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## 🌱 植物と共にコードも書ける（夜の部）
![作業環境_在宅_副業_Python_35.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4066570/50e35ec3-f3c9-48f5-873f-2b8e1807bf41.jpeg)

![IMG_2520.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4066570/c79238d1-0881-4b8e-a675-1e832665bd11.jpeg)

ライトアップされた植物とMac、そしてPythonコード。  
**スペースが広がったことで、癒しも増やせます**。

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## 💡 結論：机の整理は投資効率を高める（気がする）

- 散らかった机より、きれいな机の方が
「いいコード書ける感」
「今日はやれる感」
「思考が冴える感」
「頭良くないのに、賢くなった優越感🪽」
覚えますよね。
　
- 机がきれい → ストレス減る → 変なポジション取らない → 月利安定

**つまりこれは投資戦略の一部です**。
Qiitaのガイドラインにもマッチした投稿（無理やり）。

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## おまけ：Before / After 比較

| Before | After |
|--------|-------|
|![作業環境_在宅_副業_Python_1.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4066570/3e3a595e-b930-4817-9cde-cad312c3a83c.jpeg)| ![IMG_2491.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/4066570/2107834f-6cb4-4a04-a5f3-1592d023a52e.jpeg)|

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## 🎯 まとめ

- 机が整うと、メンタルも整う（たぶん）
- メンタルが整うと、ポジションも整う（たぶん）
- 結局、**机を整えた人間が勝つ**（気がする）

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## 本題
iPhoneで撮った写真をQiitaに貼るのちょっと手間かかりませんか？

AirDropでMacに送って、そのまま貼り付けると、HEIFは対応してないと叱られるんです。

数枚ならまだしも、枚数があると、人力でやるのは面倒。
そうだ、こんな時はPythonで片付けよう。

```Python
import os
import pyheif
from PIL import Image

# 入出力ディレクトリ
input_dir = "/content/drive/MyDrive/Qiita"
output_dir = "/content/drive/MyDrive/Qiita/outputs"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

base_name = "作業環境_在宅_副業_Python"
max_file_size = 10 * 1024 * 1024  # 10MB

for i, filename in enumerate(sorted(os.listdir(input_dir)), start=1):
    if filename.lower().endswith(".heic"):
        heic_path = os.path.join(input_dir, filename)
        output_filename = f"{base_name}_{i}.jpg"
        output_path = os.path.join(output_dir, output_filename)

        # HEIC読み込み → RGB変換
        heif_file = pyheif.read(heic_path)
        image = Image.frombytes(
            heif_file.mode, heif_file.size, heif_file.data,
            "raw", heif_file.mode, heif_file.stride
        ).convert("RGB")

        # クオリティ調整しながら保存
        quality = 95
        while True:
            image.save(output_path, "JPEG", quality=quality, optimize=True)
            if os.path.getsize(output_path) <= max_file_size or quality <= 30:
                break
            quality -= 5

        print(f"✅ {filename} → {output_filename}（quality={quality}）")
```
---
実行環境はGoogle colabです。pyheifはインストール必要だったと思います。

これで、input_dir にあるHEIF画像が全部jpgに変換されてoutput_dirに保存されます。今回の記事にも使いました。

私の知人には、拡張子を1枚ずつ手作業で変えている強靭な狂人がいるのですが、
> 私の上司のことです😭

この際、ぜひ机の整理と一緒に、このコードも、教えてあげたいものです。


# 次回の予定
### Qiitaに載せたくないけど載せる、現スクリーニングモデルの問題点
〜移動平均のゴールデンクロスでは遅い・地合いが良いと精度が落ちる・自動なのに面倒くさい〜  

---

「月利3〜5％を狙う株式スクリーニング自動化モデル」として、  
複数のテクニカルパターンや地合いスコアを用いた選抜ロジックを構築してきました。

確かにうまく機能しているのですが、  
「あれ？これ機能してないぞ？」という部分が見つかり始めてます。

机は片付いたけど、頭の中は片付いてない！
同じモデルを使い続けるのは非効率！！
自分の脳が爆発する！！！

と鑑みて

**現時点での問題点を整理し、改善の足がかりを得ること**を目的に、対策案を書いていきます。

「成果報告ではなく、“行き詰まりの記録”」ですが、  
同じようにスクリーニングや自動化に取り組んでいる方の参考にもなれば嬉しいです。

それでは、次回もよろしくお願いいたします。




→　2025年5月30日　頭の中も整理しました。続編です🐈🐈🐈

https://qiita.com/rS_alonewolf/items/4e02442524a666703660