機械学習・進化計算による株式取引最適化

機械学習および進化計算を使った株取引の最適化法について話します

株取引の自動化を考えている人・株取引機械学習の研究をしてみたい人は参考にしてください

※この連載は過去(2022/04/28)にZennで有料記事として公開していたものに、修正を加え、無料公開にしたしたものです。情報が古いことをご留意ください

Chapters

• No.01 はじめに
  • No.01-01 簡単に動かせる株価予測と問題提起
  • No.01-02 環境構築
  • No.01-03 Dockerコンテナの作成
• No.02 データセットの作成
  • No.02-01 株式データの取得
  • No.02-02 株価データの選別
  • No.02-03 時系列クラスタリング
  • No.02-04 学習データセット作成
• No.03 強化学習による株価予測
  • No.03-01 市場シミュレーター環境の作成
  • No.03-02 DQNによる学習
  • No.03-03 収益グラフの表示
  • No.03-04 実行と結果
• No.04 データセットの作成
  • No.04-01 株式データの取得
  • No.04-02 株価データの選別
  • No.04-03 時系列クラスタリング
  • No.04-04 類似データの計算
  • No.04-05 テクニカル指標の算出
  • No.04-06 学習データセットの作成
• No.05 N日後の株価の予測
  • No.05-01 予測器の作成
  • No.05-02 予測値データセットの作成
• No.06 強化学習による株取引最適化
  • No.06-01 市場シミュレーター環境の作成
  • No.06-02 DQNによる学習
  • No.06-03 収益グラフの表示
  • No.06-04 実行と結果
• No.07 進化計算による株取引最適化
  • No.07-01 cythonでのトレードシミュレーション
  • No.07-02 モデルと配列変換
  • No.07-03 進化計算による最適化
  • No.07-04 実行と結果