長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.06 強化学習による株取引最適化
本章の目的No.05にて株価の予測を行いました．本章ではその予測値を基に，株の売買を最適化します．また，No.03の章から次のようなの改良を行っています．銘柄の売買数(0~10)を行動としてとるのではなく，現総資産のうち何%(n分割)を株と...
ニートE
長編連載 長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.05-02 予測値データセットの作成
このプログラムの目的前節で作成した予測器を使って，予測値データセットを作成します．予測できない銘柄は外します．work_share├05_lightGBM_predict ├Dockerfile ├docker-compose.yml └s...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.05-01 予測器の作成
このプログラムの目的1~n日後の株価を予測する予測器を作成することです．n個の予測器が生成．手法はLightGBMパラメータチューニングはOptunawork_share├05_lightGBM_predict ├Dockerfile ├d...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.05 N日後の株価の予測
本章の目的No.04ではNo.02よりも多くのデータをデータセットとして生成しました．しかし，あまりにも多すぎる特徴量は，株価の取引最適化が困難になると予測されます．株価の取引の最適化は，2つのステップが内部的に存在することが考えられます．...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.04-06 学習データセットの作成
このプログラムの目的この章で作成してきたデータをまとめて，学習に利用しやすい形式に直すことです．銘柄ごとのデータを縦方向に結合します．また，時系列を扱うにあたり，-n時間までの過去の特徴量も学習データとして追加します．work_share├...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.04-05 テクニカル指標の算出
このプログラムの目的株価のテクニカル指標を算出し，データセットとして保存することです．work_share├04_get_stock_price_ver2 ├Dockerfile ├docker-compose.yml └src ├data...