長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.04-04 類似データの計算
このプログラムの目的複数の時系列データを扱うとき，ある銘柄は別の銘柄を先行している場合があります(ある銘柄の影響が遅れて別の銘柄に伝わること)．これらの関係性を計算することで，株価予測に対して有益な特徴を算出できます．work_share├...
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.04-03 時系列クラスタリング
このプログラムの目的全銘柄を扱うにあたり，その銘柄を表す特徴量が欲しくなります．もちろん，銘柄コードをOne-hotデータやLabelデータとして扱っても良いのですが，この本では4つの連続的な特徴量として，銘柄を表すことにします．そのために...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.04-02 株価データの選別
このプログラムの目的make_original_dataset.pyの目的はoriginal_data_2010-01-01_2023-03-01_1dに格納されているデータを一つのデータにまとめることです．また，データ数が少ない銘柄データ...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.04-01 株式データの取得
このプログラムの目的get_stock_price.pyの目的はyfinanceからデータを取得し，ディレクトリへ格納することです．前回のデータセットでは2018~2023年までを取得しましたが，今回は2010年1月1日~2023年3月1日...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.04 データセットの作成
本章の目的前回のデータセットよりもより多くの特徴量を持つデータセットを作成することです．ディレクトリ・ファイル構造work_share├04_get_stock_price_ver2 ├Dockerfile ├docker-compose....
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.03-04 実行と結果
このプログラムの目的このプログラムはdqn.pyを呼び出し，強化学習を開始させることを目的とします．また，手法・環境のパラメータやデータセットのパスなどをここで指定します．work_share├02_get_stock_price└03_d...