長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.02-01 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． 学習期間・検証期間を変更したい場合は，プログラム中のstartおよびendを変更してください． work_...
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.02 データセットの作成
ディレクトリ・ファイル構造 本プロジェクト名は02_get_stock_priceとし，以下のような構成です．また，Dockerfileおよびdocker-compose.ymlは前述の「Dockerコンテナの作成」の章に書かれているものと...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.01-03 Dockerコンテナの作成
この連載でのプログラム作成は基本的にDockerコンテナを利用したものとなります．この章ではDockerおよびDocker-Composeを利用した初歩的なコンテナの作成および実行について述べます． ※現在ではdev-containerによ...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.01-02 環境構築
個人での開発の環境を構築しますので，セキュリティ的には適当な箇所があります．くれぐれも複数人開発や社内・研究室内での環境構築の参考にはしないでください． 必要なもの USBメモ 計算用PC 根気 参考に私がこの記事を書くにあたり，実験したP...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.01-01 簡単に動かせる株価予測と問題提起
Google Colabで簡単に動かせる機械学習を使った株取引の最適化を試しました。また、実際に動かしてみて、多くの株取引最適化に共通する問題点を提起しました。
長編連載目次機械学習・進化計算による株式取引最適化
株取引を機械学習と進化計算を使って最適化してみました。実際に利益がでるのかを検証した話となります。実行環境はDockerで構築したので、だれでも再現可能です。