長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.03 強化学習による株価予測
本章の目的 この章では強化学習を使った株価予測を実装してみます．また学習に使うデータセットは前章No.02で生成したlearning_dataset.dfpklとなるので，前章を実行後にこの章を始めてください． ディレクトリ・ファイル構造 ...
長編連載
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.02-04 学習データセット作成
このプログラムの目的 これまでのプログラムで各銘柄についての学習データを生成できました．このプログラムではすべての銘柄の学習データを縦方向に結合することです．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...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.02-03 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...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.02-02 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_2018-01-01_2023-01-01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を除...
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_...
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...