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
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 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...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.03-03 収益グラフの表示
このプログラムの目的このプログラムはdqn.pyなどの学習によって得られたエージェントの収益グラフ，もしくはその学習過程をグラフとして出力するものです．work_share├02_get_stock_price└03_dqn_learnin...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.03-02 DQNによる学習
このプログラムの目的このプログラムはDQN(Deep Q-Learning)と呼ばれる強化学習によって，前項で作成したシミュレーション環境を学習することにあります．work_share├02_get_stock_price└03_dqn_l...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.03-01 市場シミュレーター環境の作成
このプログラムの目的stock_env.pyの目的は，作成したデータセットとネットワークのやり取りを，強化学習がやり取りしやすい形の「環境」で表現することです．また，一般的なgymの環境(env)に少し合わせて書いてありますが，銘柄コードの...