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・ファイル構造本プロ...
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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.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く...
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_sha...
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同...