長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.07-03 進化計算による最適化
このプログラムの目的NSGA2とNeuroEvolutionによる株取引を最適化することです．NSGA2は多目的最適化の手法です．このプログラムでは次の2つの目的関数を設定します，総資産が単調増加するときの傾き(大きいほどよい)総資産の単調...
ニューロエボリューション
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.07-02 モデルと配列変換
このプログラムの目的このプログラムの目的は，PytorchのネットワークとGAの配列の相互変換を実装することです．進化計算とニューラルネットワークを組みわせた手法は様々なものが存在します．これらの総称をNeuro-Evolutionと呼びま...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.07 進化計算による株取引最適化
本章の目的No.06では強化学習による株取引最適化を行いました．強化学習のQ関数であるQネットワークは複数の行動についての行動価値を出力します．そのあと，最も行動価値の高い行動を選択するという操作を行います．強化学習における行動選択そのため...
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。