長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.07-04 実行と結果
このプログラムの目的このプログラムはnsga2_neuroevo.pyを呼び出し，取引最適化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├07_evolutio...
株取引最適化
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.07-03 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...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.06-04 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├06_sampling_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.03-04 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.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。