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...
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...
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 ...
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。