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 ... 2024.05.25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.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_d... 2024.05.25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.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... 2024.05.25長編連載
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。 2024.05.24長編連載目次