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...
時系列
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.02-03 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...
記事TimesFMをDockerで使って、学習ゼロで株価予測する
timesfmを使って株価予測をしてみました。学習データすら不要でどのていど予測できるのでしょうか。また、Dockerを使って再現可能にしました
記事TimesFMをDockerで使って、学習ゼロで時系列予測する
googleが発表したtimesfmを使って学習しないで時系列予測する話。dockerを使って誰でも再現可能にしました。