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_evol...
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...
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_lea...
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 ...
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。