長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.05 N日後の株価の予測
本章の目的No.04ではNo.02よりも多くのデータをデータセットとして生成しました．しかし，あまりにも多すぎる特徴量は，株価の取引最適化が困難になると予測されます．株価の取引の最適化は，2つのステップが内部的に存在することが考えられます．...
Docker
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.04 データセットの作成
本章の目的前回のデータセットよりもより多くの特徴量を持つデータセットを作成することです．ディレクトリ・ファイル構造work_share├04_get_stock_price_ver2 ├Dockerfile ├docker-compose....
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.03 強化学習による株価予測
本章の目的この章では強化学習を使った株価予測を実装してみます．また学習に使うデータセットは前章No.02で生成したlearning_dataset.dfpklとなるので，前章を実行後にこの章を始めてください．ディレクトリ・ファイル構造本プロ...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.02 データセットの作成
ディレクトリ・ファイル構造本プロジェクト名は02_get_stock_priceとし，以下のような構成です．また，Dockerfileおよびdocker-compose.ymlは前述の「Dockerコンテナの作成」の章に書かれているものと同...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.01-03 Dockerコンテナの作成
この連載でのプログラム作成は基本的にDockerコンテナを利用したものとなります．この章ではDockerおよびDocker-Composeを利用した初歩的なコンテナの作成および実行について述べます．※現在ではdev-containerによる...
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。