長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.04-01 株式データの取得
このプログラムの目的get_stock_price.pyの目的はyfinanceからデータを取得し，ディレクトリへ格納することです．前回のデータセットでは2018~2023年までを取得しましたが，今回は2010年1月1日~2023年3月1日...
python
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.03-04 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└03_d...
長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.03-03 収益グラフの表示
このプログラムの目的このプログラムはdqn.pyなどの学習によって得られたエージェントの収益グラフ，もしくはその学習過程をグラフとして出力するものです．work_share├02_get_stock_price└03_dqn_learnin...
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_dqn_l...
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．...
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．そのために...