長編連載[機械学習・進化計算による株式取引最適化] No.02-02 株価データの選別
このプログラムの目的make_original_dataset.pyの目的はoriginal_data_2018-01-01_2023-01-01に格納されているデータを一つのデータにまとめることです．また，データ数が少ない銘柄データを除く...
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.02-01 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．学習期間・検証期間を変更したい場合は，プログラム中のstartおよびendを変更してください．work_sha...
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。
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。
記事Gemini 1.5 flash でjson回答の受け取り
Gemini 1.5 flashで回答されるテキストをjson(dict)構造に限定する話。簡単にできる割にはあまり知られていないと思います。