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カナヲ定量分析
2020年9月19日 16:47
前回のインタビュー動画[インタビュー編： 兼業システムトレーダーのためのビギナーズガイド - Kory Hoang Part 1/2]では、全部書こうとすると文字数が多すぎるのではないかという懸念で二部に分けました。今回は後半の説明をしたいと思います。インタビュー内容どれくらいのシステムまたは戦略を稼働させておりますか？私は今2つのシステムを稼働させております。一つ目は、双眼鏡で、二つ
2020年8月13日 18:08
はじめに本チャプターではPyMC3を使用しますので、使用方法について解説していきます。githubはこちらをご参照ください。PyMC3とは？PyMC3は、ベイズ統計モデリングと確率的機械学習のためのPythonパッケージで、高度なマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）アルゴリズムと変分推論（VI）アルゴリズムに焦点を当てています。その柔軟性と拡張性により、様々な問題に適用できます。イ
2020年8月17日 09:15
はじめに第9章では、共和分に基づくペアトレーディングを紹介しました。 重要な実装ステップは、相殺する位置の相対的なサイズを決定するためのヘッジ比率の推定を含みました。 ここでは、ローリングベイズ線形回帰を使用してこの比率を計算する方法について説明します。インポートと設定import warningswarnings.filterwarnings('ignore')%matp
2020年8月15日 12:02
はじめに就職時期の話の記事が想像以上に反響がありまして、せっかくなので、大学時代の激しかった物語についてもお話したいと思います。この記事でも大体四部編成で大学時代編です。・初めてのラスベガス・初めての大勝ち、目覚める好奇心・カジノ出禁・株式市場初めてのラスベガス都内某国立大に晴れて合格した私は数学の道を歩もうと考えていた。しかし、一般的な数学好きの学生と違い、私は何故か英語が
2020年8月12日 11:28
はじめに今回は統計的裁定取引について話します。ここら辺の知識は直接収益に結び付く可能性があるので詳しく解説していきたいと思います。共和分による統計的裁定取引とは大雑把に以下の二つのステップが必要になります。・形成段階(Formation phase)：長期的に平均回帰するような資産の組を見つける。・取引段階(Trading phase)：スプレッドが収束または発散することによって生じる
2020年8月3日 13:19
こんにちは、今回の内容は短めですので、ランチ休憩で書いちゃいます（笑）情報理論とは説明変数と結果の間の相互情報量（MI）は、2つの変数間の相互依存関係の尺度です。相関関係の概念を非線形関係に拡張します。より具体的には、ある確率変数について得られた情報を、他の確率変数を介して定量化します。MIの概念は、確率変数のエントロピーの基本的な概念と密接に関連しています。エントロピーは、確率変数に含
2020年8月3日 18:07
今回はこちらのnotebookを解説していきます。本記事では予測誤差について調査する。調査方法は、簡単な時系列データを生成し、未学習、適正学習、過学習のそれぞれで予測誤差がどうなるのかについて着目していく。バイアスーバリアンスとは？モデルの予測誤差は、ノイズ、バリアンス、バイアスに分解できる。観測値とy、予測値とy^とすると、期待二乗誤差はE[(y-y^)^2]と書ける。こちら
2020年8月3日 11:28
こんにちは、今回は機械学習ワークフローについて解説していきたいと思います。今回はsklearnを中心に使います。内容としましては、1.機械学習の予測の種類（回帰と分類）2.それぞれ簡単なモデルを利用して、ハイパーパラメーターチューニング3.予測結果の評価に分けて説明しております。k-nearest Neighborsとは本記事には、住宅価格のデータセットを使用した機械学習ワ
