#機械学習
パンプ検出できたらいいなぁ
Detecting cryptocurrency pump-and-dump frauds using market and social signals (2021)
TelegramのPumpグループによる価格操作を追いかけて、パンプ対象銘柄を事前に予測できるかを検証した論文。
（リンク先の右下に現れるPDFボタンで全文見れます）
2018～2019が対象期間で、懐かしいですね。
予測対
richmanbtcさんのチュートリアルの収益機会と改善方法について
こんにちは。バジル（@kkngo_crypto）です。
今回は、richmanbtcさんのチュートリアルをもとにしたbotについて、私がどういうアプローチで改善して勝てるようになってきたのかという記事になります。
直近一年くらいで参入したbotterはほぼ全員「日給300万円のSS級トレーダーが明かすbotterのリアル」を読んでチュートリアルを始めて機械学習botを運用していますよね。
私
超簡単Pythonで株価予測（TPOT 利用）自動機械学習（AutoML）-ニューラルネットワーク-
PythonでTPOTを利用して翌日の株価の上下予測を超簡単に自動機械学習（AutoML）ニューラルネットワーク
1. ツールインストール
$ pip install tpot yfinance pytorch torchvision
2. ファイル作成pred.py
from tpot import TPOTClassifierimport yfinance as yffrom sklea
Python3 進化する自動売買BOTのつくりかた：遺伝的アルゴリズムによる最適パラメータ探索手法の解説①
こんにちは！magitoです。
空前絶後のBOTブームで界隈は大盛り上がりですね！AKAGAMIさん（@kanakagami1978）とUKIさん（@blog_uki）の「ドテン君」、モイさん（@moycoin）の「MANA」など、様々なタイプのBOTが連日話題となっています。
かくいう僕もブームに便乗してBTCFX界隈に乗り込んできた身で、テクニカル指標の勉強や新ロジックの開発に日夜勤しん
機械学習ビットコイン自動売買ボット - richmanbtcさんチュートリアル版
こんばんは。ビットコインはついに大気圏を飛び出してしまい億り人が大量発生してしまいました。アルトコインなどで儲かった人も多いのではないでしょうか。
この中、超強ボッターのrichmanbtcさんが公開している機械学習ボットのチュートリアルは機械学習ボットを実現するための救世主になりました。
ただ肝心の実運用するためのモデル読み込みとポジションの判定部分の処理と動かせるボットがありませんでした。
深層強化学習トレーディング①：準備編
こんにちは、magito（@regolith1223）です。約１年ぶりのnote投稿になります。今回は「深層強化学習のトレーディングへの応用」というテーマについて、筆者がこれまで調査・検証してきた内容をまとめて紹介したいと思います。
パート①では、本稿のキーワードである「深層強化学習」について平易に説明したのち、トレーディングに応用するうえでの利点や課題について考えます。パート②では、先行研究を
NUS修士課程：修士課程の最後のラスボス、ハイライト、個人的な記念碑...CS5340 Uncertainty Modeling in AI
さて、これをもってNUS修士過程修了、その最後のセメスターのハイライト、山場、ラスボス、修士卒業記念的な位置付けで受講したCS5340 Uncertainty Modeling in AIについて体験レポートをしたい。
CS5340 Uncertainty Modeling in AIの概要
授業内容であるが、一言で言えば「ベイズとPGM (Probabilistic Graphical Mod
Weights & Biases の使い方
1. Weights & Biases「Weights＆Biases」(W&B)は、機械学習の実験の追跡、ハイパーパラメータの最適化、モデルとデータセットのバージョン管理を行うためのサービスです。
「W&B」のツールは、次のとおりです。
・Dashboard : 実験を追跡と視覚化。
・Reports : 再現可能な結果を保存して共有。
・Sweeps : ハイパーパラメータの最適化。
・Ar
NUSのコンピュータサイエンス修士の授業 その２：遂にDeep Learning！
さて、今回は題名の通り、NUSのコンピュータサイエンス修士の授業その２、CS5242 Deep Learningである。前回紹介したIS5152同様、Graduate Certificate in Machine Learning Applicationを社会人聴講生として受講した中で受けた授業であり、順序としてはIS5152を修了後の次のセメスターで受講した。自身的にこの授業は前半のハイライトだ
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