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machine learning for trading

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stefan jansenのgithubレポジトリ(https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading)を…
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#確率

第12章:戦略をブースティングする 第4節: モデルデータの準備

ここの内容は以前にも紹介した記憶がありますが、一応、紹介しておきます。 インポートと設定…

第12章:戦略をブースティングする 第3節: sklearn gbm チューニング結果

前回第2節で行ったチューニングの結果について分析していきます。 インポートと設定 import w…

第12章:戦略をブースティングする 第2節: sklearn gbm チューニング

インポートと設定from time import timeimport numpy as npimport pandas as pdimport warning…

第12章:戦略をブースティングする 第1節: ブースティング・ベースライン

はじめに とうとう第12章です。ここで教師あり学習は終わって、13章以降は深層学習含めた教師…

第11章:ランダムフォレスト - ロングショート戦略 第5節: ランダムフォレストで売りと…

ここでやること こんにちは、前回まではデータの準備で色々とやっておりましたが、今回はモデ…

第11章:ランダムフォレスト - ロングショート戦略 第4節: 日本株特徴量

ここでは、これから予測モデルを作成する前の特徴量を作る処理を行います。 インポートと設定…

第11章:ランダムフォレスト - ロングショート戦略 第3節: ランダム木をチューニング

はじめに この記事では、ランダムフォレストの分類モデルと回帰モデルの両方に対して、モデルの最適化のやり方、特徴量の重要度の比較をやっていきたいと思います。 インポートと設定 import warningswarnings.filterwarnings('ignore') %matplotlib inlineimport os, sysimport numpy as npfrom numpy.random import choiceimport pandas as pdfr

第11章:ランダムフォレスト - ロングショート戦略 第2節: バギング決定木(バギングが…

インポートと設定 import warningswarnings.filterwarnings('ignore') %matplotlib inlinefro…

第11章:ランダムフォレスト - ロングショート戦略 第1節: 決定木と株価予想

はじめに ここでは、決定木による株価予測モデルの構築とその評価について紹介します。 決定…

第11章:ランダムフォレスト - ロングショート戦略 第0節: 本章の方針とデータの準備

この章で学ぶこと この章では、決定木とランダム木を利用した予測モデルについて紹介する。 …

第10章:ベイジアンML-ダイナミックSR 第5節: 確率的ボラティリティモデル

インポートと設定 import warningswarnings.filterwarnings('ignore') %matplotlib inlinefro…

第9章 ボラティリティ予測と統計的裁定取引 第7節: ペアトレーディングのバックテスト

9章最後になります。 今回はBacktraderを使ってバックテストして、結果をpyfolioで評価したい…

第9章 ボラティリティ予測と統計的裁定取引 第6節: 共和分検定とカルマンフィルターを…

この記事では、タイトルの通り、共和分検定とカルマンフィルターを用いてペアトレーディング出…

第10章:ベイジアンML-ダイナミックSR 第4節: ローリング回帰

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') %matplotlib inlinefrom pathlib import Pathimp