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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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カナヲ定量分析

#金融

第13章: 教師なし学習編 ~線形次元削減~ 第0節 次元の呪い

この章では主に主成分分析(PCA)について学びます。 本章のモチベーション言いたいこととして…

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3年前
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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…

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4年前
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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…

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4年前
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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…

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4年前
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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…

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4年前
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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…

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4年前
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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 import warningswarnings.filterwarnings('ignore') %matplotlib inlinefrom pathlib import Pathimport numpy as npimport pandas as pdimport talibimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns

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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…

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4年前
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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…

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4年前
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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…

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4年前
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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。 …

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4年前
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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…

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4年前
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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…

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4年前
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第10章:ベイジアンML-ダイナミックSR 第3節: ベイジアンシャープレシオ

はじめにこの記事では、シャープ比を確率モデルとして定義し、さまざまなリターン系列の結果の事後分布を比較する方法について紹介していきます。 2つのグループのベイズ推定は、効果サイズ、グループ平均とそれらの差、標準偏差とそれらの差、およびデータの正規性の信頼できる値の完全な分布を提供します。 主な使用例には、オルタナティブ戦略同士、または戦略のインサンプルの成績とアウトオブサンプルの成績との違いの分析が含まれます。ベイジアンSRはpyfolioのBayesian tearshe

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