Regonn&Curry.fm Episode 112収録後記 機械学習株価予測に役立ちそうな日本語の情報をまとめる
このnoteは、Regonn&Curry.fm というポッドキャストの第112回の収録後記です。
112回では、データ分析コンペの賞金の税金、Scikit Learn 0.24、SIGNATE金融コンペ、Notion について話しました。
今回の編集後記ではSIGNATEでJPX主催の金融コンペが始まり、Kaggleでは 同じく株式市場予測のJaneStreetコンペが終盤なので、機械学習株価予測に役立ちそうな日本語の情報をまとめておこうと思います。
株式分析チュートリアル
今回のJPXコンペ用に新しく作られたチュートリアルですが、ディープラーニングでの株価予測サービス等を手掛けているAlpacaJapan(@AlpacaJPN)の人が書かれていたりして、コンペのみに限らず今後も使えていけそうな内容のものです。また、コンペで用意されているJ-Quants APIも規約上コンペのみでしか利用できませんが、簡単に株価予測に有用な情報を取得できるようになっていて、コンペが終わった後でも別の外部データに置き換えることもできると思います。
Machine learning for Algorithmic Tradingの日本語解説記事
Machine Learning for Algorithmic Trading は800ページ位の分厚い洋書です。
それを、カナヲさん(@cryptrader2020)がnoteで日本語の記事としてまとめてくれています。
また、カナヲさんは、QiitaでもJane Streetコンペについてまとめてくれています。
Numerai Signals
Numerai Signals は世界の市場の株価予測精度をデータサイエンティストに競わせて、実際にファウンドで運用して、データサイエンティストに報酬を還元する仕組みを作ろうとしているプロジェクトです。
ここらへんの日本語記事は UKI(@blog_uki) さんがQiita記事を投稿してくれています。
その他役に立ちそうな情報源等
また、コンペをきっかけに機械学習株価予測に興味を持った人は次のような情報も参考にすると良さそうです。
オルタナティブデータ推進協議会
オルタナティブデータは企業が公表するような財務諸表や株価データ以外の経済ニュースの記事、SNSの投稿、POSデータなどのビッグデータです。今回のJPXコンペの第二弾も日経新聞電子版の情報が加わるので、自然言語処理などを組み合わせていく必要がありそうです。
第26回 人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）
Preffered Networksと野村アセットマネジメントの人が共著で出している論文等もあります。
バフェットコード
日本とアメリカの企業・財務情報を調べる時に便利です。また、中の人がやっているTwitter(@buffett_code)も財務分析に必要な情報を提供してくれています。
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