#機械学習
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。
強化学習フレームワークの比較:Dopamine、RLLib、Keras-RL、Coach、TRFL、TensorForceなど
以下の記事が面白かったので、ざっくり訳してみました。
・A Comparison of Reinforcement Learning Frameworks: Dopamine, RLLib, Keras-RL, Coach, TRFL, Tensorforce, Coach and more
0. はじめに「強化学習(RL)フレームワーク」は、RLアルゴリズムのコアコンポーネントの高レベル抽象
学習時のソースコードをモデルと一緒に保存する方法。python
問題機械学習で特徴量を色々試行錯誤しながらモデルを学習してると、学習時に使った特徴量がわからなくなる。gitのコミットハッシュとか記録しておけば、特徴量はわかるけど。本番でロードするときに、そのバージョンのコードを使わないといけないから、合わせるのが面倒。複数バージョンを同時に使うのはもっと面倒
ソリューションcloudpickleを使う https://github.com/cloudpipe
machine learning for tradingの始め方
初投稿且つ無償につき、クオリティはご容赦ください(笑)
今回はこちらのStefan JansenのGithubを通じて、金融市場の定量分析を行います。
ワークフローは以下に通りです。投資に機械学習を応用するにあたっては、Predictionsまでで事足りますので、本マガジンでは、そこまでを中心に解説していきたいと思います。
自動執行したい投資家の方々は、その先の実務への応用もございますので、そこ