【Botter】金融機械学習入門編【システムトレード】

更新履歴

20210627 AI_basic.ipynb uphige_sizeのコードの誤りを修正

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こんにちは。Qです。

Note投稿の期間が空いてしまい恐縮です・・・本当にお待たせしました。

今回は、金融データのマーケット分析を行うにあたって、機械学習（AI）の作成方法を説明しています。本Noteでは、binanceのBTCUSDT、1m足のデータとlightGBMを利用して、相場の上げ下げを分類予想して行っています。

下記が内容です。

こんな方におすすめです

- 機械学習に入門したいが、どこから初めて良いか全くわからない

- 機械学習を相場データに適用する場合のサンプルコードが欲しい

- 機械学習を行う前のデータの加工方法が知りたい

- 機械学習について気軽に質問したい

この教材で学べること

- 機械学習という概念が理解できる

- 機械学習を相場データに適用する際の、データ前処理段階での、注意事項がわかる

- 簡単な機械学習モデルが実装できるようになる

[注意]

Pythonの基礎知識があるのが前提となっています。

あくまで機械学習の実装方法について話しています。勝てる機械学習アルゴリズムや特徴量を公開するわけではありません。

もし、他のNoteにも興味があれば、マガジン購入の方がお得です。今後追加されるコンテンツを見ることができます。

現状下記のノートがマガジンに入っています。