日本取引所グループ ファンダメンタルズ分析チャレンジに参加して - Qiita
1 この記事は 日本取引所グループ ファンダメンタルズ分析チャレンジに参加に至った経緯、経過、学んだこと、今後のことなどを考えたことを記録に残しておきたいと思います。 2 参加のきっかけは 個人投資家として株式投資の経験は3年程度ありますが、投資家の傾向として、ニュースや街角の動向など肌で感じた世の中の動きから今後を予測して銘柄を選別・購入するファンダメンタル派と、ボリンジャーバンドや一目均衡表などのチャートを分析して株価が安いと思われるときに買うテクニカル分析派があると思いますが、自分自身はテクニカル分析の方がやりやすいので、テクニカル分析を使って株式投資をやっています。日々の株価を収集、テクニカル分析を自動実施し、日々銘柄を監視するシステムを自分で作り使っています。 こちらの記事が、自分が設計し運用しているシステムの記事です。 ・ラズベリーパイで作る株式投資分析アプリ 自分でシステムを
メタラベリングと2段階機械学習を使った株価変化の予測 - Qiita
1 この記事は？ ファイナンス機械学習(Advanced in Financial Machine Learning)の第3章には、Triple-Barrier Methodとメタラベルを導入した2段階機械学習手法を導入し、現時点の株価のデータが制限時間内までにTriple-Barrierスレッシュ上限を超えるか、またTriple-Barrierスレッシュ下限を超えるか、それともTriple-Barrierスレッシュ上下限内で収まるかを予測する手法を紹介している。この手法をビットコインに適用し、F1スコアを改善した事例がこちら(Financial Machine Learning Part 1: Labels)に書かれています。概念自体がやはり難しいので(Financial Machine Learning Part 1: Labels)をかみ砕いて解説をした記事を書きたいと思います。 参
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