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Wrapping your brain around data online can be challenging, especially when dealing with huge volumes of information. And trying to find related content can also be difficult, depending on what data you're looking for. But data visualizations can make all of that much easier, allowing you to see the concepts that you're learning about in a more interesting, and often more useful manner. Below are 5
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Changelog v0.5.0: High resolution maps now available v0.4.4: updateChoropleth now accepts a reset option parameter v0.4.0: Allows functions instead of literal values, many bug fixes v0.2.10: Allows `height`/`width` as option parameters, fixes IE mouseover issue v0.2.7: Added dataUrl to remote fetch JSON or CSV data Examples Basic:
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす!隠れ層のサイズも増やす! 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか? 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの? って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす!隠れ層のサイズも増やす! 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか? 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの? って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
はじめに 投資における最適ポートフォリオ選択手法であるブラック・リッターマンモデル(Black-Litterman Model)。伝統的な平均分散アプローチによる最適化と比べ直感的に理解しやすい結果が得られるため、その使い勝手の良さから金融実務でも広く用いられています。 本記事ではブラック・リッターマンモデルは何をしているのかについて、図も用いてざっくりと解説したいと思います。数式の導出など細かい部分については参考文献を確認ください。 ブラック・リッターマンモデル概観~伝統的な最適化手法との比較 伝統的な最適化手法とその問題点 マーコヴィッツによる平均分散アプローチでは、各アセットの期待リターンとリスク(共分散行列)を推定し、リターンを最大化しつつリスクを最小化するというトレードオフを最適化計算によって解くことにより、最適ポートフォリオを計算します。 このアプローチは理解しやすいものですが
scipy.optimize.fmin_slsqp¶ scipy.optimize.fmin_slsqp(func, x0, eqcons=[], f_eqcons=None, ieqcons=[], f_ieqcons=None, bounds=[], fprime=None, fprime_eqcons=None, fprime_ieqcons=None, args=(), iter=100, acc=1e-06, iprint=1, disp=None, full_output=0, epsilon=1.4901161193847656e-08)[source]¶ Minimize a function using Sequential Least SQuares Programming Python interface function for the SLSQP Optimiza
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