Qlibを使った機械学習パイプライン環境の構築 投資の取引戦略最適化と機械学習モデル作成の省力化を目指して - 株のシステムトレードをしよう - 1から始める株自動取引システムの作り方
概要 はじめに Qlibの試用 動作条件 使用したrequirements.txt データの取得 予測の実施 出力 図示 ソースコード バックテストでのポートフォリオ分析 リスク分析、分析モデル おわりに 概要 本記事では、Qlibを使用して、機械学習パイプライン環境を構築する第一歩について述べる。 はじめに このブログの趣旨としては、当初は「戦略作成」→「戦略検証」→「戦略稼働」→「成果の評価」→「戦略へフィードバック」といったサイクルを管理できるような自動トレーディングシステムを作ることを考えていた。 最近、すこし株取引から離れていたのだが、最近になってまたやり始めようかなと思い、色々と現在の状況を調べはじめた。 その中で、MicrosoftのリポジトリにQlibというものがあるのを見つけた。これが2020年の8月から作られたもので、現在でもメンテされており、もしかするとこれがやりたい
投資家･村上世彰氏がN高生を｢学習効果がない｣とバッサリ切ったワケ 高校生1人20万円で投資した結果
昨年6月、N高等学校の「投資部」特別顧問に就任した投資家の村上世彰氏。村上氏が資金を提供して、高校生44人が実際に投資体験をした。投資のタイミング、投資家に求められる条件、お金の本質などを教える講義の際、村上氏はある生徒の質問を「学習効果がないな（笑）」とバッサリ切った。いったい何があったのか――。 投資家・村上世彰から各20万円を提供されたN高生44人が投資 「お金の本質を多くの若者に理解してもらいたい」 私、村上世彰は、そんな思いでN高等学校（N高）投資部の特別顧問を引き受け、10カ月にわたって高校生の投資教育に取り組みました。高校生44人に、ひとりあたり20万円を支給。投資先は東証上場銘柄に限定し、損をしても返済は不要で、利益が出た場合は部員個人のものになるというルールです。 下記は、彼らに講義した際の質疑応答の様子です。 質問1【暴落で買うか、上昇トレンドで買うか】 【部員】「株は
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