リンク 鉄道チャンネル 原宿駅新駅舎は21日供用開始 猿田彦珈琲の大型店舗出店や旧駅舎関連グッズも見逃せない | 鉄道ニュース | 鉄道チャンネル 明日2020年3月21日(土)、富山市の路面電車が南北直通運転を開始する……100年前から構想はあったということで鉄道ファンの目もそちらを向いていることと思いますが、東京でも結構ビ 45
![駅舎が新しくなったばかりの原宿駅、でも自粛で人がいなさすぎてどこかで見たことある感じになってる「それっぽさすごい」](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/1952a29e93cb2260f0009c5d01649b630318b7c4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs.togetter.com%2Fogp2%2F2e8d5148699206bfc7a0fc34b73e40e2-1200x630.png)
はじめに 前回記事「機械学習による株価予測 いろはの"い"」の公開後、筆者の機械学習モデルの獲得利益はめでたく1億を突破することができた。運用モデルの概要については筆者のブログにて紹介したが、折角の機会なので技術的な内容についてここに続編を執筆する。今回の記事では、株価を予測するための特徴量についてその考え方をまとめる。 特徴量の種類 個別銘柄を説明するための代表的なデータとは、財務諸表とチャート(価格系列)である。一昔前は個人投資家がこれらのデータを揃えるのにかなりの苦労が必要だった(特に財務諸表が面倒であった)が、最近ではQiitaでXBRL用のライブラリが紹介されていたり、バフェットコードでAPI(有料)が提供されていたりと、随分と手間要らずになってきたように思う。 個別銘柄を説明するための材料についてさらに進んだ話をすると、IRを自然言語処理に掛けてセンチメントを抽出したり、経営陣
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く