洋書を読んでいると、いつも読んだ気になってちゃんと理解出来てるか自信がないことが多いので、チャプターごとに要点をまとめて、理解を深めていきたい。 読んでいる本はこちら。金融素人の私にとっては、デリバティブについて深く学ぶいい機会にな...
システムトレードを始める前に知っておきたかったこと
洋書を読んでいると、いつも読んだ気になってちゃんと理解出来てるか自信がないことが多いので、チャプターごとに要点をまとめて、理解を深めていきたい。 読んでいる本はこちら。金融素人の私にとっては、デリバティブについて深く学ぶいい機会にな...
Quantopian の pyfolio を単利運用に対応させる。
pyfolio は どんなデータを入れても複利運用として計算してしまうので、人によっては望まない検証方法だったりしますよね。今回は mock を使ってそれを解決してみます。 daily_result に pandas の daily の収支が入っているとします。 mock を使って解決。 import mock import pyfolio as pf def cum_returns(returns, starting_value=0): return returns.cumsum() + starting_value with mock.patch("empyrical.stats.cum_returns", cum_returns): pf.plot_monthly_returns_heatmap(daily_result) plt.show() cum_returns 内で Seri
重回帰分析による米雇用統計の予測モデルを作成してみる
当たると評判！ 米雇用統計はどうやって予想している？ 優等生だけじゃダメ！ 不良もいてはじめて当たる？ 特に重要な指標はどれ？ 新規失業保険申... 2 モデル作成 2.1 使用する指標 ザイのリンクからにほんばっしーが使っていた指標は以下となっています。 新規失業保険申請件数 ニューヨーク連銀製造業景気指数の「雇用」 フィラデルフィア連銀製造業景況指数の「雇用」 ミシガン大学消費者信頼感指数 カンザスシティ連銀製造業景況指数の「雇用」 ダラス連銀製造業活動指数の「雇用」 リッチモンド連銀製造業景況指数の「雇用」 消費者信頼感指数の「雇用不十分」 消費者信頼感指数の「雇用困難」 米ドル/円変化率（１カ月前） ＩＳＭ製造業景況指数の「雇用」 Ｓ＆Ｐ500指数変化率（１カ月前） ＡＤＰ雇用統計 チャレンジャー人員削減予定数 このうち、無料では入手が困難だったカンファレンスボード関連の消費者信頼
Derivatives analytics with Python の学習ノート 3章
前回の続きです。 読んでいる本はこちら。少しでも興味をお持ちになったら、ここでは詳細には触れませんのでぜひ購入を検討してみてください。この本を片手に参考程度に見てもらえればと思っています。本当は全部公開したいのですが、書籍の営業の邪魔しないように一部のみに留めておきます。見てみたいというかたはご一報いただければ個別に対応しようと思います。 [rps-include post="2280"] 3. Market Stylized Facts 3.1 Introduction この章でこういう事項を扱いますという説明。ランダムな場合の相場と、実際の相場を比較し、実際の相場だけに現れる傾向を検証していくことになる。実際には、stylized factsをしっかりと理解して、モデルに必要な要素を身につけましょうという感じ。 [auth] この章では、更なるモデリングや実装の取り組みとして実際の世界
元ファンドマネージャーがビジネススクールで株式投資を語る授業が面白い
今回面白いと思ったのはWeek2の講義内容です。 Week1の内容から視聴していっていますが、Week1の内容は正直、個人的にはほとんど見る価値がありませんでした。自伝をひたすらケーススタディするといった学習内容で、自慢をひたすら聞いているようなモヤット感が拭えませんでした。なので、Week2からで良いと思います。 Week2 : 実践ファイナンス こういうファイナンスの授業はアカデミックに勉強をしてきた人が行っている事が多く、実態にそぐわないつまらない話が多いというのが常なのですが、講師の山田教授自身が元ファンドマネージャーで、そういう人が株式の授業をしてくれるというだけでとても面白そうですよね。 いくつか参考になると思う内容をご紹介しますね。 判断の回数はなるべく少なくする 判断の回数を減らすことでより精度の高い判断の上で投資をしようというスタンスですね。おっしゃっている内容もよくわか
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