投資xAIで勉強してきたことまとめ
この記事は、投資とAI（機械学習）の交差点に興味を持ち、実際に学習を進めてきた記録とリソースのまとめです。 はじめに 近年、個人のPCスペック向上やPythonライブラリの充実により、個人でも高度な金融データ分析やバックテストが可能になってきました。「投資 x AI」の領域は非常に奥が深く、どこから手をつければ良いか迷うことも多いです。 今回は、私がこの領域を学ぶにあたって実際に取り組んだMOOC（オンライン講座）、読み込んだ専門書、そしてインスピレーションを受けた読み物を体系的にまとめます。これからクオンツトレードやファイナンス機械学習を学びたいエンジニアの方々の参考になれば幸いです。 1. 手を動かして学ぶ（MOOC編） まずはPythonを使って実際にポートフォリオ構築やアルゴリズムを実装する講座です。理論だけではイメージしづらい部分を、コードを通じて理解するのに役立ちました。 In
京大理系がPythonで「最強の株AI」を作ろうとしたら、結論が「ニュースを見て寝なさい」になった話｜もんげー
初めに忠告するが、私は国語が苦手だ。なのでもし読むときはchatgpt使って、要約をかけさせることをお勧めする。 ーこの記事の要約ー ・テクニカル分析が嘘であることを検証した話 ・一番結果を出した戦略について ー次回書くことー ・ＡＩによる取り組み①～強化学習編～ ・ＡＩによる取り組み②～教師あり学習編～ まず、テクニカル分析は嘘であるこれは、ウォール街のランダムウォーカーという本を読んでいればある程度知っている話であろう。それにこの話は何十年も前から言われていることである。しかし、SNSではチャートを見ては”俺はこの形しか信じない”、だの、”結局これ(ぎざぎざと直線ががいっぱい書いてある画像）”みたいな投稿がバズっている。それを見るたびに、嘘つけよ、とか思っていたが、自分で検証してみないと信じれない性格なので検証してみた。 テクニカル分析を駆使して売買した時の勝率(60個の指標の内、上位
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