(保存版:随時更新)データ分析ハッカソンやる時の便利なチュートリアル集 by Team AI - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? (English follows) 我々Team AIは渋谷で毎日機械学習勉強会・データ分析ハッカソンを開催しています。 コミュニティを東京中心の100万人にするのが目標です。 日本中・世界中にこのデータ分析のムーブメントが広がると良いなと思っているので、 データ分析ハッカソンをやるときに便利なチュートリアルをまとめました。 とても楽しいので、皆さん、特に地方の皆さんは是非ご自身でやってみてくださいね！ Team AIとしても協力します。 #初めての方は下記でKaggle/特にKernelの使い方をざっと眺めてください まずはこれを観て
勇気を出して初めてのデータ分析 - データサイエンティストを目指して（１） -: 知財ファイナンス・モデリング
今日は社会人がデータ分析をどのように独学で身に着けていけばいいかということを考えます。 ビッグデータがバズワードとなって以来、花形の学問のひとつとなったのが「統計学」です。統計学が重要なのは今も昔も変わらないわけですが、かつてはデータの分析になんて興味がなかった会社や部門がデータ分析を業務に役立てようとした結果、需要が増しています。 さて、私は社会人になってから統計学の素晴らしさを体感して勉強を始めました。筑波大学のビジネススクール（GSSM）で椿広計先生という大家の講義を受けて開眼しました。そういう意味では実に幸運だったと思います。 スクールに通って統計学を身に着けるというのも一つの手なのでしょうが、万人がスクーリングできるわけではありません。独学で身に着けて行かないといけない人が大半ではないでしょうか。大丈夫です。独学でも統計学を使いこなせるようになります。「数学」なんて・・・。という
My Life as a Mock Quant
掲題の件、そういう時あると思います。 結論 まあ、ちょっと考えれば自明なんだが、以下です。 ドルコスト平均法は平均的なリターンを押し下げる（儲かる投資なら！）効果があるので嬉しくはない ドルコスト平均法は最終的な儲けのバラツキ（標準偏差）を押し下げる効果があるので、これは不確実性を削減出来ているという意味で嬉しい 状況と結果 投資期間: 250日間 平均リターン（年率）: 7% ボラティリティ（年率）: 20% 投資戦略① ①全期間（250日間）において毎日一定金額(1円)を投資した場合の最終的な儲けとそのバラツキ > performance(s1) [1] 258.46619 30.96698 投資戦略② ②初日に全額(250円)を投資した場合の最終的な儲けとそのバラツキ > performance(s2) [1] 266.92645 53.44526 それぞれのシミュレーションを複数回
株式のデータをスクレイピングで取得するGemを作りました！しかしそれは禁止行為ですので別の方法を紹介します。 - Qiita
株式のデータをスクレイピングで取得するGemを作りました！しかしそれは禁止行為ですので別の方法を紹介します。RubyRailsGemscraping株 2016/1/20 いちエンジニアとしてもう少し思慮深くいるべきでしたが、 もともとこの記事で紹介させて頂きました「株式のデータをスクレイピングで取得するGem」は Yahooファイナンスさんの定めた禁止行為にあたります。 そこでこの記事では、「株情報ゲットするためにYahooファインスからひっぱてこよう！」と考えられている方に別のクリーンな方法紹介します。 そのうち公開 Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou can efficiently read back useful inform
株価データサイト k-db.com
当サイトは2017年12月末でサービス終了です。 ■先物 日経平均先物やTOPIX先物などのデータ ４本値+出来高+売買代金 がCSVダウンロードできます。 セッションごとデータ 日中 ・ 夜間 各銘柄ごとの時系列データ 日夜 ・ 4時間足 ・ 1時間足 ・ 30分足 ・ 15分足 ・ 5分足 ■指数 日経平均やマザーズ指数など株価指数のの４本値データ がCSVダウンロードできます。 セッションごと 日足 ・ 前場 ・ 後場 各指数ごとの時系列データ 日足 ・ 前後場 ・ 1時間足 ・ 30分足 ・ 15分足 ・ 5分足 ■個別株 個別株のデータ ４本値+出来高+売買代金 がCSVダウンロードできます。 セッションごとデータ 日足 ・ 前場 ・ 後場 各銘柄ごとの時系列データ 日足 ・ 前後場 ・ 1時間足 ・ 30分足 ・ 15分足 ・ 5分足 ■市場統計 市場ごと・業種ごと の売買代金
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