ひとりでデータ分析ガチ勉 Advent Calendar 2017 - Adventar
ほけきよが自ブログprocrasist内で、 データ分析のお勉強します。 使う言語 python 触れる内容 データ分析の話全般(論文/記事などを参考に)。特に↓のジャンル 時系列分析/統計 Metrics learning, 表現学習 その他機械学習/Deep Learning その他面白トピック pythonライブラリの勉強。ワンランク上の分析技術を身につけるために numpy,pandas,scikit-learnについて総ざらい 機械学習系ライブラリを使ってみる keras, pytorch, prophet, statmodels, ...etc... 実際にデータ分析 スクレイピング・クローリング周りの技術 ブログのデータを用いて オープンデータを用いて がんばる 上記の何割書けるかわかりませんが、できる限り書こうと思います。間違っているところなどあったら、コメントください。
ランダムウォーク理論｜トレードで勝てる人の確率と期待値の考え方
ランダムウォーク理論とは、金融の世界では、「相場の価格は不規則（ランダム）に変動（ウォーク）しているので、将来の価格を先読みすることは不可能だ」という考え方です。 このランダムウォークは、確率論の立場から説明するもので、どんなに値動きに規則性があるように見えても、それは結果を見ていることに過ぎない、という考えが根底にあります。 これは、「私たちトレーダーが未来を予測することは不可能」という意味では正しいです。ただし、「相場の未来はどうせ分からないのだからトレードで勝つことはできない」という意味では間違いです。相場はランダムウォークだが、トレードで勝つことはできる、ということです。 そこで、ランダムウォーク理論を知り、そこから何かを得ようとする行為には、とても大きな意味があります。なぜなら、ランダムウォーク理論を正しく理解すると、 勝てる人はなぜ勝てるのか？ 勝てない人はなぜ勝てないのか？
8年で1.5億円稼いだFXトレーダーのトレードの勝ちパターン全15選
FXを含めて、全ての投資で成功するために必要なことは、「期待値の高いルールを作ること」です。 FXでいう期待値の高いトレードルールとは、「チャートがこのようなパターンを描いた時は、過去の規則性の中では○○％の確率で上昇する」というような規則性を利用したトレードのことです。 トレードは、このようなパターンの引き出しをいくつ持てるか、そして、そのパターンにどれだけの自信を持てるかで成績が決まります。 しかし、そうは言われても、トレードルールとはどのようなものかが漠然として掴めない方も大勢いると思います。そこで、この記事では、私が毎日のトレードの中で、自信を持って活用しているトレードパターンをご紹介します。 私は、これらのトレードパターンを組み合わせることで、ここまでの9年間で年ベースで負けなしで、総利益1億5千万円以上を稼ぐことができています。 このページを全てお読みいただくと、勝ちトレードと
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
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ソフトウェアエンジニアの金融リテラシー – Kazuki Sakamoto – Medium
