モチベーション 私は主にアルゴリズム取引に興味を持ち、情報発信させていただいております。そこで、今まで発信した情報をまとめて共有させていただけたらと思い、この記事を作成しました。 今回は大雑把にまとめますが、今後ジャンル別に仕分けていきたいと思います。どれも基本的には投資の定量分析に関連する内容です。 githubを半年間漁った結果 レポジトリ名 内容 URL
機械学習×投資の無料ツールまとめ ～Awesome Algorithmic Trading～ - Qiita
モチベーション 私は主にアルゴリズム取引に興味を持ち、情報発信させていただいております。そこで、今まで発信した情報をまとめて共有させていただけたらと思い、この記事を作成しました。 今回は大雑把にまとめますが、今後ジャンル別に仕分けていきたいと思います。どれも基本的には投資の定量分析に関連する内容です。 githubを半年間漁った結果 レポジトリ名 内容 URL
6月29日、Austin Starks氏が「I spent 18 months rebuilding my algorithmic trading platform in Rust. I’m filled with regret.」と題した記事を公開した。この記事では、Rust言語を用いてアルゴリズム取引プラットフォームを再構築した経験と、その結果、Rust言語に対して批判的なスタンスを取るようになった理由が詳しく述べられている。 著者はその高速性と安全性から、Rustが完璧なプログラミング言語であると信じていた。多くのガイドや記事がRustを絶賛しており、著者もその波に乗ってTypeScriptからRustへの移行を決意した。しかし開発に18ヶ月を費やした結果、著者はその選択を後悔することとなった。 著者が特に問題視したのは以下の点である。 1. 冗長で直感に反する構文と意味論 Rust
There are millions of github repos and filtering them is an insane amount of work. It takes huge time, efforts and a lot more. We have done this for you. In this article we’ll share a curated list of 100+ widely-known, recommended and most popular repositories and open source github projects for Machine Learning and Deep Learning. So without further ado, Let’s see all the hubs created by experts a
『Pythonからはじめるアルゴリズムトレード ―自動売買の基礎と機械学習の本格導入に向けたPythonプログラミング』 Yves Hilpisch 著、村上 振一郎 訳 2022年4月8日発売予定 368ページ（予定） ISBN978-4-87311-979-3 定価3,960円（税込） 『Pythonによるファイナンス 第2版』の著者が、アルゴリズムトレードを始める上で必要な自動売買の基礎と、機械学習を本格的に導入するために必要なPythonの知識について解説します。具体的には、アルゴリズムトレード用の適切なPython環境の設定、データの取得、NumPy/pandasを使ったデータ分析、トレード戦略のバックテスト、市場予測、ストリーミングのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードのさまざまな側面にPythonを適用するさまざまな手法を紹介し、自動トレード戦略を効率よく構築、デプロイす
CUPID—for joyful coding
What started as lighthearted iconoclasm, poking at the bear of SOLID, has developed into something more concrete and tangible. If I do not think the SOLID principles are useful these days, then what would I replace them with? Can any set of principles hold for all software? What do we even mean by principles? I believe that there are properties or characteristics of software that make it a joy to
モチベーション 私のブログの方(Machine Learning For Algorithmic Trading 解説リンクまとめ)で上級者向けに日本語でアルゴリズム取引に関する本を翻訳、解説しているのですが、いきなり始めるにはかなり難易度が高いと思いました。 そこで、アルゴリズム取引の目標や、どういった分野を勉強するのか、そして、どういった予備知識があれば良いのかについてここでは紹介したいと思います。 ここで書いてある技術的なことや細かい部分はブログでコード付きで紹介しているので、興味ある部分はブログの記事を直接参考にする等ご自由にご活用くださいませ。 新しく始めたい方や既に始めているけど知識に穴がある方の参考になれば幸いです。 1.1 目標: アルファを見つけよう！ 投資の定量分析者の目標は、「将来の価格変化率を説明出来る変数=新しいアルファを持つ変数の探索」と「そのリターンをシステム
Building AI Trading Systems
Two years ago I wrote a post about applying Reinforcement Learning to financial markets. A few people asked me what became of it. This post covers some high-level things I’ve learned. It’s more of a rant than an organized post. Over the past few years I’ve built four and a half trading systems. The first one failed to be profitable. The second one I never finished because I realized early on that
GitHub - richmanbtc/mlbot_tutorial: A tutorial for algorithmic trading bot using machine learning.
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サマリ Twitter の Search APIの仕様が、1.1 → 2 でかなり変わっていました。 仕様の全体像を掴むのに少し苦労したため、メモを残しておきます。 v1.1 と v2 の違い ざっくり言うと サービスレベルの変更 ツイート取得のメソッドの変更 の2つに分けられる。2つをそれぞれ把握しないと面食らう。 v2のサービスレベル 大きく分けて２レベル。 直近７日間のツイートを検索できる エンドポイント 「recent」 https://api.twitter.com/2/tweets/search/recent 過去のツイート全てを対象として検索できるエンドポイント 「all」 https://api.twitter.com/2/tweets/search/all の2つに分かれる。しかし、「all」エンドポイント は、Academic Research Production の
GitHub - stefan-jansen/machine-learning-for-trading: Code for Machine Learning for Algorithmic Trading, 2nd edition.
This book aims to show how ML can add value to algorithmic trading strategies in a practical yet comprehensive way. It covers a broad range of ML techniques from linear regression to deep reinforcement learning and demonstrates how to build, backtest, and evaluate a trading strategy driven by model predictions. In four parts with 23 chapters plus an appendix, it covers on over 800 pages: important
Does it seem like you had missed getting rich during the recent crypto craze? Fret not, the international financial markets continue their move rightwards every day. You still have your chance. But successful traders all agree emotions have no place in trading — if you are ever to enjoy a fortune attained by your trading, better first make sure your strategy or system is well-tested and working re
Machine Learning For Algorithmic Trading 解説リンクまとめ｜カナヲ定量分析
準備編 machine learning for tradingの始め方 本Githubレポジトリを快適に学習するための環境設定 第4章 4章アルファ-ファクター研究: 第一節: 特徴量エンジニアリング 第4章：アルファーファクター研究、Kalman FilterとWavelet変換 第5章 第5章 戦略評価編 第4節 平均分散ポートフォリオ 第5章 戦略評価編 第5節ケリー基準(ベッティング法) 第6章 第6章 第一節 機械学習ワークフロー 第6章 機械学習プロセス編: 第二節 情報理論と利用して特徴量を分析する 第6章 第3節 バイアスーバリアンス 第7章 第7章 線形モデル編: 第一節 線形回帰モデル 第7章 線形モデル編 第2節 ファーマーマクベス回帰 第7章 線形モデル編: 第3節 モデルデータの準備 第7章 線形モデル編: 第4節 株価を線形回帰で統計的推論する 第7章 線形モ
GitHub - wilsonfreitas/awesome-quant: A curated list of insanely awesome libraries, packages and resources for Quants (Quantitative Finance)
skfolio - Python library for portfolio optimization built on top of scikit-learn. It provides a unified interface and sklearn compatible tools to build, tune and cross-validate portfolio models. Investing algorithm framework - Framework for developing, backtesting, and deploying automated trading algorithms. QSTrader - QSTrader backtesting simulation engine. Blankly - Fully integrated backtesting,
この方法をマスターすれば、一定のルールにより取引のバックテストまでPythonコードで行うことができるようになります。 バックテストを繰り返し精度を高めて自分だけの取引黄金ルールを作りましょう。 アルゴリズム取引とは アルゴリズム取引は、事前に定義されたルールに基づいて自動的に取引を行う方法です。 これには、市場のデータを分析し、特定の条件が満たされたときに売買注文を出すプログラムが含まれます。 このアプローチにより、感情に左右されることなく、迅速かつ効率的に取引を行うことができます。 Pythonは、その読みやすい構文と豊富なライブラリにより、アルゴリズム取引に最適なプログラミング言語です。 特に、データ分析、数学的計算、機械学習に関連するライブラリが充実しており、これらはアルゴリズム取引の開発に不可欠となっています。 基本的な取引戦略の概要 アルゴリズム取引戦略は、市場データに基づいて
Low Latency Optimization: Understanding Huge Pages (Part 1)
Latency is often a crucial factor in algorithmic trading. At HRT, a lot of effort goes into minimizing the latency of our trading stack. Low latency optimizations can be arcane, but fortunately there are a lot of very good guides and documents to get started. One important aspect that is not often discussed in depth is the role of huge pages and the translation lookaside buffer (TLB). In this seri
Machine Learning is making a buzz in the industry. And it’s the right time to get familiar with it. Let’s get the basics right. Let’s get started. What is Machine Learning What the heck is machine learning? If I had to quote it in a single sentence, I would say, ‘Machine Learning is a way to find a pattern in data to predict the future. The above is not the only definition of machine learning. The
A Guide to Q-Learning
Q-learning stands out in machine learning as a pivotal technique that helps algorithms make optimal decisions by learning from their experiences. Introduction Imagine training a robot to navigate a maze. Now, think of teaching a computer to master chess. This is the realm where Q-learning becomes crucial. Q-learning doesn’t give machines specific instructions on decision-making. Rather, it lets th
AWS における Amazon SageMaker と AWS Data Exchange を使ったアルゴリズム取引 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS における Amazon SageMaker と AWS Data Exchange を使ったアルゴリズム取引 本投稿は AWSのソリューションアーキテクトである Diego Colombatto, Balaji Gopalan と Oliver Steffmann による寄稿を翻訳したものです。 株式取引の大部分が、こちら や こちら の記事で説明されているように、自動化されていることはよく知られています。たとえば、取引戦略を実装するためにアプリケーションや「ロボット」が使用されています。最近の金融サービス業界の新たなトレンドは、取引ソリューション (アルゴリズム取引ソリューション等) をクラウドに移行することです (こちら や こちら の記事で説明されています)。 移行の理由は 2 つあります。1 つ目はクラウドが提供するメリットを
More challenging projects every programmer should try 12/20/2020 Update 12/29/2020: See the discussion of this post on Hacker News. Check out the sequel to this post: Challenging algorithms and data structures every programmer should try. One year ago, I posted Challenging projects every programmer should try. It included a text editor, Space Invaders, a BASIC compiler, a small operating system, a
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Rustを選んで後悔している ー Rustをdisる珍しい記事が海外で話題
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アルゴリズム取引を始めよう！ ～イントロダクション～ - Qiita
Twitter Search API v1.1 と v2の 違いメモ - Qiita
Backtesting.py - Backtest trading strategies in Python
Pythonで学ぶアルゴリズム取引と機械学習：初心者から上級者まで
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