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
Trang chủ » Hướng dẫn » Mô hình Capm là gì? Tính toán theo Capm như thế nào? Nếu các bạn đang tìm kiếm cho mình một công cụ giúp định giá tài sản vốn trong đầu tư chứng khoán thì mô hình Capm chính là giải pháp tối ưu. Mô hình lý thuyết Capm được nhiều nhà đầu tư đánh giá cao bởi tính dễ dùng và linh hoạt. Vậy mô hình lý thuyết Capm là gì? Làm cách nào để tính Capm và ưu nhược điểm cần lưu ý của m
GitHub - firmai/machine-learning-asset-management: Machine Learning in Asset Management (by @firmai)
Follow this link for SSRN paper. If you feel like citing something you can use: Snow, D (2020). Machine Learning in Asset Management—Part 1: Portfolio Construction—Trading Strategies. The Journal of Financial Data Science, Winter 2020, 2 (1) 10-23. This is the first in a series of articles dealing with machine learning in asset management. Asset management can be broken into the following tasks: (
GitHub - yhilpisch/py4at: Jupyter Notebooks and code for the book Python for Algorithmic Trading (O'Reilly) by Yves Hilpisch.
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AI for algorithmic trading: rethinking bars, labeling, and stationarity
Image from https://www.tradingsetupsreview.com/trading-charts-without-time-range-tick-volume/In a series of articles I was applying a very straightforward approach to forecast financial time series: take the whole dataset, using a sliding window approach generate X and Y, split it into historical and out-of-sample data, train some machine learning models to map X to Y and backtest simple long-shor
Large language models (LLMs) have shown the potential of revolutionizing natural language processing tasks in diverse domains, sparking great interest in finance. Accessing high-quality financial data is the first challenge for financial LLMs (FinLLMs). While proprietary models like BloombergGPT have taken advantage of their unique data accumulation, such privileged access calls for an open-source
GitHub - ckz8780/market-toolkit: A collection of stock market resources and tools
THE ULTIMATE STOCK MARKET TOOLKIT Over the years I've amassed a large collection of links, resources, tools and so on that I find useful in my trading/investing activities. I'm compiling those here, along with any that were shared with me via Twitter/Reddit/email/etc and seemed useful after a cursory look. While I've done my best to link to tools that are not only legitimate but also likely to sta
I spent 18 months rebuilding my algorithmic trading platform in Rust. I’m filled with regret.
By far the best algorithmic trading experience. Learn to conquer the markets by deploying algorithmic trading… I was a young, hopeful Rust fanatic. On paper, Rust seemed like the programming languages designed by the gods. Not only is it the fastest programming language out there, its also one of the safest. I’m not alone in thinking Rust was this perfect language. If you read about the Rust progr
Learn how to perform algorithmic trading using Python in this complete course. Algorithmic trading means using computers to make investment decisions. Computer algorithms can make trades at a speed and frequency that is not possible by a human. After learning the basics of algorithmic trading, you will learn how to build three algorithmic trading projects. 💻 Code: https://github.com/nickmccullu
＊ここの内容ははてブロにも挙げた内容です 最近ツイッターで回ってきたファイナンス業界へのディープラーニング応用の論文を読んでみた。 Deep Learning for Financial Applications : A Survey https://arxiv.org/abs/2002.05786 全52ページという超大作で普通にしんどかった どうやらファイナンスへのディープラーニングのサーベイとしては初ものらしい。簡単に結論を言うと、 DLは強い、時系列問題ならLSTM、分類問題ならCNNが強い、今後ももっと伸びるだろう ツイッターとかニュースとかは効果的なのでテキストマイニングは良い Graph-CNN, GAN, Capsule Networkなど最新技術のポテンシャルもある それぞれのセクションはこんな感じで、5,6らへんはDLのファイナンス界での立ち位置を示すので絶対読むべきだ
This post outlines how to use all common Python libraries to read and write Parquet format while taking advantage of columnar storage, columnar compression and data partitioning. Used together, these three optimizations can dramatically accelerate I/O for your Python applications compared to CSV, JSON, HDF or other row-based formats. Parquet makes applications possible that are simply impossible u
Intro
市場取引のメカニズム 高頻度データは, 個別取引を全て記録したデータ, ないしは, サンプリング間隔を極めて短く取って採取したデータであるため, そのデータを生成させる市場のアーキテクチャを直接反映したものとなる (本書3.2節参照) . 従って, 分析対象がどのような市場であり, どのような市場参加者が取引に参加しているか, 注文がどのように出され取引が成立するかの一連の流れ(取引プロセス)を正しく理解しておく事が望ましいし, また, 目的によってはそれらの理解が不可欠な要素となる. 市場アーキテクチャの主な特徴は, 市場タイプ, 注文方式, 取引手順, 透明性, 市場外取引(off-market)によって定まる (Madhavan, 2002). 以下では, まず, このうち市場タイプを決定する2つの重要な特性である, 取引の仕組み(価格決定方式), 注文処理頻度について取り上げる.
「Quantopian」 は、Pythonベースの米国株式投資のシステムトレードプラットフォームです。 金融データは基本的に無料で提供され、オンライン上に「Python」でトレーディングアルゴリズム（投資アルゴリズム）を書いていきます。 なぜ「Quantopian」がオススメ？ 取引アルゴリズムを開発するには、まず、「株価データ」や「売買の判断」に必要なデータを収集する必要があります。 そして、そのデータに基づき、売買の決まりをプログラミングしていきます。 こういったデータは、通常「有料」で販売されていたり、あちこちから収集してくる必要があります。 ですが、「Quantopian」では、こういったデータが基本「無料」で豊富に使えます。 また、データ分析のためのツールが豊富に用意されています。 売買の判断に必要なデータとは？ 「売買の判断に必要なデータ」ってちょっと分かりにくいですよね？ 例
Data Quality Feb 22, 2022. 6 Dimensions of Data Quality, Examples, and Measurement In this guide, I will explain both data quality (DQ) and the six data quality dimensions. Additionally, you will learn advanced data quality concepts, data quality measurement, and examples of different data quality dimensions. This guide shares my 25+ years of experience in real data engineering. Let’s dive right i
こんにちは。次世代システム研究室のK.S.（女性、外国人）です。 みなさん、コロナ禍の生活に慣れてきて、いかがですか？。色々な感想があると思います。「もううんざり！」「お家時間それなりに楽しんでいるよ」「アフターコロナはどうなる？」等。世界は、コロナ危機から回復しつつあり、2022年に入って米国の利上げなどの金融政策で、経済活動も段階的に再開されてきました。一方、刻々と変化する世界情勢のもと、金融市場は乱高下（相場が短期間で上がり下がりの変化が激しく繰り返し）しやすい状況になっています。 それゆえ、今こそ、投資の好機と考え、小遣い稼ぎができればいいなあとふと思ったりしませんか。ただ、運に頼るのではなく、乱高下の状況でもきちんとリスク管理した上で、安定的に、儲けられるようにすることが必要です。そのため、基本知識から少しずつ理解しながら、楽しく取引（トレーディング）できればと思っています。 と
Trang chủ » Hướng dẫn » ECB là gì? Nhiệm vụ của ECB đối với nền kinh tế hiện nay Nắm rõ khái niệm và chức năng của ECB là gì nhằm hiểu được cách thức ra quyết định của tổ chức này, cũng như ảnh hưởng của Ngân hàng Trung ương châu Âu đối với nền kinh tế của các quốc gia thuộc khu vực đồng Euro. Hoạt động dưới sự giám sát của hội đồng quản trị bao gồm 6 thành viên ban điều hành, ECB tác động đáng kể
You’re most likely here because you want to learn: How to get into AI – Artificial Intelligence But you have no idea where to begin And all other guides are: too long, hard to read, and say same thing I’ve been in your position — and I’ve been through all these boring guides. The search stops here. Read below this paragraph and you’ll become a pro in AI and ML. Contents Chapter I: Fundamentals Cha
Introduction
ABOUT US The Economy Forecast Agency (EFA) is specialized on long-range financial market forecasts. We use reliable models for long-term forecasting crude oil prices and precious metals prices, exchange rates, interbank interest rates, stock indices and some other macroeconomic indicators. The horizons of forecasts are 5, 10 and 15 years. Long-term investments need accurate forecasts of economy de
This is a short guide describing the latency implications of the virtual memory abstraction. If you are building systems requiring low and predictable latency such as realtime audio processing, control and high frequency trading (HFT) / algorithmic trading systems this guide will be useful to you. It is written from the perspective Linux kernel running on AMD64 / x86-64 architecture, but the gener
Predicting FT Trending Topics
Identifying signals using time-series analysis and unsupervised machine learning. Luke Chesser on UnsplashUnderstanding the preferences of Financial Times readers is crucial for improving user experience and maintaining engagement with our products. Having accurate indicators showing which area is increasingly important can augment journalists’ work, by helping them to focus on topics of interest.
Python Algorithmic Trading Library PyAlgoTrade is a Python Algorithmic Trading Library with focus on backtesting and support for paper-trading and live-trading. Let’s say you have an idea for a trading strategy and you’d like to evaluate it with historical data and see how it behaves. PyAlgoTrade allows you to do so with minimal effort. Quickstart (deprecated) Basana Quickstart Main features Fully
FXで自動売買プログラムを作っているあなたはそれを「シストレ」といいますか？それとも「ボット」？ - シストレどうですか
そろそろOANDA APIのエンドポイントの解説もネタがつきてきましたので、ボットを作成する際に必要な機能が実装できるような事に取り組んで行きたいと思いましたが、その前に常々考えていたことを書きたいと思い少し方向を変えた内容にしてみます。 冒頭にボットという言葉を使いましたが、ずばり今回は、”FX系の人も「シストレ」ではなく「ボット」をなるべく使って行きませんか？！”がテーマです。 さまざまなトレーディングの手順（手法）をプログラミング言語を使って表現し作成された「自動売買プログラム」ですが、それをFX系の人たちは「シストレ」と呼び、仮想通貨系の人たちの間では「ボット」と呼んでいる人が多いようです。 ちなみに英語では、システムトレーディングをAlgorithmic Trading, Algo TradingとかAutomated Tradingといい、プログラム自体はBot, Robotと
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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
100+ Best GitHub Repositories For Machine Learning
4月新刊情報『Pythonからはじめるアルゴリズムトレード』
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
Introduction to Machine Learning
More challenging projects every programmer should try
Mô hình Capm là gì? Tính toán theo Capm như thế nào?
FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models
Algorithmic Trading Using Python - Full Course
ファイナンスへのディープラーニングのサーベイ論文を読んでみたった - Qiita
Python and Parquet Performance
【Python】システムトレード開発方法【最速で学ぶには「Quantopian」】
A Guide for Data Quality (DQ) and 6 Data Quality Dimensions
カモにならないアルゴリズム取引：取引コストと戦略入門編 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
ECB là gì? Nhiệm vụ của ECB đối với nền kinh tế hiện nay
Get Into AI: The Only Relevant Guide, By Experts (2023)
Latency implications of virtual memory
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading