ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
※ 一部ガイドラインに反する内容がありましたので、該当箇所を修正のうえ再投稿しております。 はじめに Axross は、エンジニアの"教育"と"実務"のギャップに着目し、「学んだが活用できない人を減らしたい」という想いで、ソフトバンク社内起業制度にて立ち上げたサービスです。 現役エンジニアによる実践ノウハウが"レシピ"として教材化されており、実際に動くものを作りながら、具体的な目的・テーマをもってプログラミングを学ぶことができます。 今回は、Axross運営が厳選した『AI・Python活用レシピを100選』をご紹介します。是非、みなさまのAIやPython学習の参考にしてみてください。 Axross：https://axross-recipe.com 公式Twitter：https://twitter.com/Axross_SBiv 基礎 スクレイピング 01 . JUMPの掲載順をスク
機械学習による株価予想の十八手 - Qiita
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
はじめに 以下のコードはすべてGoogle Colab ノートブックで共有していますので、実際に1つ1つ実行して試すことができます 重要なこと 時系列データを取り扱う対象として日経平均株価を用いています。株価をプロットして遊んでみるなどしますが、その図を見て投資しろとか言うつもりは全くありません。投資は自己責任で行ってください。 目的 主にDataCampで学んだことの自分のためのまとめとして、Quandl APIを用いた株価推移の観察をやってみます。なお、僕は株は詳しくありません。 Qiitaアカウントを作ってアウトプットするのが一番の勉強になるって話を聞いたので、アウトプット練習も兼ねてます。やさしい先輩方いろいろ教えて下さい この記事を読んで得られると思われるもの Pythonを用いたAPIの叩き方 時系列データの処理 時系列データの図示 日経平均に対する感覚 参考元 DataCam
最終更新日： 2020年3月4日 AIの高まりとともにデータの大切さが再認識される今、オープンにさまざまなデータが公開され、気軽に活用できるようになっています。 オープンデータの存在は、膨大なデータから学習を行う機械学習にとって不可欠で、構築したいAIに合わせてオープンデータを選択し、活用することが必要です。 一方、オープンデータのみでは競合優位性のあるAIは構築できません。マクロなオープンデータと、独自に収集したミクロなデータを組み合わせて、独自のAIを構築していくことが重要です。 オープンデータを活用したサービスを構築する際には、サービスのUX（ユーザー体験）を高め、いかにユニークなデータを取得できるかが勝負なのでオープンデータに頼りすぎないようにしましょう。 今回、オープンデータ・データセットを6カテゴリに分類し、100個選出しました。自身のサービスやAIの構築に活かせそうなデータを
[AAAI2021採択論文] 深層学習による株価予測 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは。エンジニアのいもす (今城 健太郎) です。現在、投資ファンドを作るため金融時系列の予測モデルの研究開発を行っています。その予測モデルについて、PFN の今城健太郎・南賢太郎・伊藤克哉と野村アセットマネジメント株式会社の中川慧氏が共同で執筆した論文が、人工知能分野における世界トップクラスの国際会議である AAAI 2021 に採択されました。 今回採択された論文 Deep Portfolio Optimization via Distributional Prediction of Residual Factors では、深層学習を用いたポートフォリオ最適化を、様々な金融時系列の性質を帰納バイアスとして導入することで改善する手法を提案しました。本記事では、深層学習のモデル設計という観点でどのような面白さがあるかに触れつつ、採択論文について簡単に紹介します。 はじめに: 帰納バイ
![[AAAI2021採択論文] 深層学習による株価予測 - Preferred Networks Research & Development](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f5c641375ef30b37aca5e7d60b9ebd17be44d897/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftech.preferred.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F12%2Fblog-fig3.png)
目次。 目次。 はじめに。 ブログの諸統計。 ページビュー数(PV数)…31,025PV。 ブログ収益…4,686円。 ページビュー数(PV数)上位ランキング。 5位（歴代8位）証券会社に自動で株式の売買注文をするプログラムを書いた話と今後の話。 4位（歴代6位）エルヴィン・シュレーディンガー博士「生命とは何か」を読んだ話。 3位（歴代5位）【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。 2位（歴代4位）学振焼肉じゃなくて、年越しうどんじゃなくて、学振うどんな話。 1位（歴代2位）自動株式売買プログラム開発を思い立った話。 歴代3位と歴代1位は…。 歴代3位 VAIO A12 (ALL BLACK EDITION)を買った話。 歴代1位 IELTSでOverall 7.0を取った話。 ページビュー数(PV数)下位ランキング。 3位 論文版はて
リストラされたことはありますか？ 私はあります。 新卒のときにリーマンショックの影響もあり解雇された経験があります。 日本の会社においては、会社員の人は労働法によってその雇用は固く守られていますが今後は景気動向を含め、労働市場の体質の変化や流動性があがるなどで「リストラ」されやすい未来が待っているかもしれません。 まずは結論からお伝えします！ 今回の結論としては、今後日本においても今以上にリストラ（解雇）される確率が高くなっていくということです。 リストラに対して、準備すると同時に逆にリストラされても大丈夫なような状況を作ることで「精神的安定」を図れることができます。 私が新卒で入社3ヶ月で解雇されたときの話 2021年に上場企業で希望退職を募った企業はどのくらいあると思いますか？ 東京商工リサーチによれば、80社以上の企業が希望退職を募っています。 ちなみに、新型コロナが直撃していた20
日経平均株価が30年ぶりに3万円台を回復したと話題となっていますが、この主に平成に重なる30年間は「失われた30年」とも言われ、日本経済は低迷してきたと認識されています。 日本経済低迷の要因は様々に言われています。 「企業が生産拠点を海外に移管して雇用が失われた」「長期に渡るデフレ、もしくは低インフレが原因」「構造改革、規制緩和が中途半端」「企業が現場力に頼り過ぎてシステム化・デジタル化が遅れた」等のような理由は、誰もが耳にしたことがあるのではないでしょうか。 今回は日本経済の低迷の理由について、簡単に考察していきたいと思います。 GDPの内訳 可処分所得の推移 まとめ GDPの内訳 日本という国は「輸出大国」でしょうか。 日本が輸出大国であるというイメージは残っていると思います。 少なくとも日本は、中国、アメリカ、ドイツに次ぐ世界第4位の「貿易大国」であることは間違いありません。 しかし
はじめに こんにちは、UKIと申します。 筆者が2016年2月から運用を行っている日本株の資産運用システムにおいて、このたび累積獲得損益が1億円を突破しました。 この資産運用システムは、日中の株価の値動きを予測して売買シグナルを出すというものですが、その値動き予測にAIを活用しています。 今回の記事では、その手法の概要を紹介し、AI投資の今後の展望についてお話したいと思います。 筆者について 筆者は元々、兼業投資家としてシステムトレードを中心に資産運用を行っていました。システムの開発と運用により注力するため、2014年に法人化して資産運用を事業化しました（そのときのスタートアップ資金は5000万円でした）。 現在は日本株と仮想通貨を中心に運用を行っていますが、日本株の運用では年利40%を目標としています。 AI投資に至った経緯 筆者がAI投資に興味を持ったのは2015年頃になります。 当時
https://www.10wallpaper.com/jp/view/Cisco_systems_logo-Brand_Desktop_Wallpaper.html より転用 シスコシステムズ株価概要 【株価推移「S&P500」との比較 】 「VOO」「VYM」との、トータルリターン比較 企業概要 業績推移（P/L） フリーキャッシュフロー（C/F） 貸借対照表（B/S） 主要指標 自社株買い 配当金推移 配当性向 まとめ 最後に 銘柄分析記事一覧はこちらから シスコシステムズ株価概要 Google検索より（2023.8.31） ● 約35年の長期株価推移ですが、基本的に、緩やかな右肩上がりです。 ● 1999年～2000年までの、足掛け2年の「ドットコムバブル」時のみ、異常に株価が高騰しました。 （ただし、この2年間は、例外期間として、捉えていいでしょう。） 【株価推移「S&P500」
目次。 目次。 はじめに。 「株式自動売買」と「システムトレード（シストレ）」の違いをもう一度。 株式自動売買プログラムを自作するメリット。 プログラミング技術が身に付く。 幅広い知識（ネットワーク関連・機械学習など）が身に付く。 学術論文から最新の研究成果を取り入れることができる。 プログラムを自分好みに思いのまま改変できる。 楽しい。 株式自動売買プログラムを自作するデメリット。 膨大な時間がかかる。 幅広い知識（ネットワーク関連・機械学習・プログラミングなど）が必要。 信用取引口座の開設。 信用取引とは？ 空売り（売建）ができる。 レバレッジを効かせることができる。 ロング・ショート戦略：暴落リスクを回避することができる。 プログラム関連の準備。 プログラミングの勉強方法。 ニューラルネットワークの改良。 株式売買注文発注・訂正・取消、保有建玉・委託保証金維持率確認など、株式売買（信
【米国株】ダウは横ばいもS&P500、NASDAQは下落。CPI発表前に様子見の動きも強まる。CVSヘルスが自社株買い発表で大幅上昇！ - ウミノマトリクス
米国株市場の状況の振り返りと私見をまとめていきたいと思います。 ダウは横ばいでしたが、ハイテクが弱くNASDAQ、S&P500は下落しています。 *1 毎日レバナスとレバFANGに積立しグロース株中心に投資をしているサラリーマン投資家のうみひろ（@uminoxhiro)です。現在個別株で一番比率が高い銘柄はパランティア【PLTR】です。 ブログを読みに来てくださってありがとうございます。 昨晩の米国株市場の振り返りを今日も行っていきます。 今回の記事も成績に左右されないで元気にいくわよ そうだね！では、まずは結論からまとめていきます。 【今日の結論】チェックポイント チェックポイント【結論】 【主要指数】主要指数はダウは横ばいも、S&P500、ナスダックともに下落しています。4日ぶりの反落となり小型株、ハイテク株は弱かったです。今晩予定される、CPI（消費者物価指数）の発表に対して警戒感も
【悲報】ワイ…元底辺期間工高卒職歴なしゴミカス（29歳）の貯金額が950万を超えてしまい…もはや貯金1000万目前の模様… ｜ 元底辺期間工タテヤマブログセミリタイア伝説
競馬好きでアニメ好きな元引きこもりニートで高卒のゴミで日雇い派遣で貯金なしで対人恐怖症という人生底辺を経験した男が期間工で貯金に目覚め、21か月の期間工で貯金700万を貯めて底辺から抜け出し、セミリタイアへ向けて頑張るブログ！会社に依存せず効率的に生きていく方法や考え方や資産運用や副業等を並行し、セミリタイアを…そしていずれ完全なるリタイアを目指し頑張っていきます！現在の職業→底辺派遣社員 私がジョブチェンジするたびに常にここは変わります 頑張って底辺から這い上がろう！ いつの間にか底辺高卒カスの僕の貯金額（総資産）が950万を超えてしまいました… どうもタテヤマです 現在当底辺期間工ブログを総リメイクしているため 先日だした直前の記事で 自分の昔の派遣の期間工開始時点の貯金額を公開したばかりにも関わらず 派遣の期間工スタート時の貯金額公開！ここから貯金400万目指して頑張ります！ いきな
目次。 目次。 はじめに。 Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation 著者・雑誌名。 内容。 Sequence-to-Sequence Model with Attention for Time Series Classification 著者・雑誌名。 内容。 Temporal pattern attention for multivariate time series forecasting 著者・雑誌名。 内容。 Stock Price Prediction Using Attention-based Multi-Input LSTM 著者・雑誌名。 内容。 DSTP-RNN: A dual-stage two-phase attention-based recurrent neural ne
目次 本記事の動機 時系列解析とTransformerに対する先行研究のまとめ 複数時系列データの解析に対する課題を解決した改善モデル iTransformer iTransformerモデルの実装 実装環境と学習データ データの前処理 iTransformerモデル実装と最適パラメータ探索 数値実験と考察 本記事のまとめ 参考文献 本記事の動機 近年ではビックデータの利活用が活発になっており、データを蓄積・分析することが多くなっています。その際、機械学習やAIの実装をしてデータの分析を行う場合、データ数が鍵となっています。しかしながら、データの項目数が多いと、各項目のデータ数が少なくなる可能性があります。例えば、ある市場で売られている品種が複数あった場合、受注数の差だけではなく、受注のデータ数にも差が生じ、結果的に分析に使用可能なデータ数が少なくなり、分析の精度が低下することが考えられま
ついに貯金900万突破！元引きこもりだろうがニートだろうが貯金は決して裏切らない！ ｜ 元底辺期間工タテヤマブログセミリタイア伝説
競馬好きでアニメ好きな元引きこもりニートで高卒のゴミで日雇い派遣で貯金なしで対人恐怖症という人生底辺を経験した男が期間工で貯金に目覚め、21か月の期間工で貯金700万を貯めて底辺から抜け出し、セミリタイアへ向けて頑張るブログ！会社に依存せず効率的に生きていく方法や考え方や資産運用や副業等を並行し、セミリタイアを…そしていずれ完全なるリタイアを目指し頑張っていきます！現在の職業→底辺派遣社員 私がジョブチェンジするたびに常にここは変わります 頑張って底辺から這い上がろう！ 元引きこもりニートのカス男でも貯金900万突破した件について！ どうもタテヤマです 現在ブログをフルリメイクしている最中で 時系列がおかしなことになっておりますが笑 一応基準の金額に達したということで 本日のことも後世に残すために 記事を書かざるを得ないということで書いております どうせこれも過去記事になりますしね… こう
半値戻しは全値戻し？ S&P500 過去の危機時の半値戻しから全値戻しまでの期間 ITバブル・同時多発テロ～ リーマンショック 日経平均株価・TOPIX 二番底はある？ 投資戦略は 半値戻しは全値戻し？ 相場の格言に、”半値戻しは全値戻し”というものがあります。 1000円だった株価が、500円まで下がり、750円まで戻した状態を半値戻しといいます。全値戻しは1000円に株価が戻ることです。 下落幅の半分戻るということは、相場が強い、材料を前向きに市場が捉えている、相場が明るくなれば全値戻すだろうというものです。 同時に、半値も戻したのだから、損をしていても一旦売却しておいた方がいいという意味も込められています。 S&P500 コロナショック後（2020年2月～2020年4月22日まで）の米国株指数S&P500の時系列です。 日付 始値 高値 安値 終値 2020/2/3 3235.66
新型コロナウイルス《COVID-19》封じ込め大失敗を幇助し世界 (日本) 中に蔓延させた戦犯…「忖度で狂った２人！」WHO "テドロス・アダノム"と 日本代表 "アベシンゾー" - 独りぼっちのお気楽マイル道 ANA SFC 思想”たまには贅沢もいいじゃない？”
世界同時大不況へのプロローグか？ ブロークン・ジャパン（壊れた日本）ｱﾍﾞｼﾝｿﾞｰ 安倍晋三が国民(感染)を犠牲にしてまで忖度した”習近平” オリンピックは開催できるのか？ ｷﾝﾍﾟｰはﾋﾄﾗｰ以上の残虐者？？ 中共発信の２桁違いの隠蔽報道の真相 WHO＝中国保健機関？？狂ったテドロス テドロス発言の支離滅裂 (時系列) まとめ小ネタ集 忖度で狂った２人 まとめ 見習うべき国外でのコロナ対策 台湾のマスク事情 世界同時大不況へのプロローグか？ 今日は 旅の予定ぐちゃぐちゃのモヤモヤを発散すべく”過去最高”の毒を吐きます！ 今回の記事は個人的主観が強く反映されています。不快に感じられる方もいらっしゃる事と思いますので その際は ｵｯｻﾝの戯言と軽く受流して頂けると幸いです。 本文に入る前、まず初めにお伝えしておきますが、ﾊﾅｻｸは反自民でも野党擁護派でもありません。寧ろ”野党”はカス同然で
【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 先にこちらを読んでください。 はじめに。 再帰的ニューラルネットワーク (RNN)の改良版：Long Short-Term Memory (LSTM)って？ 株価チャートと再帰的ニューラルネットワーク (RNN)。 再帰的ニューラルネットワーク（RNN）からLong Short-Term Memory (LSTM)へ。 損失関数の勾配消失・爆発問題。 入力データ長が長くなるほど（RNNの層が深くなるほど）、最初のデータを忘れてしまう。 入力重み衝突・出力重み衝突。 ソースコード（プログラムコード）。 結果。 損失関数の値の変化。 日経平均株価予測の結果。 予測値平均絶対誤差と株価平均絶対変化率。 最後に。 この文章を読んで、面白い！役に立った！...と思った分だけ、投げ銭していただけると嬉しいです。 ofuse.me 【宣伝】ギターも歌も下手だけど、弾き語りをやっているので
私がつみたてNISAで投資している商品まずは前提となる私がつみたてNISAで投資をしている商品の概要をご紹介しておきましょう。 投資先のアセットアロケーションはつみたてNISA単独では考えていないんですよ。 同じく積立投資をしている個人型確定拠出年金（iDeCo）と合わせて考えているのです。 iDeCoは67,000円を毎月（自営業者、付加年金加入者の上限） ですからiDeCoとつみたてNISAと合わせて約月10万円で以下のようなアセットアロケーションになるように投資をしています。（つみたてNISAは債券やREIT単独の商品は対象となっていませんので株中心） REITはiDeCoでもつみたてNISAでも新興国がありませんので投資していませんが、それ以外の株式と債券は以上の比率です。（REITは国内、先進国半々） この先進国（日本除く）60%、日本10％、新興国30%というのは一応根拠があり
【ひふみ投信二題】部分売却報告と直近の運用状況について(税額追記しました) - 出遅れリタイア日記
当ブログをご訪問頂きまして大変有り難うございます。 出遅れおじさんです。 【ひふみ投信 部分売却】 月々のETF三兄弟(HYG、東証PFFD、配当貴族)の買い付け資金に充てるためひふみ投信を一部売却しました。 今後も月一ペースで売却していく予定です。 【ひふみ投信売却】 単価✕数量 57,243円✕5.2408口 国内税 8,423円 (追記しました) 受取額 291,577円 (税額を控除しました) ひふみ投信の画面では未だ税額は出ていませんが、騰落率は15%位だと思いますので、9千円強は源泉徴収されると思います。 恐れることはありません。 私には、燦然と輝く(？)前年からの繰り越し損失55万円と、今年既に22万円の損失がありますので、問題なく損益通算で回収できます。(そんなこと自慢してドーする！) 【ひふみ投信の最近の状況】 ETF購入のためにひふみを取り崩すことに
当ブログをご訪問頂きまして大変有り難うございます。 出遅れおじさんです。 昨夜(日本時間9月21日)は心穏やかに眠りに就きました。 9月中旬になってぶり返した暑さも和らぎ・・・を通り越して肌寒いくらいで、夏布団ではありますが、温々と眠りに落ちました。 勿論、気候だけでは無く、FOMCを控えたNY市場が穏便に寄りついたのも心穏やかな眠りに寄与したものと思いましたが・・・ 早朝、米国株価が全面大下げ！！ NYダウ平均は▼522$、▼1.7%の下げで、他の指標も概ね▼1.7%の下げでした。 チャートを調べると、ナンチュー乱高下。 googleファイナンス殿サイトより借用 調べてみると、時系列のエビデンスは無いのですが、 ・今日のFOMCの利上げは予想通り0.75%じゃネ？・・・△200$前後で穏やかに昼食 ・FOMC終了。パウエル議長会見、意外と言い方がきつくネ？・・・▼400$下げ ・パウエル
昨日、８月２８日安倍首相が辞任しましたね 歴代続く短命な政権が外交上も、内政的にも問題とされてきた日本にあって、実に７年８ヶ月もの長期間、政権を運営してきました 長期にわたって安定政権を維持してきたという点において、安倍首相の功績は評価されるべきと考えますし、事実海外投資家が日本買いを進めてきたのも長期政権の安定性ゆえという側面もあります ２０１２年から始まった、金融緩和や財政出動、成長戦略のいわゆる「３本の矢」を柱とする経済政策、アベノミクスによって景気や雇用が安定推移したのは事実です 外交上も、安定的な政権基盤を持つ総理が、長い間にわたって各国の首脳と個人的な人間関係を構築してきたことが、大きな意味を持っていたことは言うまでもありません 安倍首相の辞任は、まさに世界的なニュースでした それだけの人物だったということでしょう 僕には、大風呂敷を広げ「これからの日本」などと語る力量もないの
人は何がきっかけで投資に目覚めるのだろうか？！〜興味から沼にハマるまでの軌跡を振り返ってみる〜 - ゆるふわSEの日常♪
おはこんばんちは！！！ ゆるふわSEの「ゆるちょここ」です♪ ※注意：今回そこそこの長文（7800文字くらい）なので適当にお菓子でも食べながらまったりとみてくださいw 世間では「貯蓄から投資へ」がどーちゃらこーちゃらとか、「資産所得倍増計画」がどーちゃらこーちゃらとか、ちょっと前まで「金融所得課税がー(｀・ω・´)ｼｬｷｰﾝ」とか、「四半期決算報告の廃止がー(｀・ω・´)ｼｬｷｰﾝ」とか、「自社株買いの規制がー(｀・ω・´)ｼｬｷｰﾝ」どーちゃらこーちゃらって感じで、 「国民に投資させたいのかさせたくないのかどっちやねーんwww(´・ω・｀)」 的なメンヘラなニュースをよく目の当たりにして、現在もなおそのメンヘラ相場が続いているわけですが、だけどもそのせいかおかげか、確実にメディアやYoutubeなどでの投資や経済に関する情報発信は増えてきていて、国民がそれぞれ投資や経済について考える機会
話題の映画「君たちはまだ長いトンネルの中」の公開が始まった。反緊縮の立場から経済と社会の問題を描くこの映画の原作が刊行されたのは2019年の夏。当時は低インフレ、低金利と低成長の併存を基調とする長期停滞が現実のものと認識され、デフレへの逆戻りが大きな懸念材料となっていた。 そこからコロナ禍を経て2022年。米国では消費者物価指数の上昇率が８％を超え（40年ぶりの出来事）、各国において「物価高」が大きな社会問題となりつつある。コロナ前には「長期停滞論」を唱えていたローレンス・サマーズ元財務長官（当時はハーバード大学教授）が、昨年（2021年）春頃からインフレの高進への懸念を表明し続けてきたことは、その象徴的な出来事といえるだろう。 もっとも、物価高の様相は国によって区々だ。米国では食品とエネルギーを除いた指数でも消費者物価指数（前年同月比）が６％台となっていることからもわかるように、資源高だ
pandasの拡張モジュールである pandas_datareaderを使うと、株価、為替レート等のデータを簡単に取得できるのでやってみました。 pandas-datareaderとは Web上の様々なソースにアクセスできるPythonライブラリの1つです。元々はpandas.ioというPandasの一部だったのですが、Pandasの0.19.0からサポートされなくなったらしく、pandas-datareaderが独立したライブラリとなったようです。 インストール 上述したとおり、既存のPython環境にPandasが入っていれば使えるわけではないのでインストールが必要です。 pip install pandas-datareader 取得可能なデータ一覧 Version 0.9.0時点では、以下のサイトからデータを取得できるようです。 Tiingo IEX Alpha Vantage E
今回は音声データやセンサーといった波形データの解析によく使われるFFTを、時系列のデータにつかって傾向の分析をやってみます、という話です。 FFTとは FFT(高速フーリエ変換) はフーリエ変換 FT の高速版です。そのままですが。 めっちゃカジュアルに言えば、フーリエ変換(FT)は波形データからどの周期でどのぐらいの振れ幅を持っているかを抽出します。 工学の振動系とかだと、ノイズが混じった観測データから物体固有の振動を取り出したりとかに使ったり、まあ色々使われます。 この記事は FFT を使ってサンプルの波形の解析をやって、最後に日経平均の特性をちょっと見てみましょう、というのが主旨になっています。 FFT Module python でフーリエ変換のモジュールというと有名なのは numpy.fft で基本的には fftn: 波形空間からフーリエ変換した強度空間への射影を行う関数 iff
最終更新 2022.5.15 2021.7.4 当記事は、2020年5月3日時点の情報をあえて残しています。アーカイブ記事としてお楽しみください。 なお、2021年も2021年もGW期間中は開放されませんでした。期待していただけに残念です。 ようこそ(^^)/ 人生を豊かに生きるためには、健康とお金がとても大切と考える当サイトの管理人ぱんぱんぱぱです。 さて、みなさんは株式投資に関心をお持ちですか？ バカ言え！ 今は、我が国初の非常事態宣言がかかっているときだぞ！ 新型コロナウイルスで世界が苦しんでいるときに銭儲けのことしか頭にないのか！ この腐れ銭ゲバ野郎！ お怒りの方も少なくはないと思います。 しかし、ちょっと経済の方に関心を寄せれば、世界はすでにアフターコロナの世界に向けて歩み始めていることを理解できるはずです。 まるでバブルのような戻り相場が、世界の株式市場で起きています。 勝者は
広報誌「ファイナンス」
過去の「シリーズ日本経済を考える」については、 財務総合政策研究所ホームページに掲載しています。 http://www.mof.go.jp/pri/research/special_report/index.html 日本国債先物入門：基礎編 1 シ リ ー ズ 日 本 経 済 を 考 え る 96 先物（futures）は日本が生み出した最も革新的な 技術の一つといっても過言ではありません 2 。先物市 場は江戸時代の堂島米会所で始まったとされますが、 今では金融市場において欠かせない役割を果たしてい ます 3 。事実、海外におけるファイナンスの講義やテ キストにおいても、先物は日本で発明されたものとし て解説されます 4 。金融を専門とする筆者にとって、 多くの日本人に知ってもらいたいものの一つです。 先物市場は一日で数兆円の売買がなされる活発な市 場であり、株式、債券など様々な先物が
当ブログをご訪問頂きまして大変有り難うございます。 出遅れおじさんです。 常々このブログで申し上げておりますとおり、基本的な私の投資スタンスは、 ・長期保有 ・配当重視 ですので、基本的には株価の上げ下げは本来余り気にしないようにはしており、日々の証券口座残高の集計値の推移は一喜一憂しないつもりでは有りますが、しっかりチェックはしています。 3月第4週末の資産状況のご報告です。 第4週のハイライトは・・・ ハイライトらしいイベントは無いのですが、ダウ平均は第3週の5連騰の流れを受けて、第4週は3勝2敗で週間騰落としても2週連続で上昇しました。 金利上昇で軟調になりやすいNASDAQ指数も第3週の4連騰のあと、今週は2勝3敗でしたが、週間騰落では2連騰となりました。 ウクライナ問題の出口が見え始めたかとの希望的観測が大きいのでは、と思います。 国内では・・・ 最大のニュースは今月に入ってから
一度おさらいしておきましょう。 トランプ政権が中国製品に対する制裁関税「第4弾」を発動、中国も即座に報復しました。アメリカの対中国に限った平均関税率は貿易戦争が始まるまで約3%でしたが、対立激化で段階的に上昇し21%超に達しました。https://t.co/3ZP5tty7so— 日本経済新聞 電子版 (@nikkei) September 1, 2019 三菱UFJ国際投信さんのデータより。視覚的・時系列的にも一番分かりやすかった図表。もう一年も前なんだ、このやりとりのスタートは。マーケットの主流・根底にあるこの流れ、景気循環的な見通し、日米欧中の消費者センチメント、それぞれバラバラな状態なので、株価の上下決め打ちは無理でしょうね。 pic.twitter.com/mdsbkt4E7C— 旧姓みみ男 (@dfkvs) August 31, 2019 関税競争だけ見れば、アメリカが常に中国
pythonで株価推移を予測する - Qiita
今回はpythonを用いて日経平均株価の推移を予測してみようと思います。コードの詳しい解説などは参考にさせていただいた記事にありますのでこちらをご覧ください。 この記事では実装した際に躓いた点や、ちょっとした工夫を解説します。 サンプルコード import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import sys from fbprophet import Prophet from fbprophet.diagnostics import cross_validation from fbprophet.diagnostics import performance_metrics from fbprophet.plot import plot_cross_validation_metric data
古い日銀に戻った方がいい人たちがそれなりに多いのはなぜか？：リーク（地ならし）問題異聞 - Economics Lovers Live 田中秀臣のブログ
古い日銀のひとつのパターンは、リーク問題がある。これについて簡単にメモ書きをしよう。個人的にはこのリーク問題を重視してすでに20数年経過する。黒田日銀では、詳細な政策のなかみが事前に漏れることはほとんどなかった。だが植田日銀はそれを手段として利用しているし、また政府はそれを放任している。昔の日銀も金利とリークの二つの手段で、古い日銀なりの「物価安定」と「金融システムの安定」のふたつの目的を果たそうとしていた。その昔の状態に戻ったというわけだ。だが、古い日銀の「物価安定」とは、デフレ安定であり、「金融システムの安定」は金融市場で日銀に近い勢力を保護するということだった。そこには日本経済や日本で生活する人たちのことは発想外にあった。 さて植田日銀のリークは今回は、おはよう寺ちゃんでも時系列的に発言してきたが、だいたい2月29日（木）、3月１日（金）あたりで「日銀は三月の政策決定会合でマイナス金
C#のアドベントカレンダー24日目に参加させていただきます。 この記事は、別のアドベントカレンダー「ひとりアドベントカレンダー C#による投資検証ライブラリMagicalNuts」に書き溜めた23日分の記事をまとめたものです。 qiita.com もの凄い長いので、ご興味の沸いたところだけでも読んでいただければと思います。GitHubやNuGetでも公開済みです。 github.com www.nuget.org MagicalNutsとは？ MagicalNutsはC#による投資検証ライブラリです。使い方次第で、次のようなアプリケーションを実装できます。 株主優待イベント検証アプリケーション 独自指標を追加したチャートアプリケーション バックテストアプリケーション C#の取り回しのしやすさを活かし、痒い所に手が届く投資環境を作りたい方の１つの選択肢になれればと思います。MagicalNu
【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで上場企業、約4000社の株価予測をしてみた話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 先にこちらを読んでください。 はじめに。 LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。 上場企業、約4000社の株価予測。 値上がり・値下がり正答率。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 SN比。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 時系列データを実際に可視化してみる。 元本増加率が1000番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が2000番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が3000番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が3948番目（最下位）に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 元本増加率が1番目に高い銘柄。 1営業日後予測。 5営業日後予測。 考察とか。 ソースコード（プログラムコード）。 入力する株価データの用意（
経済の危機は命を奪います：新型肺炎のリスク管理
新型コロナ・ウィルスの話題が日本列島に吹き荒れる中、巷の議論に最も欠けていることは、【定量的リスク分析 quantitative risk analysis】に他なりません。リスクを定量的に明示することなしに【リスク管理 risk management】を展開することは論理的に不可能です。 そもそも【リスク risk】というのは何かといえば、何らかの【ハザード hazard】が発生して損害を与えるという【リスク・シナリオ risk scenario】におけるハザードの【生起確率 probability】とハザードが与える【損害 damage】の積、すなわち、ハザードが与える損害の【期待値 expectation】であると言えます。 リスク ＝ ハザードの発生確率 × ハザードが与える損害 ヒステリックに展開されている巷の議論を聞いていると、必ずしも実務的なリスク管理に資する有効な議論が行わ
電通の「事業グロース実践ウェビナー」では、日々進化するビジネスの最新の知見を発信しています。本連載では、事業グロース実践ウェビナー2022 by 電通People Driven Marketingから、注目のセッションをピックアップ！登壇者に改めてお話を伺います。 今回のテーマは、今注目を浴びつつある「MMM」（マーケティング・ミックス・モデリング）。「統計技術」を用いて、さまざまなマーケティング施策の効果を可視化し、将来のメディア施策の予算配分を最適化するアプローチです。 今回は電通グループの知見を踏まえた、実践的MMM導入のアプローチの解説です。統計プロフェッショナルである田中悠祐氏、MMMにマーケティングのプロとして向き合っている福田博史氏、グローバルで豊富なMMM実績を持ち、現在はデータ活用のソリューションカンパニーである電通クロスブレインで代表取締役を務める川邊忠利氏という、電通
機械学習による株価予想の十八手 - Qiita
1. 株価はサプライズによって動く 株式相場には常にプロの投資家がうごめいており、各銘柄の各種業績数値を常に予想して投資活動をしている。そんな状況下において、仮に「売上が前年比2倍」という決算が発表されても、株価が2倍になるわけではない。むしろ3倍が予想されていたのに、2倍だったら失望売りとなる。つまり事前予想と比較してこそ意味があり、staticな値や過去実績との比較を特徴量にすることはあまり意味がない。事前予想と決算の乖離、または前回予想と今回予想の乖離こそが意味のある特徴量であると言える。 2. 業績数値の単純な変化率では株価インパクトは測れない 営業利益の事前予想100億円に対し、決算が200億円の場合、 変化率 = （ 実績 - 予想 ) / 予想 の計算式を使うと、変化率は100%となる。 この変化率を特徴量にするのは一見もっともらしいが、株においてはこれは使いづらい。 営業利
【2020年3月〜4月】原油価格急落の理由と今後の見通しについて - サラリーマン投資家 目指せ不労所得での生活！
2020年3月に原油価格が急落しました。原油価格は経済や株価にも影響を与える、とても重要な指標になっています。 今回はこのような原油価格の急落が起こった理由を調べてみました。 【この記事の目次】 原油価格の動向 原油価格急落の理由 理由①コロナウイルスの影響 理由②原油減産交渉決裂 原油価格急落の影響 今後の見通し それでは早速内容に入っていきましょう。 原油価格の動向 原油価格の推移についてですが、2020年3月に入ってから急落し、WTI原油先物は「1バレル20ドル」付近の推移となっています。 WTI原油先物とは 世界の３大原油指標の１つで、他に「北海ブレント原油先物」「ドバイ原油スポット価格」があります。 そのなかでもWTI原油先物は、取引量と市場参加者が圧倒的に多く、市場の流動性や透明性が高いため、最も注目される指標です。 これがどれだけすごいことなのかを把握するために、ここ数年間の
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
AI・Python活用レシピ100選 - Qiita
Pythonで日経平均の推移を観察する (with Quandl API) - Qiita
【保存版】オープンデータ・データセット100選 -膨大なデータを活用しよう！ | AI専門ニュースメディア AINOW
ブログを始めて2年経った話。 - sun_ek2の雑記。
リストラされやすくなる日本の未来【上場企業のリストラ報道まとめ】 - ウミノマトリクス
日本経済低迷の理由は個人消費にある - 銀行員のための教科書
利益1億円を達成したAI投資の概要 - これからの「お金」の話をしよう
『シスコ システムズ（CSCO）』銘柄分析 - 『タクドラたみ』の米国株投資
ディープラーニングを使った株式自動売買プログラム稼働に向けた準備の話。 - sun_ek2の雑記。
論文版はてなブックマーク（その11：ディープラーニング×未来予測）の話。 - sun_ek2の雑記。
複数時系列データ × Transformerの実装と評価
半値戻しは全値戻し？～コロナショック～ - お金のおはなし～お金の強化書～
【つみたてNISA】新型コロナウィルスでの大暴落があったのにいつの間にかプラ転していた件。
今回の下げ相場は「ドットチャート」ショック？ - 出遅れリタイア日記
安倍首相が辞任した日、これからが非常に「まずい」と考えた - Another skyを探す旅
長期停滞と「物価高」――私たちはまだ長いトンネルの中？/中里透 - SYNODOS
pandas_datareaderを使ってデータ取得をいろいろ試してみる | DevelopersIO
FFT を使った時系列データ解析 - nykergoto’s blog
歓喜！会社四季報オンラインがGW期間中無料開放だあああ！ - 知らなきゃ大損！お金を貯めるWeb時代の歩き方
3月第4週の資産運用報告・・・円安のおかげか大幅に株式資産は急上昇 - 出遅れリタイア日記
米中貿易問題について、現状を把握しておきたい - 頭の上にミカンをのせる
C#による投資検証ライブラリMagicalNuts - 自家製クオンツ
MMM導入の手引き。市場をモデル化すれば広告予算配分が最適化できる | ウェブ電通報