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概要 本記事ではTransformerというモデルを用いて、株価を予測するモデルを構築したのでまとめています。構築したモデルのインプットとアウトプットは以下の通りです。 インプット：直近60営業日分の株価 アウトプット：5営業日後の株価 アプリケーション化したものに関する記事は以下を参照ください。 https://qiita.com/YusukeOhnishi/items/9778ecd356f76fbee530 また実装したコードについてはGitHub(https://github.com/YusukeOhnishi/Transformer_for_StockPrediction)にアップロードしておりますので、実際に動かしてみたい場合にはクローンしてご使用ください。Google Colaboratoryにて動作することを確認していますので、Google Colaboratoryにてラン

■初めに こちらの記事ではマルコフ連鎖モンテカルロ法に関する解説をpythonのコード付きで行っております。 実装したものを用いたい場合にはnotebookを下記のGitHubレポジトリにアップしていますので、クローンを行って使用してください。 https://github.com/YusukeOhnishi/BayesianStatistics ■モンテカルロ法 モンテカルロ法についてまずは見ていきます。これは乱数を用いた数値計算となっています。例えば、円の面積を求めるといったものが代表的な例です。また、モンテカルロ法では一般的に、ランダムに打つ点の個数を多くするほど精度が良くなっていくことが知られています。 下記の実装では円の面積を求める計算をモンテカルロ法を用いて行っています。この結果を見ると今回の場合の正解値(0.7854)に収束してい様子がわかります。 N_monte_list=

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