はてなブックマーク

はじめに UKIです。 Kaggleで開催されたJPX Tokyo Stock Exchange Predictionのサブミッションが終了しました。本コンペの結果が出るのは3ヶ月後ですが、記憶が鮮明なうちにコンペを終えた感想をまとめておきたいと思います。 コンペ仕様 ざっくり要約すると、 日本株2000銘柄の中から、 毎日200銘柄ロング、200銘柄ショートし、 3カ月間の日次損益のシャープを競う 運ゲーになりがちなファイナンスコンペですが、以下の点で問題設定に工夫が凝らされていると感じました。 買い入れ銘柄数を大きくすることで異常値の影響を軽減する 例えば買い入れ銘柄が少ない場合、運よくSTOP高銘柄を引き当てたプレイヤーは大きなアドバンテージを得ることになります。買い入れ銘柄を大きくすることで異常値の影響を軽減し、予測性能の実力を可能なかぎり測れるよう配慮されています。 評価指標がシ

はじめに 2021年12月18日にNumerai Meetup Japan 2021が開催された（Numeraiについては過去記事「Numeraiトーナメント～伝統的クオンツと機械学習の融合～」を参照のこと）。このMeetupにて筆者も「Machine Learning for Advancing Traditional Quantitative Approach」と題してプレゼンを行った。 このプレゼン内容をベースとして文字起こししたので「機械学習による株価予測」シリーズいろはの"は"の章の代わりとさせていただく。 なお本記事はNumerai Advent Calendar 2021の24日目の記事とさせて頂いている。 参考：前回記事 機械学習による株価予測　いろはの”い” 機械学習による株価予測　いろはの”ろ” 本記事の目的 機械学習による株価予測は世界中で様々な研究が行われており、毎

はじめに UKIです。 今回は論文検索の方法について紹介します。 論文検索の目的 まず、なぜ論文検索が必要か？ということを簡単に列挙します。 投資戦略を理論武装する 仮想通貨は新興的なプロダクトです。取引主体に占める個人投資家の割合が多く、非効率な取引が存在します。このため、既存の投資理論を持ち込むことで大きな利益を獲得できる場合があります。筆者がこれを感じたのが、マーケットメイク（高頻度取引）に関わる戦略でした。2018年頃の話ですが、株式戦略で体系の出来上がってきた板取引戦略の論文を活用することで、ボットの収益性を向上することができました。 また仮想通貨のプロダクトには金融商品としての設計が拙いものが存在します。通常の金融商品では考えられないようなrebateが設定してあり、デリバティブ戦略を組み合わせて正しく取引を行うことで低リスクで利益を獲得できたりします。 投資戦略のアイディアを

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに UKIです。 7月19日に開催されたJ-Quantsデータ分析コンペティション表彰式での入賞者プレゼンにて頂いた質問に回答します。 質疑応答にて回答済みの質問一覧 XGBRを使われた理由を教えて頂きたいです。 (Lassoを使用していない理由) 「方向予測」の定義をもう一度教えて頂きたいです。 上がったものが、さらに上がることがトレンド だと思いますがいかがでしょうか。 ニュース分析ではファンダメンタル分析チャレンジと異なり、買付タイミングが決算発表のタイミングではないですが、どのようにファンダメンタル分析のモデルを流用したの

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #追記事項（2020/10/13） 10月13日、本日Numerai Signalsが正式にリリースされた。これに伴ってFounderのRichard Craib氏がMediumに記事を投稿している（画像はMedium記事より引用）。 本記事の初回投稿時にはSignalsのターゲットはブラックボックスと書いたが、現在ヒストリカルターゲットが提供されるようになっている。これに加えてCraib氏の記事を受けて、Signalsに参加するインセンティブについても纏め直した。また記事の随所や画像についても最新のものに更新した。 #はじめに 前回記

はじめに 本記事は、MediumのTowards Data Scienceに寄稿した「Numerai Tournament: Blending Traditional Quantitative Approach & Modern Machine Learning」を和訳したものである。 Numeraiトーナメントについて Numeraiはクラウドソーシング型ファンドと呼ばれる、不特定多数の人間による株価の予測結果をもとに運用するヘッジファンドである。Numeraiでは予測性能を競うトーナメントが開催される。トーナメント参加者はNumeraiから提供されるデータセットを元に予測モデルを構築し提出を行う。参加者はその予測性能に応じてランキングされ、報酬が支払われる（徴収されることもある）。 Numeraiへの出資者には、ルネッサンス・テクノロジーズの共同創業者であるハワード・モーガン、チューダ

はじめに 前回記事はこちら。本記事はNumerai Tournamentに参加したことがある方を対象読者として想定しており、予備知識があるものとして説明を行う。 前回記事で説明したNumerai Tournamentは、運営が予め用意したデータセットで予測性能を競うものだった。これに対してNumerai Signalsはさらに実戦的で広大なバトルフィールドだ。ユーザーは予測に使うデータセットを自ら用意しなければならない。それどころか、ユニバースの選択でさえ自身の手に委ねられている。 現在はまだベータ版であるが、参加者は将来的にTournament同様とてつもなく大きな恩恵を享受できるようになると考えている。以下にSignalsの仕様、参加するインセンティブ、そしてSignals構築における留意点について解説を進める。 Numerai Signalsの仕様 Signals概要 Signals

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 一般の方は耳にしたことがないだろうが、「Numerai（ヌメライ）」というヘッジファンドがある。2016年後半から2017年前半くらいにWiredやForbes等のメディアに取り上げられ、界隈で少し名が知られるようになったヘッジファンドだ。このヘッジファンドはいわゆるクラウドソーシング型ファンドと呼ばれる、不特定多数の人間による株価の予測結果をもとに運用するヘッジファンドである。 筆者も2017年頃、Numeraiに参加したことがある。Numeraiの方式は予測結果に基づいてランキングされるトーナメント方式であり、つまりKag

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 前回記事「機械学習による株価予測 いろはの"い"」の公開後、筆者の機械学習モデルの獲得利益はめでたく1億を突破することができた。運用モデルの概要については筆者のブログにて紹介したが、折角の機会なので技術的な内容についてここに続編を執筆する。今回の記事では、株価を予測するための特徴量についてその考え方をまとめる。 特徴量の種類 個別銘柄を説明するための代表的なデータとは、財務諸表とチャート（価格系列）である。一昔前は個人投資家がこれらのデータを揃えるのにかなりの苦労が必要だった（特に財務諸表が面倒であった）が、最近ではQiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? #はじめに ちょうど3年ほど前に機械学習による株価予測のTipsをブログにて公開したことがある。 機械学習による株価予測には押さえておくべきノウハウが多数あり（要するにドメイン知識が必要であり）、データサイエンティストが単に予測対象を株価に置き換えても簡単に良い結果を得ることは難しい。フィナンシャルデータは過分散で統計的エラーが発生しやすく、バックテストや検証の結果は殆どの場合で信用するに値しない。その上、取引における市場の仕組みや制度を正しく検証に反映できていない場合、実運用において大きくパフォーマンスが劣化してしまう。考慮すべき事象