Pythonの機械学習ライブラリtslearnを使った時系列データのクラスタリング
tslearnとは 時系列分析のための機械学習ツールを提供するPythonパッケージで、scikit-learnをベースとして作られているみたいです。 主な機能として、クラスタリング、教師ありの分類、複数の時系列を重ねた際の重心の計算ができたりします。 今回使用するに至った一番のモチベーションは、波形や振動などの時系列データに対してクラスタリングできるというところです。 tslearnインストール pipコマンドでインストールできます。 Kshapeというクラスタリング手法 今回tslearnで使用するモジュールとして、Kshapeというクラスタリング手法を時系列データに適用していきたいと思います。 Kshapeは2015年に下記の論文で提唱された方法で、以下の流れで実行されるアルゴリズムになります。 相互相関測定に基づいた距離尺度を使う（Shape-based distance: SBD
Pythonでスクレイピング - Yahoo!ファイナンスから投資信託の基準価格を取得する - Qiita
この記事について Pythonとlxmlを使って、webスクレイピングでYahoo!ファイナンスから投資信託の基準価格を取得する方法を解説します。 [追記] Yahoo!ファイナンスからのデータスクレイピングは規約上禁止されているようなので、代わりの方法を利用ください。 Pythonでスクレイピング - 投信協会webから投資信託の基準価格を取得する 環境 Windows10 x64 Python 2.7.11 lxml 3.5.0 変更履歴 2016/1/16 lxml.html.parse()にurlを直接渡すようにした。urllib2のimportを無くした。 url生成の際に引数をdictに取ってからformat()で展開するようにした。 forの回し方を変更 ElementTreeからXPathで取得した要素に.encode('utf-8')する処理をあらかじめmap()でやって
市場平均に勝てることは既に実証されている！？ Online Portfolio Selectionについて - stockedge.jpの技術メモ
ポートフォリオ最適化と聞くとMarkowitzの平均分散モデルを思い浮かべる人が多いかもしれない。しかし最近はオンラインポートフォリオ選択（Online Portfolio Selection、以下OLPS）という手法が研究されており、これが目覚ましい成果を挙げている。その成果の割にはOLPSの存在があまり知られていない気がするので、ここで紹介したい。 突破口を開いたAnticor 事の発端は2004年に公開されたこの論文。 [1107.0036] Can We Learn to Beat the Best Stock 著者らはAnticorというアルゴリズムを提案している。このアルゴリズムを使うと、市場平均リターンを超えるリターンを得られる上に、そのリターンは最も値上がりした個別株のリターンすらも超えるというのだ。 Anticorでは、ある一つの株価の時系列には負の自己相関があり、複数の
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