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
ニューラルネットワークのすゝめ - Qiita
はじめに こんにちは！ 僕は研究を行いながら、長期インターンでデータサイエンティストとして働く大学院生です！ 学部時代から長期インターンを始め、現在まで４社経験してきました。 この経験から、プログラミングの学習を始めたばかりの人や、長期インターンを行う勇気が出ない人に、学習サポートやデータ分析の実績作り支援、さらにはKaggle人材マッチングサービスなどを行わせてもらっています！ 僕自身、プログラミングの習得や長期インターン探しに苦労したので、その経験をお伝えすることで、より多くの人が挫折せずデータサイエンティストになるまで成長して欲しいです！ 以下でサポートを行なっているのでご興味ある方はご連絡ください！学生・社会人問わず専攻も問わずサポートいたします！ X(Twitter) これまで機械学習アルゴリズムやデータサイエンティストに内定するまでに行ったこと、統計学実践ワークブックの解説など
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