Pythonでポートフォリオ最適化（マーコビッツの平均分散モデル） - 閃き- blog
Pythonでbacktestする際のTipsをまとめたものです．面倒な前処理をさくっと終わらせてモデル作りに専念しましょう！という主旨です．記事では紹介していませんが，pandas-datareaderでマクロデータもだいたい取れるので， 複数因子モデルなど，さまざまなポートフォリオ選択モデルを試すことができます． Overview PythonでBacktestする環境を整える． 東証TOPIX構成銘柄から対象資産を選び最小分散ポートフォリオを組む． 株価データの取得 まず，pandas-datareaderを環境にインストールします． pandas-datareaderは，株価などの市場データをWeb API経由でダウンロードできる（pandas.Dataframe friendlyで）便利なPythonパッケージです．IEX, World Bank, OECD, Yahoo! Fi
PAC学習と計算論的学習理論(Computatinonal Learning Theory)の文献まとめ - 閃き- blog
PAC学習 (Probability Approximately Correct learning) とは、イギリスの理論計算機科学者 Leslie Valiant が1984年に以下の論文で初めて提唱した概念で、計算機科学の分野でそれまで研究されていた一般的な計算アルゴリズムの効率性・複雑性に対して、学習アルゴリズムに関しても同様の議論を行うために定義されたものです。 "A theory of the learnable" Valiant, L. G. (1984). Communications of the ACM 1984 pp1134-1142. Valiant は、統計学の分野である「パターン認識(Pattern recognition)」や「決定理論(Decision theory)」の諸問題を、理論計算機科学の分野である計算複雑性理論(Computational Compl
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