機械学習を用いた株価予測 - Qiita
ユニクロの株価予測 公開データから2012年から2016年までのユニクロの株式情報に関するデータセットを用いて簡単な株価予測をします。 株価予測をするにあたって、「現役シリコンバレーエンジニアが教えるPython 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイル」を参考にさせていただきました。 1. データセットの取り込み 必要なライブラリをインポートします。 %matplotlib inline import datetime import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import sklearn import sklearn.linear_model import sklearn.model_selection ダウンロードしたデータセットの中身は以下のような状態で、データ
pythonで株価推移を予測する - Qiita
今回はpythonを用いて日経平均株価の推移を予測してみようと思います。コードの詳しい解説などは参考にさせていただいた記事にありますのでこちらをご覧ください。 この記事では実装した際に躓いた点や、ちょっとした工夫を解説します。 サンプルコード import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import sys from fbprophet import Prophet from fbprophet.diagnostics import cross_validation from fbprophet.diagnostics import performance_metrics from fbprophet.plot import plot_cross_validation_metric data
Python 株価を予想する。時系列予測ライブラリ「Prophet」 - PythonとVBAで世の中を便利にする
Prophetは、Facebookが開発した時系列予測ライブラリです。この予測手法は、時系列データy(t)をトレンド(t)+季節性(t)+イベント(t)+誤差(t)の合成として分析して予測モデルを構築します。つまり、それらをハイパーパラメータとして予測モデルを調整できます。これがニューラルネットワーク（RNN）と比較して扱い易いところです。論文は次のリンク先のREAD THE PAPERから飛ぶことが出来ます。https://facebook.github.io/prophet/ インストールは、Anaconda環境下で次のようにcondaで出来ます。 conda install -c conda-forge fbprophet 本記事では、日経平均株価225の2017年12月から2020年12月までの3年間のデータを元に、下図のように2021年3月までの株価を予測する雛形コードを載せまし
AIを使った株価予想をPythonのscikit-learnライブラリRandam Forestで試してみた - Qiita
検索速度を得るために、証券コード(scode)と日付(tday)にインディクスを張る。 株価データは、例えば下記のサイトよりダウンロードする。 http://souba-data.com/ ダウンロードした株価のZIPファイルを解凍して、CSVファイルの中から証券コード、終値を読込んでSQLiteに保存するサンプルコードを記載する。 def data_dl(): conn = sqlite3.connect("chart.db"); c = conn.cursor() d = datetime.datetime.today(); for i in range(0,365): d = datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(days=i); zip_path = "data\\T%s.zip" % (d.strftime("%y%m%d"
機械学習による株価予測 はじめようNumerai - Qiita
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Kaggleのようなものだ。トーナメントは毎週開催され、ランキング上位には暗号通貨で報酬が支払われる。しかし当時のトーナメントは、ランキングの基準が不明瞭であり、その順位変動がとてつもなく激しく（TOP10に入っていたのに翌週は100位以下に落ちる等）、いわゆる運
【初心者向け】NumeraiのHPの見方＋サブミット＋便利リンク集 - Qiita
はじめに はじめまして。 tit_BTCQASH と申します。（https://twitter.com/tit_BTCQASH Numeraiというプロジェクトでわかりにくい点とその解説、予測結果のサブミットまでを一気通貫して紹介します。（https://numer.ai/tournament Numeraiは株価の予測結果をもとに運用するヘッジファンドの手伝いをするプロジェクトです。 私たちは自分でデータを用意する必要はなく、チームから与えられたデータを最適化し、その予測結果を提出することが求められます。 （日本ではblog_UKIさんの記事 機械学習による株価予測 はじめようNumerai https://qiita.com/blog_UKI/items/fb401725288e58c92bd6 が有名ですので、詳細はそちらをご一読ください。） さて、本記事ではNumeraiのホームペ
J-Quants-Tutorial
本チュートリアルに関してのご質問は、SIGNATEにて開催中のコンペティションサイト( https://signate.jp/competitions/443 )のフォーラムにおきまして、新規のスレッド（ディスカッション）にてご質問していただけますと幸いです。 また、本チュートリアルに関してのご要望があれば、Githubリポジトリ( https://github.com/JapanExchangeGroup/J-Quants-Tutorial )の Issues からご意見をいただけますと幸いです。 (なお、投稿の際には、過去に同じご要望がないかご確認ください。) 2021-01-29: 初版リリース 2021-02-05: 誤字や表記の修正を中心に改良 2021-02-12:
『kabu.com API』で始まる 新しいトレードのカタチ | auカブコム証券 | ネット証券 （株・信用取引・FX・投資信託･NISA・先物オプション）
オープンイノベーション基盤としての『kabu.com API』 MUFGグループ傘下である当社は、「MUFG｛APIs｝」プロジェクトに参画しており、APIによるグループサービス協業やFintechスタートアップと技術的な連携を深めることにより、積極的にオープンイノベーションの推進を図ります。 オープンイノベーション基盤としての『kabu.com API』 2018年7月、AWS(Amazon Web Services)活用による新基盤の導入やOAuth 2.0を採用し、従来より強固かつ、セキュアな取引環境を実現する新たな「kabu.com API」のリリースにより、オープンイノベーションのさらなる推進を図ってまいります。 当社は、世界的な金融サービスの構造変化・Fintechの進展の流れに先駆け、2012年から株式・先物・オプション取引に対応したAPI(Application Progr
アルゴリズム取引を始めよう！ ～イントロダクション～ - Qiita
モチベーション 私のブログの方(Machine Learning For Algorithmic Trading 解説リンクまとめ)で上級者向けに日本語でアルゴリズム取引に関する本を翻訳、解説しているのですが、いきなり始めるにはかなり難易度が高いと思いました。 そこで、アルゴリズム取引の目標や、どういった分野を勉強するのか、そして、どういった予備知識があれば良いのかについてここでは紹介したいと思います。 ここで書いてある技術的なことや細かい部分はブログでコード付きで紹介しているので、興味ある部分はブログの記事を直接参考にする等ご自由にご活用くださいませ。 新しく始めたい方や既に始めているけど知識に穴がある方の参考になれば幸いです。 1.1 目標: アルファを見つけよう！ 投資の定量分析者の目標は、「将来の価格変化率を説明出来る変数=新しいアルファを持つ変数の探索」と「そのリターンをシステム
インタビュー編： 機械学習×アルゴリズム取引 Bert Mouler氏｜カナヲ定量分析
今回はインタビュー編です。リンクはこちらです。 字幕もなくリスニングしながら書いているので、間違えないようには努力しますが、間違えている内容がございましたらご容赦くださいませ。 Bert Moulerって誰？2007年から株や先物取引を開始、そこから機械学習で取引機会を探すようになる。 インタビュー内容Q いつマーケットを見つけたのか？そして初めに何をしたのか？2007年にフィナンシャルアドバイザーである友人に勧められて株を買った。ある銘柄を購入したが、どんどん下がってナンピンをしていった。 そこから、財務諸表やマーケットコンセンサス、テクニカル分析を始めた。当時化学を専攻していたので、テクニカル分析は簡単そうに見えて、色々と試行錯誤や本を読んでいるうちに、そんな簡単ではないことに気が付いて、結局オプションを取引することにした。一晩で億を稼ぐ夢を見て。 しかし、ものすごい勢いで資産は減って
Yves Hilpisch『Pythonによるファイナンス 第2版 データ駆動型アプローチに向けて』まとめ - Palette、日記、眠っていた時間
Yves Hilpisch『Pythonによるファイナンス 第2版 データ駆動型アプローチに向けて』（黒川利明訳、中妻照雄技術監修、オライリージャパン）が去年の末に発売されたので、元日から約三週間かけて読みました。そのあと放置していたのですが、今回その内容を章ごとに要約したので参考にしてください。 Pythonによるファイナンス 第2版 ―データ駆動型アプローチに向けて (オライリー・ジャパン) 作者:Yves Hilpisch 発売日: 2019/12/26 メディア: 単行本（ソフトカバー） 作者のYves Hilpisch（イーブ・ヒルピシュ）氏は、投資銀行のクオンツとしてPythonを用いたパッケージの開発で金融業界に貢献してきた方で、現在はThe Python Quants GmbHおよびThe AI MachineのCEOを務めています。本書でも後半は彼の手による価格付けライブ
株AIを結構頑張ったら、儲かりそうな雰囲気が出ている - Qiita
ABEJA Advent Calendarの10日目です。 はじめにのはじめに 以下は、あくまでテストデータで上手く行ってるよという話で、本当にこれをやったら儲かるかというと、まだまだわかりませんのであしからず！あとネタがネタだけに、今回のはあくまで個人のやってみた記録であり、組織の取り組みとは関係ありません。 はじめに お金が欲しい！無限に寿司が食いたい！株で儲けたい！ 研究やエンジニアリングをしながら生きてく上で、将来のキャリアや技術スタックについて日々考えてるんですが、よくよく原点に立ち返るとそもそも技術スタックとかどうでもよくて、好きなものを作って漫画読んで生きていきたいんです。つまり結局、世の中は金なんですよね金。なので、何とかして寝てても圧倒的に儲かる仕組みを作りたい！そんな気持ちで私利私欲のために機械学習を使ったという記録です。 以下は、今回紹介する方法で実験したテストデータ
アルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみて分かったこと
趣味でアルゴリズム取引のシステムを開発・運用してみたことで得られた知見について、社内のテーマ自由な勉強会で発表しました。
WEB屋の自分が機械学習株価予想プログラムを開発した結果
2020/02/01 追記 [コード付き]誰も知らない関連銘柄を、機械学習を使って素早く見つける こちらに最新の結果を載せました！ 気づいたんですけど、私みたいな貧乏人はショッピングモールでおしゃれなゴミをせっせと買い漁るんですが、お金持ちの人って株を買うらしいんですよね。 考えてみれば貧乏人が欲しがるものって、百均のちょっとしたものから家や車やバイクやゲーム機など、買ったらお金が減るものばかりなんです。 それに比べて、お金持ちが買うものって、株や投資用の土地や、リスクこそあるものの貧乏人が欲しがらないわりに買ったらお金が増える可能性のあるものばかりなんですよねー。 これは悔しい！休日になるたびにせっせとショッピングモールにお金を運んでゴミを買い漁ってる自分を見てお金持ちはきっと笑っているに違いない！いやお金持ちには自分のような人間は視界にすら入らないのか、これはさっそく株を買わないと！と
フーリエ解析でシステムトレード
☆株価の波をフーリエ解析し、分析結果をトレードシグナルに用いたシステムトレードを行います。 これは、株価データに限らないすべての事象で適用可能です。(為替、先物等) ☆新着情報☆ ・今日のトレード結果（ブログ）→フーリエ解析トレード手法開発中 ・日経平均株価フーリエ解析結果（ブログ）→今日の日経平均フーリエ解析結果 ☆フーリエ分析によるトレード手法☆ フーリエ解析とは何か？ 時系列の現象を数学的に周期関数を使って表すために行う解析のことです 整数倍(n)の周期を持つsinとcos関数の合成により、関数"x(t)"が表現可能 x(t):時系列データの関数/(時系列で変化する株価や為替等) フーリエ解析では、上記式の "an" と "bn" を求めます an:余弦波フーリエ係数 bn:正弦波フーリエ係数 フーリエ解析により株価の波の特性把握 株価の波の周期成分とその大きさを分析 ・フーリエ解析
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機械学習で株価予測の最初の一歩 ～RapidMinerのwindowing株価データ扱い～ ｜ ブログ ｜ 株式会社KSKアナリティクス
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