KenKenBlog~シストレ開発日記~

　今回もファイナンス機械学習に関しての記事になります。範囲は第2章の後半～第3章となります。 CUSUMフィルター 　特徴量のサンプリングにCUSUMフィルターという検出方法があります。簡単に説明すると、平均(期待値)...

　 　最近、ファイナンス機械学習という書籍を読み始めました。今回は、その本の中で紹介されていた金融データのサンプリングについてまとめておきたいと思います。 　まずはじめに、機械学習アルゴリズムでは抽出データはテーブル形式が前提...

　前回の記事では、ニュース記事を業種区分やクラスタリングして分析してみました。そして投資対象から除外したほうが良いセクターを特定しました。また、クラスタリングの結果、クラスター間でリターンの差があることがわかり、投資対象とすべきクラスター...

　前回の記事では、個別銘柄ニュースのBERT特徴量と将来の株価リターンを紐づけ、ランダムフォレストにより直接リターンを予測するモデルを構築してみました。結果としては、有用なモデルにはなりませんでした。 　その原因としては学習データ(...

　前回の記事では、ニュース記事の定量データ(写真の有無や文字数)に関するEDAとニュース公表後の個別銘柄の株価への影響について分析しました。結果として、写真の有無やニュースの公表は株価へ影響がある可能性を示唆しました。 　今回は個別...

　 　SIGNATEの日本証券取引所(JPX)主催のコンペ第二弾が開催されております。(詳細はこちら)第一弾では株価や財務諸表から20営業日中の最高値と最安値を予測するものでした。第二弾は、1週間の収益が高くなるポートフォリオを組成...

　 　前回の記事では、コンペに参加した際に行った一連の取り組み(探索的データ解析～モデル構築等)についてまとめました。予測モデルには、各銘柄の決算発表日の一時点の価格情報(テクニカル指標)や決算情報(ファンダメンタル情報)を入力デー...

　 　SIGNATEの日本証券取引所(JPX)主催のコンペ(詳細はこちら)に参加してみました。※現時点ではファンダメンタル分析の応募は締め切りとなっております。自然言語処理に関するニュース分析チャレンジは開催中です。こちらも参加予定...

　 　プロ囲碁棋士にAlphaGo(AI)が勝利したというニュースを見た時から、同じロジックで株で勝てるAIを作れるのではないかと思った人は多くいると思う。最近になってようやく、AlphaGoのロジックである深層強化学習について学び...