機械学習・進化計算による株式取引最適化
機械学習および進化計算を使った株取引の最適化法について話します。 強化学習を使った株取引の最適化について無料で公開しています。 株取引の自動化を考えている人・株取引機械学習の研究をしてみたい人は参考にしてください。
Chapters
No.00 はじめに
No.00-01 簡単に動かせる株価予測と問題提起
No.00-02 環境構築
No.00-03 Dockerコンテナの作成
No.01 データセット作成
No.01-01 株式データの取得
No.01-02 株価データの選別
No.01-03 時系列クラスタリング
No.01-04 学習データセット作成
No.02 強化学習による株価予測
No.02-01 市場シミュレータ環境の作成
No.02-02 DQNによる学習
No.02-03 収益グラフ等の表示
No.02-04 実行と結果
No.03 データセットの作成
No.03-01 株式データの取得
No.03-02 株価データの選別
No.03-03 時系列クラスタリング
No.03-04 類似データの計算
No.03-05 テクニカル指標の算出
No.03-06 学習データセット作成
No.04 N日後の株価の予測
No.04-01 予測器の作成
No.04-02 予測値データセットの作成
No.05 強化学習による株取引最適化
No.05-01 市場シミュレータ環境の作成
No.05-02 DQNによる学習
No.05-03 収益グラフ等の表示
No.05-04 実行と結果
No.06 進化計算による株取引最適化
No.06-01 cythonでのトレードシミュレーション
No.06-02 モデルと配列変換
No.06-03 進化計算による最適化
No.06-04 実行と結果
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Topics
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- 本文更新
- 文章量
- 約180,524字
- 価格
- 500円