System Trading Note

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を...

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、有用なモデルを作ることができませんでした。 その原因としては学習デー...

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。 今回は個別銘柄...

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...

前回の記事では、コンペに参加時に行った一連の流れ(探索的データ解析～モデル構築等)についてまとめました。 予測モデルの特徴量には、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)を利用...

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。 今回の記事では、モデルを投稿に至るまでの探索的データ解析(EDA)や実際に作成したモデルについてまとめます。 なお、締め切り1週...

　 　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...

前回の記事は、PytorchでCNN(1次元畳み込み)を用いたモデルとして、単純な構造のCNNとTCN(Temporal Convolutional Network)を構築してみました。CNNのスコアが1745.844でTCNが2091....

前回の記事では、主成分分析とクラスタリングから次元削減を行いLightGBMによりモデルを作成しました。 今回は、PytorchでCNN(1次元畳み込み)を用いたモデルを構築してみたので記事にまとめます。今回構築したモデルは、単純な...