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Kaggleに挑戦!【Jane Street Market Prediction】⑤エントリーしてみた(散々たる結果)

前回の記事では、主成分分析やクラスタリングを用いて特徴量の次元圧縮をしてみました。そして、クラスタ別でリターンに差があるように見えました。そこで、線形回帰を行いましたが、散々たる結果でした。ただ、せっかく主成分分析やクラスタリングの結果が...
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Kaggleに挑戦!【Jane Street Market Prediction】④目的変数(resp)の特徴

前回の記事は、130個ある特徴量の次元を圧縮し、主成分やクラスタごとにrespとの関係を調べました。今回は、説明変数であるrespの特徴について調べてみます。 ※本記事は、公開しているNotebookをまとめたものとなっております。...
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【Windows向け】Google Colaboratory 90分セッション切れ対策

これまでの記事では、Kaggleのノートブックでの分析をベースに記事を書いてきました。Kaggle Notebookでモデル構築をしているとメモリオーバーによるセッション切れが多発します。 メモリ節約などで回避してきましたが、Kag...
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Kaggleに挑戦!【Jane Street Market Prediction】③次元圧縮

前回の記事は”Jane Street Market Prediction”のデータに全体の特徴について簡単に見ました。そこでは、リターンと特徴量では相関が低いものの、各特徴量では相関が高いものがあることがわかりました。しかし、特徴量の数が...
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Kaggleに挑戦!【Jane Street Market Prediction】②

これまでの記事では、KaggleのAPIを用いたデータ取得方法やKaggle上のNotebookからデータセットをダウンロードせずに利用する方法について書きました。 今回は、”Jane Street Market Predictio...
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【Kaggle】の始め方(データセットのダウンロード不要)

前回の記事はAPIからのデータ取得方法の確認とデータセットについて確認を行いました。Kaggleを触り始めて、ローカルのPCにデータを置いておく必要がないことを知ったので、備忘録として記事にしておきます。 <追記>メモリやCP...
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Kaggleに挑戦!【Jane Street Market Prediction】①

Kaggleで”Jane Street Market Prediction”というマーケット予測に関するコンペが1か月前くらいから開催されています。つい最近それを知ったので、勉強がてらKaggleに挑戦してみようと思います。 ※本記...
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【日経225先物】統計量を利用した取引戦略の検証

  前回の記事では、日経225先物の2013年から直近のデータについて分析しました。結果としては、夜間取引の寄付と引けで正のリターンが得られる可能性が得られました。 そこで本記事では、夜間取引における取引戦略について考えていき...
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【日経225先物】売買システム開発に向けた統計的分析②

  前回の記事では、日経225先物の2007年から直近のデータについて分析しました。寄り付きと引けの価格差に着目し、日中、日中~夜間、夜間、夜間~日中の4パターンを検証しました。結果は、夜間取引の寄付と引けで正のリターンが得られる可...
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【日経225先物】売買システム開発に向けた統計的分析①

本記事ではこれまでに「Python3ではじめるシステムトレード ──環境構築と売買戦略」で学んだことを活かして、取引戦略を考えていきます。 これまでは、pandas-datareaderから日経平均株価のデータを用いて分析を...
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