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【SIGNATE】JPX ニュース分析:ポートフォリオ組成戦略と提出

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...
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【SIGNATE】JPX ニュース分析:ニュースに基づく各業種の分析

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...
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【SIGNATE】JPX ニュース分析:ニュースに基づく個別銘柄の予測

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...
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【SIGNATE】JPX ニュース分析:ニュースに関するEDA

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...
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【SIGNATE】JPX ファンダメンタルズ分析チャレンジ②

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...
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【SIGNATE】JPX ファンダメンタルズ分析チャレンジ

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...
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深層強化学習(DQN)でトレーディングAIを作ってみた

   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...
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【Jane Street Market Prediction】CNNモデルを作ってみた②

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....
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【Jane Street Market Prediction】CNNモデルを作ってみた

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...
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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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