学習記録

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

今回も「Python3ではじめるシステムトレード ──環境構築と売買戦略」で学んだことを自分なりに整理します。今回のテーマは「マクロ変数」です。 これまでは日経平均株価にのみ着目して分析してきました。今回は、日経平均株価とマ...

本記事では「Python3ではじめるシステムトレード ──環境構築と売買戦略」で勉強したことや独自の見解を整理します。今回のテーマは、「季節効果」です。 金融市場の季節性として、以下のようなものが有名です。 月次効果...

本記事では「Python3ではじめるシステムトレード ──環境構築と売買戦略」で学んだことを独自の見解を踏まてし整理します。今回のテーマは、「モンテカルロシミュレーション」です。 モンテカルロシミュレーション モンテカ...

　 前回の記事に続き、今回も「Python3ではじめるシステムトレード ──環境構築と売買戦略」で学んだことを整理します。 前回は、日経平均株価のデータをヒストグラムを用いて視覚的に分析しました。今回は、他の視覚化方法を用いて...