ナレッジライブラリ

この記事では、将来リターンを予測して株式を順位付けする手法StockRankerを通じて、教師あり機械学習による定量的な株式選定を紹介します。リターンの目標値を定めてラベル付けし、観測データを学習用とテスト用に分割し、特徴量を作成してモデルを学習させ、予測を生成し、その順位に基づく戦略をバックテストする流れを説明します。特徴量はモデルと戦略の成績に大きく影響するため、選択には金融知識が重要だと強調しています。…

この例では、Dual Thrust先物戦略のパラメータを探索する遺伝的アルゴリズムの最適化器を設定します。勝ちトレードと負けトレードそれぞれの平均結果から目的関数を定義し、固定パラメータと可変パラメータを割り当て、バックテスト環境と期間を設定して、複数のワーカーで探索を実行する方法を示します。別々の設定で、エントリー条件、損切り値、利益確定値、または損切りと利益確定の組み合わせを探索します。…

アンサンブル強化学習の研究に基づき、学習済みの株式取引エージェントを評価するワークフローを示すスクリプトです。学習済みのA2C、DDPG、PPO、TD3、SACモデルを読み込み、株式取引環境で実行して、口座価値とアクションを記録します。この環境には、取引コスト、初期現金残高、テクニカル指標、ボラティリティに基づくリスクしきい値が含まれます。…

このチュートリアルでは、暗号資産市場の分析を作成して配信するためのビジュアルなワークフローを説明します。定期的な市場データ取得で15分足、時間足、日足のローソク足データを収集し、ラベル付けして統合します。別のニュース取得処理で最近の記事を集め、タイトルと説明に絞ってから、言語モデルに送り、短期と長期のセンチメントスコアを算出します。さらに別のモデルプロンプトでセンチメントとローソク足データを組み合わせ、現物およびレバレッジ取引の提案を作成してTelegramに送信します。…

この記事では、翌日の為替リターンを分類するサポートベクターマシンを紹介します。最大マージン境界、分類誤差を一部許容するソフトマージン、高次元の特徴空間で非線形境界を表現するカーネルトリックについて説明します。さらに、為替価格と過去のリターンを特徴量に使い、3次カーネルを採用したモデルを取り上げ、3分割交差検証を用いたグリッドサーチでパラメーターを選択する方法を説明します。…

この文書は、欧州の電力市場でAIを活用した取引の機能設計を説明しています。先渡し、前日、日中、需給調整の各市場を、規制、取引所ルール、市場連結、国境を越える送電容量の制限、系統物理によって結び付いた層として扱います。提案する仕様には、意思決定状態の表現、残余エクスポージャーの計上、制約付き最適化、許可された行動を判定するゲート、監査可能な記録を伴うフェイルクローズ制御が含まれます。…