Qlibを使った機械学習パイプライン環境の構築 投資の取引戦略最適化と機械学習モデル作成の省力化を目指して - 株のシステムトレードをしよう - 1から始める株自動取引システムの作り方
概要 はじめに Qlibの試用 動作条件 使用したrequirements.txt データの取得 予測の実施 出力 図示 ソースコード バックテストでのポートフォリオ分析 リスク分析、分析モデル おわりに 概要 本記事では、Qlibを使用して、機械学習パイプライン環境を構築する第一歩について述べる。 はじめに このブログの趣旨としては、当初は「戦略作成」→「戦略検証」→「戦略稼働」→「成果の評価」→「戦略へフィードバック」といったサイクルを管理できるような自動トレーディングシステムを作ることを考えていた。 最近、すこし株取引から離れていたのだが、最近になってまたやり始めようかなと思い、色々と現在の状況を調べはじめた。 その中で、MicrosoftのリポジトリにQlibというものがあるのを見つけた。これが2020年の8月から作られたもので、現在でもメンテされており、もしかするとこれがやりたい
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
Pythonでゼロから機械学習/データ分析を学ぶためのサイトマップ - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 24日目。 当サイトでも、Pythonを使ったデータ分析や機械学習について、勉強しながらそれをアウトプットとして出すと言うかたちで、何個も記事を書いてきました。 記事数で言えば50とかそのくらいあるような気がします。 カレンダーも完成しつつあるので、個々では当サイトの総まとめとして、機械学習やデータ分析に触れたいという人がゼロから始めて触れられるように、記事をまとめていきたいと思います。 何か面白いことを勉強したい学生、就職までの勉強に、急に機械学習を使わなければならない社会人方々は、読んで見てください。 0. 環境構築 0.1. Pythonの導入 (Anaconda) 0.2. エディタ (Pycharm/VSCode) 0.3. バージョン管理 (Git) 1. Pythonの使い方(基本ライブラリ) 1.1. 数値計算 : numpy 1.2
今データサイエンスが必要とされる理由とPythonの役割〜BPStudy#121 その2 - ビープラウド社長のブログ
2017年9月26日にBPStudy#121が開催されました。 第2部は、辻慎吾さんにお話いただきました(※第1部はこちら)。 資料はこちら(PDFファイル)です。 以下は私のまとめです。 データサイエンスについて データサイエンスとは WikiPadiaによると、"data-driven science"（データ駆動型サイエンス）である。 サイエンスとは (1)仮説を立てる (2)仮説を証明するために実験や観測によってデータを収集 (3)データを解析して仮説を検証 (1)〜(3)を繰り返し、普遍的な原理を導き出す 例1：フックの法則(F=-kx) 例2：DNA配列 データサイエンスでは、とにかくビッグデータを集めることが重要 ヒッグス粒子の発見(Pythonを使用) Webのユーザーの行動履歴 IoT(地理情報を含む行動履歴、エネルギー消費量など) データサイエンスの必要性 データから普
PyConJP2016: 週末サイエンティストのススメ
7 plugins de la communauté à ne pas manquer ! - Liferay France Symposium 2016Sébastien Le Marchand
Project Jupyter
Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages JupyterLab: A Next-Generation Notebook Interface JupyterLab is the latest web-based interactive development environment for notebooks, code, and data. Its flexible interface allows users to configure and arrange workflows in data science, scientific computing, computational journalism, and ma
機械学習 名古屋 第２回勉強会 今回は実装・ハンズオン形式！ (2015/11/28 13:00〜)
タイムスケジュール 13：00-14：30 ハンズオン・実装 14：30-15：00 機械学習に関する質疑応答・どんな質問でもOK 15：00-16：20 発表 途中参加okです。 ハンズオン・実装について 前半はハンズオン形式で、実際に機械学習を実装していただこうと思います。 今回はハンズオン初回ということで、プログラミングの最低限の知識だけでも実装可能な簡単な課題を用意します（教師無しのクラスタリング → こちらのサンプルデータを利用します：CodeIQ_data.txt provided by @naoya_t）。 参加者の方は、以下のご用意をお願いします。 ノートPC（持参、必須） 以下の環境のご用意をお願いします。 Python（必須）（2.7.x / 3.x どちらでもOK） numpy（任意、あると便利） matplotlib（任意ですが、データや学習結果を確認するのに必要）
分析技術とビジネスインテリジェンス
20128月3 Python：決定木の作成 Pythonを用いたデータマイニング事例として決定木の作成をまとめる。 これまでの事例は、ある変数とある変数の一対関係が中心だった。それに対し本手法は、ある目的変数に対し複数の説明変数がどのように組み合わさった関係があるのかを探索するための手法である。 決定木の強み•弱みは以下のページが参考になる。 http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 上記ページはpythonのデータマイニングライブラリのscikit-learnのもので、 機能の多様さでいえばこれが一番良さそうに感じる。 ただし、結果の可視化方法まで含めた調査がスムースにいかなかったため、 機能の数はやや劣るが内容は十分にあるOrangeライブラリを用いた例を紹介したい。 scikit-learnは精度勝負の時には自由度と種類があ
xgboost package のR とpython の違い - puyokwの日記
python と xgboost で検索をかけられている方も多く見受けられるので、R とほぼ重複した内容になりますが、記事にまとめておきます。python のxgboost のインストール方法はgithub を参考にされると良いと思います。github.com R とpython のxgboost を使う際に感じる違い R の利点 視覚化(visualization) が強い 自動化が簡単 early stopping が簡単に使える python の利点 ハイパーパラメータのチューニングに hyperopt package が使用できる 現状として、R のpackage を使う方がメリットが大きいと思います。 まず、R の方から見ていきます。python でも主要な機能は実装されていますが、変数重要度を求めたときの視覚化が未実装で(計画はあるみたいです)、変数との対応も分かりにくいです。
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
matplotlib (+ pandas) によるデータ可視化の方法 (3) - Qiita
前々回、前回に引き続いて matplotlib によるデータ可視化に焦点を当てていきます。今回から pandas との組み合わせによる合わせ技となります。 折れ線グラフ シリーズやデータフレームのオブジェクトをプロットすると、デフォルトでは折れ線グラフとなります。 import numpy as np from pandas import * from pylab import * import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import randn # シリーズの単純なプロッティング s = Series(np.random.randn(10).cumsum(), index=np.arange(0, 100, 10)) s.plot() plt.show() plt.savefig("image.png") # データフレームの単
Python at Datadog - Building High-Volume Data Systems in the Python Ecosystem - Matt Perpick on Vimeo
Python at Datadog - Building High-Volume Data Systems in the Python Ecosystem - Matt Perpick Datadog processes and reports on tens of billions of events a day and is used to manage infrastructures ranging from a couple of servers to many thousands of instances. This talk will explain why we chose python as the core ecosystem to build it on, how we scaled the system to date and what we learned in t
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