今週の実績 日経平均 確定損益 含み損益 個別銘柄進捗 コメント 今週の実績 日経平均 27,824.29 円 【前週末比 +62.72 円】 確定損益 なし 含み損益 +2,100 円（+0.72 ％） 【前週末比 +2,100 円】 個別銘柄進捗 ノジマ（7419）：+2,100 円（+0.72 ％） コメ…
退職して２カ月がたち、先日前職の上司と食事に行く機会があったので、この機会に前職のコンサル会社で２年間働いて得られたものを整理しておこうと思う。 もし、この記事を新卒就活者、コンサル会社に転職を考えている人の参考になれば、嬉しい。 しかし、…
新大阪のトイレ情報 大見出しの中で 大阪の玄関口、新大阪駅。 新幹線と在来線が多く走っているため、連日混雑しているターミナル駅です。 今回は、新幹線を利用するときに、スムーズにトイレに行けるように、JR新大阪駅のトイレ情報をご紹介します。 新大阪…
はじめに ぼくの４冊 アルケミスト 好きな一説 なぜ必要か どんな時に必要か この本から学んだこと 1440分の使い方 好きな一説 なぜ必要か どんな時に必要か この本から学んだこと 幸福論 好きな一説 なぜ必要か どんな時に必要か この本から学んだこと 獣の…
映画やドラマで出てくるセリフの中から、「いつか言ってみたい！」と思うフレーズをご紹介。 辞書の使い方 It's like a war, between what you know...and what you believe. .who do you think wins? I shall have to go deep. (Deep? Into what?) Myself. …
いつもお世話になっているgoogle colaboratory。 最初は、かっこよさからvisiual studio codeとか、jupyter labを使っていたが、環境構築で躓いて何時間も足止めを食らうということも少なくなかったので、google colaboratoryを基本使うように。 そこで今回…
散々苦しめられたkaggleAPIでのデータダウンロード。 同じように苦しまずに済むように、kaggleAPIを使ってデータをダウンロードする方法をここに記す。 事の発端 実行環境 操作手順 下準備 kaggleAPIをインストール kaggleサイトにログインして、Tokenを取得…
プログラミングで勉強していると、日本語だけの調べものには限界を感じることがたまにある。調べている内容が高度だから、それとも調べ方が下手なのかはわからないが、そういうときに、「英語での検索結果は、日本語の５０倍近く違う」という言葉を思い出す…
どうやら、次元削減というのが、機械学習では重要らしい。データの前処理で。 ということで、以下の流れで、次元削減について理解してみる。 いろんな次元のグラフ いろんな次元のグラフを眺めて 次元削減とは 使用するデータ 次元削減の実行 実装したコード…
plt.legend()、たまに描画で見るやつ。 legend（伝説）という字面に引っ張られて、その存在は目を引くが、実際のところどんな役割を果たしてくれているのか、そもそも必要なのか、を知らない。この機会に、以下の内容をはっきりさせる。 lengend()は必要なの…
たまに見かける .set_xticklabels 。 よく理解せずに、つかっていたので、今回は.set_xticklabelsがあるのとないのとでどう変わるのかを実装してみようと思う。 使用するデータ https://www.kaggle.com/code/paperflknriow/data-exploration-on-nyc-airbnb/e…
数字が欲しいのに、<class '・・・'>みたいなのが、結果として返ってくることが多くて、これはどうやら「オブジェクト指向」を理解しないとこの食い違いは、解消できないぞ、と常々思ってきた。 ある時、オブジェクト指向の糸口がつかめた気がしたので、これまで実装してきた</class>…
やりたいこと 可視化結果 分析結果 結果からわかること まとめ 参考サイト やりたいこと 勝ちと負けの可視化 実現損益の推移 成績の良い株価は●円台か 実現損益に影響を与えているのは、なんの要素か 相性の良い銘柄はどれか いくらの銘柄をよく買うのか 可…
pythonには、いろんなアルゴリズムを使えることがわかった。 そうなると、直面するのが、「どのアルゴリズムを使えばいいのか」問題。 チートシート 参考サイト チートシート Scikit-learn 英語だが、カラフルで直感的にわかる SAS Institute Japan 日本語で…
結局、pythonを始めた理由は自分が興味のある領域をかなえられそうだから。 その１つが、投資（株）への活用。 改めて、pythonを使って投資にどう活用できるのかを整理する。 活用シーン 分析 データ収集 データ集約 売買自動化 分析 過去の取引結果を可視化…
機械学習の分類領域で活用されている不正検知。 お金を扱う金融系の企業にとって、不正検知はサービス運営の生命線と言えると思う。 GMOの公式サイトに、どんなアルゴリズムが不正検知の機械学習に使われているのかをまとめていたので、参考にさせていただい…
python×機械学習で、手書き文字の認識を実装してみました。 使用データ やりたいこと scikit-learn付属のデータセットの”手書き文字”の表示やデータセットの確認を行う 実装内容 from sklearn.datasets import load_digitsfrom sklearn import svmfrom sklea…
機械学習でできる５つのうち、分類の実装にうつる。 分類の代表的な活用シーンとして、迷惑メールの分類が挙げられる。 今回は、以下の３つのアルゴリズムを使って分類してみる。 「ナイーブベイズ」 「パーセプトロン」 「ロジスティック回帰」 使用データ …
機械学習のアウトプットをこのブログでやるなかで、毎回コンテンツがばらばらで統一感がなく、同じ材料を使って各手法の精度を検証するのにとても収まりの悪さを感じていたので、「理論株価」に関する論文をネット検索して、その論文から構成の作り方を学ぼ…
３種類のアルゴリズムを使って、株価予測を行ってみました。 実装したものの、結果が得られなかった２つを含めると、５種のアルゴリズムを手を動かしてやってみたことになる。 結果が得られなかったアルゴリズムとその理由 LightGBM →出力中に接続が途切れる…
XGBoostを使って、株価予測を実装してみました。 実装したコード # ライブラリのインポートfrom datetime import datetime, timedeltaimport numpy as npimport pandas as pdfrom pandas_datareader import dataimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib …
予測モデルの良し悪しを判断するために、いろんな指標がある。 小さいほうが良いもの、大きいほうが良いもの、０～１を取るもの、上限はないもの、いろんなものがあるので、整理した。 評価指標の一覧 参考サイト 評価指標の一覧 Google スプレッドシートを…
ランダムフォレストで、株価の予測を行ってみる。 実装したコード # ライブラリのインポートfrom datetime import datetime, timedeltaimport numpy as npimport pandas as pdfrom pandas_datareader import dataimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib…
重回帰分析を使って、株価の予測を実装してみる。 やりたいこと 欲しい結果 実装コード ぼく的ポイント 得られた結果 結果からわかること まとめ 参考サイト やりたいこと ノジマの株価予測 欲しい結果 実装手順 ライブラリのインポート 株価データの取得 曜…
用語 機械学習 モデル 回帰 分類 データセット（dataset） 中間層 過学習（Overfitting） 特徴量（feature） 交差検証（cross-validation） パラメーター（parameter） スタッキング（stacking） 正規分布（normal distribution） 正規分布曲線（bell curve…
LSTMを使って、株価の予測を実装してみる。 やりたいこと ほしい結果 実装手順 実装内容 ぼく的ポイント 実行結果 実行結果からわかること まとめ 後で調べること 参考サイト やりたいこと ノジマの株価を予測 ほしい結果 2022-03-01~2022-06-03の株価を予測…
いくつか機械学習のアルゴリズムを実装してみたけど、結局機械学習ってなんのためにやるのかがわからなくなってきたので、整理する。 機械学習の用途 具体的な活用シーン 自分がやりたいこと まとめ 参考サイト 機械学習の用途 クラスタリング・・・データを…
６つの教師あり学習のアルゴリズムを実装して、気づいたことを整理する。 ６つの教師あり学習のアルゴリズムを実装して、気づいたことを整理する。 気づいたこと 最終的に得られる結果 今後の課題 気づいたこと 実装手順は共通している箇所が多い データの読…
以下のサイトを参考に、勾配ブースティングを実装してみる。 機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita やりたいこと 勾配ブースティングの特徴 実装する前の仮説 実装 わかったこと まとめ 後々調べるべきこと やりたいこと 勾配ブースティングの実…
以下のサイトを参考に、ニューラルネットワークを実装してみる。 機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ - Qiita やりたいこと ニューラルネットワークの特徴 実装する前の仮説 実装 わかったこと まとめ 後々調べるべきこと やりたいこと ニューラルネッ…
