機械学習, Rails, Androidが好きです - プログラマdogwood008のライフハック

最近のマイブームは機械学習, Ruby on Rails, Android、中でも機械学習を使った金融商品の自動取引に興味があります。

Udacity の Machine Learning for Trading の受講を始めた

最近、このままで良いのかな、とふとした瞬間に考えるようになった。今の仕事に追われるまま、目の前のタスクを消化するだけの日常ではダメだと、この頃以前よりも増して強く思う。

そこで、自分の武器になるような技能を身につけようと思い、前から興味があった機械学習を勉強しようと思い至った。人工知能の基礎理論は大学で既に学んでいたので、昨今話題の Deep Learning から手を付けてみようと思い、電子書籍を買って読んだ。

Exercise Plays Vital Role Maintaining Brain Health photo by A Health Blog

この本「ゼロから作るDeep Learning」は初歩からでもとっつきやすく、理解するのにそう苦労はしなかった(Python自体はずぶの素人同然の自分でも、困ることは少なかったように思う)。しかし、自分が知りたいのは Deep Lerning の仕組み自体ではなく、Deep Lerning をつかって、どのように生活を豊かにするか である。もっとわかりやすく言うと、「仕組みは良いから、どうやってそれで飯を食うの?」ということである。

money-finance-bills-bank-notes photo by pixellaphoto

ネットにも情報はあるが玉石混交、ましてや儲けの種になる内容なのでそう簡単には情報は転がってないだろう、と思いつつもいろいろと調べて、ある記事にたどりついた。

futurismo.biz

どうやら Udacity のこの Machine Learning for Trading のコースは無料で受講できるらしいので、自分も試してみることにした。

https://www.udacity.com/course/machine-learning-for-trading–ud501www.udacity.com

上記のブログによると、3部構成らしい。

3つのパートに分かれている.

  1. Python の numpy, pandas, scipy の使い方
  2. ヘッジファンドについて
  3. 機械学習

1 つめは、python の numpy, pandas ライブラリを用いて 金融データをどうやって扱うかが説明される. 2 つめは、ヘッジファンドの仕組みについて. ここのパートは、coursera の講義内容と内容がかぶってていたので、 飛ばした. 3 つめは、機械学習をシステムトレードに適用する方法について 説明される. 具体的に説明されていたのは、以下のような内容.

  • 線形回帰
  • KKN 法
  • Q 学習(強化学習)

Udacity で Machine Learning for Trading の講義をきいたより

今のところ、 Working with multiple stocks の章を全部終わらせるところまで進んだ。内容は全部英語だが、字幕もあるしそんなに難しい内容ではない。ちゃっちゃと終わらせて、オリジナルのトレーディングアルゴリズム書いてみたい。

時間があれば、 Deep Learning のコースもやってみたい。

https://www.udacity.com/course/deep-learning–ud730www.udacity.com