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mrjbq7/ta-lib · GitHub
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GitHub - mhallsmoore/qsforex: QuantStart Forex Backtesting and Live Trading
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GitHub - cuemacro/finmarketpy: Python library for backtesting trading strategies & analyzing financial markets (formerly pythalesians)
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Deep Q-LearningでFXしてみた | GMOインターネット 次世代システム研究室
Deep Learningによる株価変動の予想 | GMOインターネット 次世代システム研究室
金融取引戦略獲得 複利型深層強化学習 Compound Deep Reinforcement Learning to Acquire Trading Strategies 松井 藤五郎 1,2∗ 片桐 雅浩 2 1 中部大学 生命健康科学部 臨床工学科 2 中部大学 工学部 情報工学科 A
http://sigfin.org/?plugin=attach&refer=SIG-FIN-016-01&openfile=SIG-FIN-016-01.pdfsigfin.org
DeepLearningトレードシステム作成 途中経過4 - トレード学習器
再帰型ニューラルネットワーク講義シリーズ・第1部: RNN入門 - Qiita
[Python]強化学習＋為替トレード戦略 | Momentum
http://nekopuni.holy.jp/2014/08/python%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92%EF%BC%8B%E7%82%BA%E6%9B%BF%E3%83%88%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%89%E6%88%A6%E7%95%A5/nekopuni.holy.jp
Python - アルゴリズムトレードの強化学習アルゴリズムについて調べてみた - Qiita
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
深層強化学習でシステムトレードをやる時に役に立ちそうな資料まとめ - ニートの言葉
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How to build your own algorithmic trading platform - Jon.IO
http://jon.io/how-to-build-your-own-algorithmic-trading-platform.htmljon.io
5 Skills You Need to Become a Machine Learning Engineer | Udacity
MathQuill: Easily type math into your webapp
http://mathquill.com/mathquill.com
将棋の名人を倒すプログラムは、名人でなければ書けないのか？｜人工知能はどのようにして「名人」を超えるのか？｜山本一成｜cakes（ケイクス）
170227 トレンドニュース
AIエンジニアになる方法 - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース）
“既に深層学習ではさまざまな成果が出ており、我々は応用法を探せばいいのです。” https://wirelesswire.jp/2017/02/59008/wirelesswire.jp
Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する - CUBE SUGAR CONTAINER
ビットコインで雇われた匿名の7,500人が「頭脳」となるヘッジファンド「Numerai」｜WIRED.jp
ただの微分幾何学徒だった僕がデータサイエンスを何故/どのように勉強したのか - From Pure Math to Applied Math
170215 トレンドニュース
英国離脱とトランプ当選。世界をひっくり返したビッグデータ会社を畏怖せよ｜ギズモード・ジャパン
良いとも悪いともコメントするのは控えるが、技術が社会にもたらしたインパクトは凄まじいと思う。 www.gizmodo.jp
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。
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。
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。
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.
- Python の numpy, pandas, scipy の使い方
- ヘッジファンドについて
- 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)
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
