Deep Q-Learningã§FXã—ã¦ã¿ãŸ
立教大å¦ã§è©±ã—ãŸã‚»ãƒŸãƒŠãƒ¼ã®å†…容ã§ã™ã€‚Deep Q-Learningã«ã¤ã„ã¦ã®èª¬æ˜Žã¨ã€ãれを応用ã—ã¦ã€ŒFXã§å‹ã¤ã€Agentã®æ§‹ç¯‰ã«ã¤ã„ã¦è©±ã—ã¾ã—ãŸã€‚ç°¡å˜ãªçµæžœã‚‚出ãŸã®ã§ã€ãã‚Œã«ã¤ã„ã®ç°¡å˜ãªè€ƒå¯Ÿã‚‚ã—ã¦ã„ã¾ã™ã€‚Read less
深層強化å¦ç¿’ã§ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ トレードをやる時ã«å½¹ã«ç«‹ã¡ãã†ãªè³‡æ–™ã¾ã¨ã‚ - ニートã®è¨€è‘‰
Photo via Visual Hunt å°‘ã—å‰ã®ã“ã¨ã§ã™ãŒã€AlphaGoã¨ã„ã†å›²ç¢ã®äººå·¥çŸ¥èƒ½ãƒ—ãƒã‚°ãƒ©ãƒ ãŒã‚¤ãƒ»ã‚»ãƒ‰ãƒ«ä¹æ®µã«å‹åˆ©ã—ãŸã“ã¨ã§è©±é¡Œã«ãªã‚Šã¾ã—ãŸã€‚*1 ã¾ãŸã€ä¸€éƒ¨ã®ã‚²ãƒ¼ãƒ ã«ãŠã„ã¦ã€ŒDQN（Deep Q-network）ã€ãŒäººé–“よりも上手ãプレイã™ã‚‹ã‚ˆã†ã«ãªã£ãŸã¨ã„ã†ãƒ‹ãƒ¥ãƒ¼ã‚¹ã‚‚話題ã«ãªã£ã¦ã„ã¾ã—ãŸã。*2 今回ã¯ã“れらã®äº‹ä¾‹ã§ä½¿ã‚ã‚Œã¦ã„る「深層強化å¦ç¿’ã€ã¨ã„ã†ä»•çµ„ã¿ã‚’使ã£ã¦ã€FXã®ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ トレードãŒã§ããªã„ã‹ã¨æ€ã„ã€èª¿ã¹ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚ 注æ„：強化å¦ç¿’ã‚‚FXも勉強ã—始ã‚ãŸã°ã‹ã‚Šãªã®ã§ã€è‰²ã€…é–“é•ã£ã¦ã„る箇所ãŒã‚ã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“。ã”指摘ã„ãŸã ã‘ã‚‹ã¨å¹¸ã„ã§ã™ã€‚ 今回ã®å†…容 1.強化å¦ç¿’ã«ã¤ã„㦠1-1.強化å¦ç¿’ 1-2.Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Edition) 1-3.UCL Course on RL 1-4.強化å¦ç¿’ã«ã¤ã„
トランプæ°ã®ãƒ„イートを機械å¦ç¿’ã—ã€ç‚ºæ›¿ã®äºˆæ¸¬ã‚’ã—ã¦ã¿ãŸã€‚〜GCP ML系使ã„倒ã—〜 - Qiita
GCPã®ML系機能を使ã„ã¾ãã‚ŠãŸã„・・ã¨ã„ã†æ™‚ã«ã¡ã‚‡ã†ã©è‰¯ã„é¡ŒæãŒã‚ã£ãŸã®ã§ã‚„ã£ã¦ã¿ã¾ã—ãŸã€‚GCPã¯æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã‚’è¡Œã†ä¸Šã§å¿…è¦ãªãƒ‡ãƒ¼ã‚¿å–å¾—ã€preprocessingã€å¦ç¿’ã¨äºˆæ¸¬ã¾ã§ã€ãƒ•ãƒ«ãƒžãƒãƒ¼ã‚¸ãƒ‰ãªç’°å¢ƒãŒæƒã£ã¦ã„ã¾ã™ã€‚今回ã¯ãã®ä¸ã§ä»¥ä¸‹ã‚’使用ã—ã¾ã—ãŸã€‚ ML Engine Dataflow BigQuery Natural Language API Datalab コードã¯å…¨ã¦Datalabã§å®Ÿè¡Œã—ã¾ã—ãŸã€‚開発環境を整ãˆã‚‹å¿…è¦ã‚‚ãªãã€ã‚¤ãƒ³ã‚¿ãƒ©ã‚¯ãƒ†ã‚£ãƒ–ã«çµæžœã‚’見られるã®ã§GCPã®ML系を触るã¨ãã¯ç‰¹ã«ãŠã™ã™ã‚ã§ã™ã€‚ æ¦‚è¦ è‰²ã€…ç™ºè¨€ãŒæ³¨ç›®ã•ã‚Œã‚‹ãƒˆãƒ©ãƒ³ãƒ—æ°ã§ã™ãŒã€å¸‚å ´ã¸ã®å½±éŸ¿ã¯ã©ã‚Œä½ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿãƒ„イートã®å¾Œã¨é€šå¸¸(ランダムã«æ™‚間帯をé¸æŠž)ã§USDJPYã®ä¾¡æ ¼å¤‰å‹•ãŒã©ã†é•ã†ã‹æ¯”較ã—ã¾ã™ã€‚ ランダムãªæ—¥æ™‚ ツイート後 横軸ã¯åˆ†ã€ç¸¦è»¸ã¯å¤‰å‹•(円)ã§ã™ã€‚ãã¡ã‚“ã¨åˆ†æ•£ã‚’ã¿ã¦ã„ã¾ã›ã‚“ãŒã€ãƒ„イート後10分ã¯è’ã‚Œ
Deep Q-Learningã§FXã—ã¦ã¿ãŸ - GMOインターãƒãƒƒãƒˆã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ— ã‚°ãƒ«ãƒ¼ãƒ—ç ”ç©¶é–‹ç™ºæœ¬éƒ¨
æ¬¡ä¸–ä»£ã‚·ã‚¹ãƒ†ãƒ ç ”ç©¶å®¤ã®JK（男）ã§ã™ã€‚よã‚ã—ããŠé¡˜ã„ã—ã¾ã™ã€‚ 今回ã¯Deep Q-Learningã¨ã„ã†æ‰‹æ³•ã§FXã‚’ã‚„ã£ã¦ã¿ãŸã®ã§ç´¹ä»‹ã—ã¾ã™ã€‚å‰å›žã®ãƒ–ãƒã‚°ã§ã¯ã€LSTMã¨ã„ã†ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニング(Deep Learning; 深層å¦ç¿’ã¨ã‚‚)ã®ä¸€ç¨®ã‚’使ã£ã¦ã€æ ªä¾¡å¤‰å‹•ã®äºˆæƒ³ã‚’ã—ã¾ã—ãŸã€‚ã“ã‚Œã¯ã€Œæ•™å¸«ã‚ã‚Šå¦ç¿’ã€ã¨ã„ã†æ‰‹æ³•ã§ã€ã‚³ãƒ³ãƒ”ュータã«å¸¸ã«ã€Œæ£è§£ã€ã‚’æ•™ãˆã¦å¦ç¿’ã•ã›ã¾ã™ã€‚ã§ã‚‚ã€ã‚ˆãよã考ãˆã‚‹ã¨é‡‘èžå•†å“ã£ã¦æ™‚間変動ã®äºˆæƒ³ãŒæœ€çµ‚目標ã˜ã‚ƒãªã„ã§ã™ã‚ˆã。最終目標ã¯ï¼ˆåŸºæœ¬çš„ã«ï¼‰é‡‘èžå•†å“ã®å£²è²·ã§å„²ã‘ã‚‹ã“ã¨ã€‚ã¤ã¾ã‚Šäºˆæƒ³ã‚’å…ƒã«ã€ã„ã¾å£²ã‚‹ã®ã‹ã€è²·ã†ã®ã‹ã€ä½•ã‚‚ã—ãªã„ã®ã‹ã€ã¨ã„ã†ã€Œè¡Œå‹•ã€ã‚’決ã‚ã‚‹ã“ã¨ã§ã™ã€‚完全ã«æœªæ¥ãŒã‚ã‹ã‚‹ã®ã§ã‚‚ãªã„é™ã‚Šã€ã“ã®è¡Œå‹•ã«ã€Œæ£è§£ã€ãŒç„¡ã„ã“ã¨ãŒã‚ã‹ã‚Šã¾ã™ã€‚ 完全ã«äºˆæƒ³ã™ã‚‹ã®ã¯ç„¡ç†ï¼ˆçŸæœŸçš„ã«ã¯è²·ã£ãŸã‚Šè² ã‘ãŸã‚Šï¼‰ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“ãŒã€é•·æœŸçš„ã«ã¯å„²ã‘るよã†ãªã€Œæ–¹é‡ã€ã¯ç«‹ã¦ã‚‰ã‚Œã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œãªã„。ã“ã®ã‚ˆã†ã«ã€Œæ–¹é‡
Time Series Forecasting With Python
Introduction to Time Series Forecasting With Python Discover How to Prepare Data and Develop Models to Predict the Future $37 USD Time series forecasting is different from other machine learning problems. The key difference is the fixed sequence of observations and the constraints and additional structure this provides. In this mega Ebook written in the friendly Machine Learning Mastery style that
ディープラーニングã§FXシステムトレード - Qiita
FXシストレプãƒã‚°ãƒ©ãƒ ã®ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニング版を作ã‚ã†ã¨ã—ã¦ã€ å¶ç„¶ã§æœ€å¼·ã®ã‚¢ãƒ«ã‚´ãŒèª•ç”Ÿã—ãŸï¼ˆæ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã§FXシステムトレード） - Ryoã®é–‹ç™ºæ—¥è¨˜ ã«ã€ [TensorFlowã§æ ªä¾¡äºˆæƒ³] 0 - Google ã®ã‚µãƒ³ãƒ—ルコードを動ã‹ã—ã¦ã¿ã‚‹ - Qiita ã®TensorFlowコードを移æ¤ã—よã†ã¨ã—ãŸã‘ã©ã€çµæ§‹é¢å€’ã§æŒ«æŠ˜ã—ãŸã®ã§ã€å‰ã«æ›¸ã„㟠簡å˜ãªãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã®ã‚µãƒ³ãƒ—ルコード (2入力1出力/2クラス分類) with Keras (Chainerã¯æŒ«æŠ˜) - Ryoã®é–‹ç™ºæ—¥è¨˜ ã®Kerasã«ã‚ˆã‚‹DNNã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ã‚’Googleã®ã‚„ã¤ã«åˆã‚ã›ã¦ç§»æ¤ã—ã¦ã¿ãŸã€‚ 3000 epoch回ã—ãŸæ„Ÿã˜ã ã¨ã€æœ€çµ‚çš„ã«è¿‘ã„åŽç›ŠãŒå¾—られãŸãŒã€å®‰å®šã—ã¦ä¸ŠãŒã£ã¦ã„ã‚‹æ„Ÿã˜ã«ã¯ãªã‚‰ãªã‹ã£ãŸï¼ˆï¼é ‘強性ãŒä½Žã„。最後ã®æ•°ã‹æœˆã§ã©ã‹ã£ã¨ä¸ŠãŒã£ã¦ã„る）。 ã®ã§ã€30000 epoch回ã—ãŸçµæžœã‚’見ã¦ã¿ã‚‹ã€‚ å¦ç¿’時間ã¯10
Online Courses - Learn Anything, On Your Schedule | Udemy
Sorry, this course is no longer accepting enrollments.
ディープã˜ã‚ƒãªã„機械å¦ç¿’ã§ç‚ºæ›¿(FX)ã®äºˆæ¸¬ã‚’ã—ã¦ã¿ã‚‹ - Qiita
機械å¦ç¿’ã¨ã„ã†ã¨æ·±å±¤å¦ç¿’（ディープラーニング）を連想ã•ã‚ŒãŒã¡ã§ã™ãŒã€ãれ以外ã«ã‚‚沢山ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ã¾ãŸã€ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ã˜ã‚ƒç„¡ã„ã‹ã‚‰ãƒ€ãƒ¡ã‹ã¨ã„ã†ã¨ãã†ã§ã‚‚ã‚ã‚Šã¾ã›ã‚“。 ã¨ã„ã†ã‚ã‘ã§ã€å‰å›žã®è¨˜äº‹ã®ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’別ã®æ©Ÿæ¢°å¦ç¿’ã§ã‚„ã£ã¦ã¿ã¾ã™ã€‚ 関連シリーズ - 第１回 TensorFlow (ディープラーニング)ã§ç‚ºæ›¿(FX)ã®äºˆæ¸¬ã‚’ã—ã¦ã¿ã‚‹ - 第２回 ディープã˜ã‚ƒãªã„機械å¦ç¿’ã§ç‚ºæ›¿(FX)ã®äºˆæ¸¬ã‚’ã—ã¦ã¿ã‚‹ - 第３回 TensorFlow (ディープラーニング)ã§ç‚ºæ›¿(FX)ã®äºˆæ¸¬ã‚’ã—ã¦ã¿ã‚‹ CNNç·¨ TL;DR 資産ã®å¢—減をグラフã«ã—ã¾ã—ãŸã€‚åŠå¹´ã»ã©ã§12%ã®åˆ©ç›Šã«ãªã£ã¦ã¾ã™ãŒã€å¦ç¿’ã®æ¡ä»¶ã«å¯¾ã—ã¦çµæžœãŒãƒãƒã‚¹ãƒˆã§ã¯ç„¡ã„ã®ã§ä»Šå¾Œã‚‚ã†ã¾ãã„ãã¨ã¯é™ã‚Šã¾ã›ã‚“。 GitHubã«Notebookã‚’ç½®ã„ã¦ã‚ã‚Šã¾ã™ã€‚ Forkã—ã¦éŠã‚“ã§ã¿ã¦ãã ã•ã„。 https://github.com/hayatoy/ml-forex
TensorFlow (ディープラーニング)ã§ç‚ºæ›¿(FX)ã®äºˆæ¸¬ã‚’ã—ã¦ã¿ã‚‹ - Qiita
今回ã¯ä»¥ä¸‹ã®è«–文をå‚考ã«ã€éŽåŽ»ã®å€¤å‹•ãã®å¤‰å‹•é‡ã‚’å¦ç¿’ã•ã›ã¦ã¿ã¾ã™ã€‚ 終値ã®å¤‰å‹•å€¤ã‚’特徴é‡ã¨ã—ã¦ã€æ¬¡ã«ä¸ŠãŒã‚‹ã‹ or 下ãŒã‚‹ã‹ã‚’予測ã™ã‚‹2クラスå•é¡Œã§ã™ã€‚ Artificial neural networks approach to the forecast of stock market price movements (精度ãŒå¹³å‡8割もã‚ã‚‹ã‘ã©â€¦ãƒ›ãƒ³ãƒˆã‹ãªã） ヒストリカルデータã®å–å¾— フリーã§ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã‚’ダウンãƒãƒ¼ãƒ‰ã§ãã‚‹ã¨ã“ã‚ã¯ãŸãã•ã‚“ã‚ã‚Šã¾ã™ãŒã€ç´°ã‹ã„時間å˜ä½ï¼ˆï¼•åˆ†è¶³ã¨ã‹ï¼‘分足）ã«ãªã‚‹ã¨æ•°ãŒé™ã‚‰ã‚Œã¾ã™ã€‚有åã©ã“ã‚ã 㨠FXDD OANDA (API) Dukascopy ã“ã®è¾ºã‚Šã§ã—ょã†ã‹ã€‚ãŸã 注æ„ã—ãªã‘ã‚Œã°ãªã‚‰ãªã„ã®ã¯ã€ã©ã“ã§ãƒ€ã‚¦ãƒ³ãƒãƒ¼ãƒ‰ã—ã¦ã‚‚åŒã˜ãƒ‡ãƒ¼ã‚¿ã§ã‚ã‚‹ã¨ã¯é™ã‚‰ãªã„点ã§ã™ã€‚ ãªâ€¦ 何を言ã£ã¦ã„ã‚‹ã®ã‹ ã‚ã‹ã‚‰ãーã¨æ€ã†ãŒã€ä¿ºã‚‚何をã•ã‚ŒãŸã®ã‹ã‚ã‹ã‚‰ãªã‹ã£ãŸâ€¦â€¦â€¦ æã‚ã—ã„ã‚‚ã®ã®ç‰‡é±—
1
ランã‚ング
ランã‚ング
ランã‚ング
リリースã€éšœå®³æƒ…å ±ãªã©ã®ã‚µãƒ¼ãƒ“スã®ãŠçŸ¥ã‚‰ã›
最新ã®äººæ°—エントリーã®é…ä¿¡
j次ã®ãƒ–ックマーク
kå‰ã®ãƒ–ックマーク
lã‚ã¨ã§èªã‚€
eコメント一覧を開ã
oページを開ã
RL-Trading/TradingEnv with keras-rl.ipynb at 219c61fca71dae7af6717b32b5e658c621221e90 · ksemianov/RL-Trading
OANDA REST-V20 APIã§ç‚ºæ›¿ã®æƒ…å ±ã‚’å–å¾—ã™ã‚‹ | disce Omnes
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}