人工知能・機械学習

はじめに 機械学習を利用したシステムトレードでは、大量のデータを効率的に分類し、隠れたパターンや異常値を見つけることが重要です。その際に役立つ手法の1つが「DBSCANクラスタリング」です。本記事では、DBSCANクラスタリングについての基...

階層的クラスタリングは、データを「階層状」に分類する、機械学習における分析手法の一つです。この方法では、データがどのように似ているかを視覚的に確認することができるため、データの構造を理解するために広く利用されています。この記事では、初学者の...

システムトレードや機械学習では、データを分析して未来を予測するために「説明変数」と「目的変数」という概念が頻繁に使われます。これらはデータ分析の基礎であり、これを理解することで、さまざまな予測モデルや統計手法を正しく活用できるようになります...

K-meansクラスタリングとは K-meansクラスタリングは、データをいくつかのグループ（クラスタ）に分ける手法の一つです。データを複数のクラスタに分類することで、その特徴を分析しやすくし、画像分類やマーケティングなど幅広い分野で利用さ...

機械学習を利用して、システムトレードの戦略分析をしてみたいと考えている方に向けて、今回の記事では、特に「非線形回帰分析」について解説します。まずは基本的な概念から入り、実際にどうやって使われるのかを具体例を交えながら説明していきます。＜参照...

初めに システムトレードや機械学習において、「特徴量エンジニアリング」は非常に重要な役割を果たします。とはいえ、「特徴量」や「モデル」という言葉自体に馴染みがない方も多いかと思います。ここでは、これらの基本的な概念をわかりやすく解説し、さら...

システムトレードは、コンピュータが自動で取引を行い利益を目指す手法です。機械学習を活用してシステムトレードを行う際には、大量のデータを正しく使うことが重要です。ですが、生のデータをそのまま使うと、うまく学習できなかったり、正確な予測ができな...

システムトレードは、コンピュータが自動的に売買のタイミングを判断することで利益を狙う手法です。システムトレーダーが正しい売買の判断をするためには、多くのデータをもとに相場を分析することが重要です。その分析手法の一つが「重回帰分析」です。この...

システムトレードは、コンピュータを使って自動で取引を行う手法です。システムトレードで利益を出すためには、データを分析して「売買のタイミング」を見つけることが重要です。そのための分析方法の一つが「単回帰分析」です。今回は、単回帰分析とは何か、...

はじめに ディープラーニングは、大量のデータを使って「コンピュータが自分で学習する」技術であり、システムトレードに応用することで、より高度な分析や予測が可能になります。今回は、ディープラーニングとは何か、そしてシステムトレードにどのように役...