Python

はじめに システムトレードで使用するアルゴリズムの中でも「ロジスティック回帰」は、初心者でも学びやすく、幅広く活用されています。この記事では、ロジスティック回帰の基本を初学者に向けてわかりやすく解説していきます。 ロジスティック回帰とは？ ...

はじめに システムトレードでは、過去のデータを分析して取引戦略を構築することが重要です。その際に役立つのが「統計学」です。今回は、統計学の基礎の一つである「t検定」について解説します。この手法を理解すれば、取引戦略が有効かどうかを判断するた...

はじめに システムトレードでは、プログラムを使って株式やFXの売買を自動化します。このプログラムに「機械学習」という技術を活用すると、市場のデータを分析し、売買のタイミングを賢く判断できるようになります。その中でも「教師あり学習」は、最も基...

はじめに システムトレードや機械学習の分野では、数学的なモデルを活用して予測や意思決定を行います。その中で重要な役割を果たすのが「活性化関数」です。本記事では、活性化関数の基本的な役割や種類、活性化関数がどのようにシステムトレードや機械学習...

はじめに システムトレードや機械学習の分野では、「損失関数」が使われます。損失関数は、モデルがどれだけ間違っているかを数値で表すために使用されます。この記事では、損失関数の基礎についてわかりやすく解説します。 損失関数とは？ 損失関数とは、...

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...