オススメの歴史・古典の本 日本史を学ぶならこの本だ！中央公論社「日本の歴史」シリーズがオススメすぎる
機械学習（AI・ニューラルネットワーク）シストレ・機械学習のために為替の日足データを取得する際の注意点
ニューラルネットワーク用の学習データとして為替データのスクレイピング が必要だったので、その方法を備忘録として残しておきます。 為替データの注意点 為替データは多くのサイトで掲載されており、データの取得先にはさほど苦労しないと思います。しかし、為替データの取り扱いには注意すべき点があります。 それは、取得先のサイトによって次の２つがバラバラ...
機械学習（AI・ニューラルネットワーク）k分割交差検証をkerasで実践する方法をメモしとく【ニューラルネットワークを動かしてみた】
kerasを使ってk分割交差検証をやってみたので、その方法を備忘録として整理しておきます。kerasにはk分割交差検証の機能が用意されていないので、自分で作ってやる必要があります。 k分割交差検証にはsklearnモジュールを使う kerasにはk分割交差検証機能がありませんが、scikit-learnモジュールにその機能があるのでそれを利用します。 ...
機械学習（AI・ニューラルネットワーク）なぜ交差(クロス)エントロピーが機械学習（ニューラルネットワーク）の損失関数に使われるのか？
今回は、機械学習でよく使われる損失関数「交差エントロピー」についての考察とメモ。 損失関数といえば二乗誤差が有名ですが、分類問題を扱う際には交差エントロピーが頻繁に使われます。 そこで、「なぜ分類問題では交差エントロピーが使われるの？」ってところが気になったので自分なりに調べてみました。 交差エン...
日本株のシステムトレード連続陽線の後に陰線が出る確率をpythonと日本株で検証してみた【ローソク足パターン分析】
以下の記事で「連続で陰線がでた後は陽線は出やすいのか？」を検証したところ、これが迷信であることがわかりました。 今回は、逆に「連続で陽線が出た後に陰線は出やすいのか？」を検証します。前提条件は、上の記事と同じです。 対象期間：2007年1月1日〜2019年3月8日 対象銘柄：2019年3月14日時点の日経225採用銘...
奈良時代行基ってどんな人？そのエピソードや生涯をわかりやすく紹介【奈良の大仏と橋作って温泉も開いた伝説級ハイパー僧侶】
今回は、奈良時代に大活躍した行基（ぎょうき）について詳しく紹介してみたいと思います。 行基は、奈良時代について知ろうとすると必ず登場する人物であり、次の２つの功績により民衆やその後の日本の歴史に大きな影響を与えてきました。 ・飢えに苦しむ人々を助ける慈善事業や民の生活を支える公共事業を実施した日本史上でも屈指の社会事業...
日本株のシステムトレード連続陰線の後に陽線が出る確率をpythonと日本株で検証してみた【ローソク足パターン分析】
チャート見ていてこんなことを思ったことはありませんか？ 「５回も連続で陰線なんだから次は陽線が出るんじゃないか・・・？」 今回は、この疑問を検証してみることにします。 対象期間：2007年1月1日〜2019年3月8日 対象銘柄：2019年3月14日時点の日経225採用銘柄 使うローソク足：...
平安時代【中盤】皇后と中宮の違いとは？そわかりやすく紹介！【藤原氏の権力争いの歴史】
今回は、平安時代に登場する皇后と中宮の違いについて解説します。 皇后と中宮は、どちらも天皇の正妻を意味する言葉です。 正妻とは数いる女性たちの中から選ばれた１人のことを意味するはずなのですが、平安時代中期には皇后と中宮で正妻が２人いた時代がありました。意味がよくわからないかもしれませんが、この記事を読み進め...
日本株のシステムトレードVPSでpythonのscheduleモジュールをバックグラウンドで実行する方法
以下の記事でpythonのscheduleモジュールの説明をしたので、実際にVPS上で実行する方法を備忘録として残しておきます。 cronを使わずscheduleモジュールを使う理由 VPSでサーバを借りると、ほぼ確実にLinux系のOSを使うことになります。ubuntuとかCentOSとか。そして、LInux系のOSにはcron...
統計・数学pythonで株価の対数差収益率を求める方法【時系列データの対数差分をとる】
今回は、pythonを使って株価の対数差収益率を計算してみるという内容。 pythonの場合、numpyモジュールとpandasモジュールを使う２つの方法がありますが、この記事ではpandasを使います。（どっちも方法はほとんど同じ） 計算式を確認しておく プログラムの話をする前に、対数差収益率の計算式を確認しておき...
統計・数学相関性、相関係数とは？株価のデータをpythonで考察してみた
今回は、統計における相関性について株価データを使って色々と考察してみようと思います。 株価でいう相関性とは例えば、トヨタ(7203)、コマツ(6301)、NTTドコモ(9501)、KDDI(9613)の４つの株価データを見る時に、 トヨタとコマツは景気敏感株だから、似たような動きをしそうだ NTTドコモとKDDIはディフェンシブ...