出版社内容情報
今後1週間の株価予想を人工知能にやらせよう！ 最近話題の人工知能や機械学習を活用して株式投資をやってみたい方を対象に、本格的な分析の手法を解説します。
内容説明
ＰｙｔｈｏｎとＪｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋではじめる株価分析＆シミュレーション！金融への応用の現状と将来を探る！Ａｎａｃｏｎｄａ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗほかライブラリを使って試してみよう！
目次
第０章 ディープラーニングの歴史―金融業界とデータ分析
第１章 分析環境の準備
第２章 古典的な回帰分析を用いた株価予測
第３章 ニューラルネットワークの基礎理論
第４章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによるニューラルネットワークの構築
第５章 人工知能技術の金融応用の現状と将来
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
Takashi Naito
6
この手の本最近多いよね。まずサンプルが動くことが嬉しい（これすごく大事）。 株やってる人向けというよりは機械学習好きな人向けの本だと思う。株価分析とシミュレーションが実装できることがこの本の売りだが、実装したものをどう売買に応用させるかとかは特に詳細な記載はなかったの読み手の想像力でカバーが必要。 お金持ちになるための本というよりか、プログラミングで行う分析手法の入門本。2019/12/30
yyhhyy
1
株価指数の理論に関する知識がある人がTensorFlowを使ってみたよ、という本。金融の専門家ではない立場からすると、これで何のメリットが生まれたのかはよくわからなかった。また、データも買わなければならない。2020/10/24
ぽむぽむ
0
Tensorflow関連は後半。2021/04/17
Haruki
0
quants(計量分析)を行うベンチャー？による投資判断材料としてのDeep Learningの使い方の紹介。回帰分析によるリターン予測、パーセプトロンと逆誤差伝播法の解説、TensorFlowのDeepLearning、RNNを用いて株価変動を学習し、予測する例を紹介します。学習効率化のため、正規化、バッチ標準化も使いながら計算しています。 自分のパッケージのバージョンのミスマッチかで、一部コードがうまく動かないところがあった。 投資で実践するにはこれをベースに様々な変数を学習していく必要がある。2020/06/21
