【システムトレード】相場AI作成講義【Python】

日程:2020/06/14(日)10:00 〜 18:30

募集期間:2020/05/13(水) 06:32 〜2020/06/14(日) 18:30

会場:新大阪・南方付近

主催 : きゅう

ハッシュタグ :#Python
募集内容

以前申込みいただいた方

5000円(会場払い)

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新規枠

5000円(会場払い)

先着順
2/3

イベントの説明

こんにちは。主催者のきゅう(twitter : @trading_algo_Q)です。

以前プライベートで相場分析に特化した、AI講義を行ったのですが、

好評で、ぜひ受けて見たいという方がいましたので、今回は一般募集します。

内容としては、機械学習の基礎から、非常に高度なAI作成の部分までカバーします。

前回開催の際に、講義時間が全く足りなかったので、今回は、事前学習と復習用動画を用意します。

★★★★★★★★★★講座内容★★★★★★★★★★

<事前学習動画>

  1. 人工知能・機械学習・深層学習とは
  2. 機械学習で相場を分析するための事前知識
  3. AI作成の基礎講義

4.lightGBMコード解説

youtube動画を送信しますので、見ておいていただけると幸いです。

講義ではコードの解説や実践的な話が中心になるので、AIや機械学習の基礎知識を、

勉強していただきます。

内容は基礎的な概念の説明となります。

<本番講義内容>

1.【講義】 事前学習動画振り返り

2.【講義】 AIコード解説

使用アルゴリズムはlightGBMとKerasのLSTMの2種類となります。

他に使用するロジックやライブラリはKfolf法、optunaによるパラメータ空間探索

データのスケーリング(前処理)などです。

  1. 【グループ】指標作成

ビットコインの価格データを使って、AIに取り込む指標を作成していただきます。

いくつか実際に精度を上げるような指標の作り方についてお話しします。

本講座のサンプルコードでは、基本的には短期の時間足を使用しますが、長期足を用いることもできます。

  1. 【グループ】成果発表会

AIの学習精度を発表してもらいます。

<復習課題>

  1. lightGBMのパラメータについて
  2. Kfold法について
  3. 講義後の結果報告(もし分析に余裕があれば)

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★

注意:

相場のAI予測は、大手のファンドでも苦戦を強いられるくらい、非常に難度が高いです。

この講義を受けたからと言って、相場が予想できるようになるわけではありません。

あくまで、初心者がAIで相場を予測するための、「基礎知識の道具箱」をお渡しするだけです。

全く精度が出なくてもクレームや返金は受け付けておりません。

基本的には受講者のレベルや意見交換の進み具合に合わせて、進行していくので、 参加する会によって、講義内容が多少異なる場合があります。

【持ち物】

ノートPC

ポケットWi-Fi(会場にも用意しておりますが、詰まりなど気にされる方はご持参ください)

【日時】

6/14(日)

10:00 会場

10:00〜 10:30 自己紹介

10:30〜 18:00 講義と演習

18:00〜 18:30 成果発表

18:30〜 懇親会

【最寄り駅】

地下鉄御堂筋西中島、阪急南方 徒歩5分

JR新大阪、地下鉄御堂筋新大阪 徒歩7分

(後ほど参加者に住所をお伝えします)

【参加費】

¥5000 学生は¥4000

【参加対象者】

相場に対する最低限の知識があること →具体的には、実際に取引経験があることが望ましいです。

Pythonの基礎知識があること たとえばですが、下記のページのコードの内容くらいはスラスラわかるくらいが望ましいです。 https://note.com/trading_dog_q/n/n4301261ba622 →コードに関しては、精度アップのために、 非常に高度な内容も含むため、

なるべくフォローはしますが、 PandasやNumpyの最低限の知識があることが望まれます。

【注意】

今回もコロナ問題の収束具合を鑑みて、予告なしに中止する可能性があります。

ご了承ください。

具体的な講義内容や、スライド内容などもし気になる方がいらっしゃれば、connpassページか、 twitter : @trading_algo_Qまでご連絡いただけますと幸いです。

「以前申込みいただいた方」の枠は前回の申し込みがあった方で先着9名に入っていた方のみを対象とします。

新規の方はお申し込みにならないようお願いいたします。

合計8名まで受講可能とします。

エントリー先

https://connpass.com/event/176231/