たくすけ @takusuke_trader
日本株の分析＆自動売買システム開発に挑戦中｜統計・プログラミング・投資戦略を学びつつアウトプットするbotter｜学びの記録を発信します。｜日々の学習用https://t.co/PjG5R66dlC Joined January 2025-
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特徴量のカテゴリを決めた。 決め方として、 ①問題設定の理解 ・予測したい事象の言語化 ・成功失敗のパターンを言語化 ②仮設立案 ・こういうファンダやテクニカルがこう影響しそうだ ③カテゴリの設計 ・仮説に基づきカテゴリ決め ④カテゴリ毎に特徴量作成 ・複数作って相関、実験で選定
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実験の進め方を決めた。 ①ベースモデル決定 ・サンプル、モデルなど手法、粗いパラメタを決める ②特徴量をカテゴリ別に選別 ・カテゴリ毎に特徴量を分析、直交、選定 ③全体カテゴリで特徴量を選別 ・カテゴリ間の相互作用、重要度で選定 ④安定性確認 ・seedを変えて確認 ⑤各種パラメタを確定
実験管理で事前に決めるべきこと💡 ①実験ID・命名規則・実験の階層構造（グルーピングetc） ②評価指標のルール（実験間比較、Fold間etc） ③特徴量、モデル、モデルハイパラ管理方法 ④ラベリング、データハイパラ管理方法 ⑤ロギング（ローカル出力、ノートブック表示、W&Bロギング）
#作業ログ 実験管理環境の一次版完成✨ パラメタを設定すると、 ファイナンス機械学習のサンプリング・重み・CV・モデル評価まで一括実行。 実験は W&B でトラッキング📊 考察はChatGPTでテンプレート化し、 結果はObsidianで見える化。 実験とナレッジをつなげた。 実験しながら微修正を継続する。
思うところがありEDAを実施しているが、今の問題設定を見直した方がいいかもしれない。 色々仮説を検証して裏付けられたり、誤りだとわかったりガチャガチャやっている。 この検証記録もobsidianで整理している。
実験管理について一冊本を読み、重要性を理解。 実験管理に基づいた考察を行わずいいスコアは得られないはずなので、実験管理をせずにMLは語れないなと・・・感じた。 逆に言うと、実務でMLを触っていると実験管理やパイプライン、ベースラインなどキーワードが出てくると思った。
丸まる一週間夏季休暇を取り、休み中は隙間時間にインプットを行った。 休み前は特徴量の分析を行っていたが、このままプロセスもなく分析評価を繰り返しても混乱するだろうと思い、実験管理を学んでから手を動かすことにした。 夏季休暇中の進展はここに気づけたこと。
#作業ログ 今朝obsidianを複数PC、スマホから同期を取って操作できるようにできた。これで夏季休暇中に外出先からでも隙間時間にメモが取れる。 外出中や移動中は急に思いついたり、普段あまり調べないことをチェックしたりできるので気づきをメモして、知識に昇華したい。
#作業ログ しばし夏季休暇のためシストレ開発は停滞するが、似た特徴量のグルーピングや特徴量毎に目的変数への寄与度をSFI、MDA、NMI、CORRなど複数の観点で分析できるフレームを作ったので復帰後に評価検証して、特徴量確定をするつもり obsidianは変わらず触っている。そしてMCPも興味出てきた。
#作業ログ 特徴量選別を行っているが、実践していることをObsidianで整理していたらObsidianにはまってしまい、開発が停滞 Obsidian×Cursorの組み合わせが素晴らしい 今まで積み上げたメモやJupyterNotebook、ChatGPTの知見を再整理して、自動でノートを作ってくれているからチェックだけでまとまる
#作業ログ MDI,MDA,SFIで特徴量重要度の計算結果が出力されるところまできた。考察はまた別途。 ここからのプロセスがまだ手探りなので色々試行錯誤したい。
#作業ログ 特徴量作成が完了したため、モデリングを再構築している。見直ししたい箇所が出て一部きたためリファクタリングをしているところ。 また、今までの学びの整理とこれからも学びを続けることを想定し、obsidianを使い始め使い方の整理から進めているがCursor使った効率化を模索中
#作業ログ 月曜もRizinの余韻に浸ったため昨日から着手 特徴量に関して加工方法（スケール除去・定常化・標準化など）を整理完了。ランダムフォレスト等での「閾値による分離」では、銘柄間で比較可能なスケールと定常性のある安定した系列が重要。モデルの解釈性と汎用性が向上することを期待・・・
#作業ログ 特徴量の定常性について分数次差分を使った適用が完了し、標準化について検討中。 標準化の使い方が非常に悩ましい。 どの特徴量を標準化すべきなのか実数を使うべきなのか危害学習モデルのアルゴリズムを振り返りながら適切な考え方を整理している。
#作業ログ ベースとなる特徴量作成は完成。今手元にあるデータで作れない特徴量は別途検討する。 続けては定常化判定、定常化、標準化のロジックが完成。 データ量が多いのでメモリ効率、性能効率を検討中。
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