Yodaka
開発記録#121(2024/11/1)【MLbot開発】「LSTMとアンサンブル学習(バギングとブースティング)」
前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。 今回は「LSTMとアンサンブル学習」というアプローチでMLbotを作ってみました。 本記事では、このアプローチについて整理するととともにプログラムのプロトタイプの解説も行います。 解決したかったこと ・アンサンブル学習について理解する ・LSTMとアンサンブル学習を組み合わせることの優位性を知る ・LSTMとアンサンブル学習を組み合わせることの問題点を知る ・上記の問題点を踏まえて、それらの解決策を調べる ・MLbot開発の引き出し ...
開発記録#120(2024/10/30)【MLbot開発】「A3CとLSTM」
前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。 今回は「A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）とLSTM」を組み合わせたMLbotのプロトタイプを作ってみました。 今日はA3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic)×LSTM。とりあえずコード書いて一つずつ理解していく。 pic.twitter.com/1lC6qEzqFL— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) Octo ...
開発記録#(2024/10/28)「スイスフランショック」
前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。 今回は、金利について調べている時に気になったトピックである「スイスフランショック」についてまとめました。 解決したかったこと ・金融政策としての外貨準備や外貨準備高について理解する ・その一例として取り上げられることがあるスイスフランショックについて知る ・金利について理解を深め、市場の動向を予測したり予測を修正したりする考え方の土台作りをする 今週の読書テーマは"金利"の基礎固め。 pic.twitter.co ...
開発記録#119(2024/10/26)ML bot開発「GAとLSTM」
前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。 今回はGA(Genetic Algorithm, 遺伝的アルゴリズム)とLSTMを組み合わせたbotを作ってみました。 今日もコツコツやる。触って理解を深める。 pic.twitter.com/emOo5WBdLD— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) October 26, 2024 解決したかったこと ・GAの概念を理解する ・GAとLSTMを組み合わせたプログラムの雛形を作る ・GAとLSTM ...
開発記録#118(2024/10/22)MLbot開発「PPOとLSTM」
前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。 今日はPPO。 pic.twitter.com/bZsAYpmrIx— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) October 22, 2024 PPOとは PPO（Proximal Policy Optimization）は、強化学習のアルゴリズムの一つであり、特に連続的なアクションスペースを持つ問題に適用されることが多いポリシー勾配法の一種です。2017年にOpenAIによって導入されたこの手法は、 ...
開発記録#117(2024/10/21)MMbot開発「LSTMとの組み合わせ6種」
前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。 今回は「LSTMとの組み合わせのアイデア」を考えて、簡単なコードの雛形をまとめました。 試したい組み合わせ ・Proximal Policy Optimization (PPO)・Genetic Algorithms (GA) ・Gaussian Processes (GP) ・Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) ・Bagging and Boosting ・Multi-task Le ...
開発記録#116(2024/10/16)MLBot開発「DDPGとLSTM」
前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。 今回は「DDPGとLSTMの組み合わせ」を実行するbotを組んでみました。 今回参考にしたのは@lawn_repさんのポストです。 DDPG に LSTM 組み込んでみたけどどうやろ？ pic.twitter.com/56j3JAmmyv— しば（Lawn） (@lawn_rep) October 13, 2024 解決したかったこと ・DDPGとLSTMの定義を明確にする ・DDPGとLSTMの組み合わせのメリットを明 ...
開発記録#115(2024/10/15)「Pythonの話.2 データとオブジェクト：型、値、変数、名前」
前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。 参考 入門 Python 3 Pythonのデータはオブジェクト Pythonのデータはオブジェクトです。メモリ内のデータ値をオブジェクトの殻で包み込んでいます。 これは、ひとまとまりのデータをオブジェクトの箱に入れているようなイメージです。プログラム全体で見ると、オブジェクトの箱が棚に並べられている様子を思い浮かべると良いです。 オブジェクトの箱の中には主に4つの構造がある。 型(データが何に使えるのかを表す) 値(型に従って解釈 ...
開発記録#114(2024/10/14)MLbotの開発.5「DQNとLSTM」
前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。 これ、気になるので自分でも実装してみる。まずはCursorに雛形作らせる。 https://t.co/jvu60avqIM— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) October 14, 2024 ポイント ・MLbotの開発ネタを増やす ・DQN（Deep Q-Network）とLSTM（Long Short-Term Memory)について理解する ・bot開発の引き出しを増やす ・画像を手がかり ...
開発記録#113(2024/10/13)「オンチェーンデータを用いた価格予測MLbotのプロトタイプ」
前回の記事に引き続き、今回も仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。 今回はオンチェーンデータを用いた価格予測MLbotのプロトタイプを作ってみました。 ML×DeFibot、アリだな。研究のつもりでプロトタイプ作ってみよ。— よだか(夜鷹/yodaka) (@yodakablog) October 12, 2024 解決したかったこと ・オンチェーンデータで価格予測をする ・DeFiでもMLを使った自動取引botを作ることができるようになる ・それらを行うためのコードの基本構造を理解する ...