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ChatGPT APIの呼び出しはもうやめよう。強化学習で作る、自分だけの自動売買AI

自分で学習させたAIが株式の配分を決め、自動で注文を出します。 Pythonの基礎と強化学習の原理から始め、実際の株価データを使って、自分だけの売買AIを学習させます。バックテストで市場と運用成績を比較し、報酬関数や学習設定を変更しながら戦略を改善します。学習済みモデルを韓国投資証券の模擬投資やAWSでの自動実行までつなげ、講座終了後も自分で修正・改良できる、自分だけの自動売買AIを完成させましょう。

6名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Reinforcement Learning(RL)
Reinforcement Learning(RL)
Quant
Quant
Investment
Investment
Financial Technology
Financial Technology
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Reinforcement Learning(RL)
Reinforcement Learning(RL)
Quant
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Investment
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Financial Technology
Financial Technology

この講座で身につくこと

  • 自分だけの強化学習自動売買AIモデルとコード - 実際の株価データで売買方針を学習し、目標株式比率を決定するAIモデルと実行コードを完成させます。

  • PCの電源を切っても自動で稼働するトレーディングシステム ― 証券会社のAPI・AWS・Telegramを連携し、決められた時間に実行される自動売買システムを構築します。

  • AI戦略を分析・改善する能力 - ベンチマークと収益率・最大ドローダウン・取引行動を比較し、報酬関数と学習設定を調整する方法を学びます。

  • 講義終了後も発展させられる自分だけのプロジェクト ― 提供されたコードやモデルを修正し、新しい指標・報酬・学習設定を試しながら再学習できます。

次のような方に
おすすめです

受講対象

  • Pythonで何を作ろうか悩んでいる方――実際のデータを使い、学習から自動実行までつながるAIプロジェクトを作ってみたい方。

  • 自分で学習させたAIで自動売買を実装したい方 — 入力データと報酬を設定し、自ら学習させたモデルファイルを扱ってみたい方。

  • 強化学習を実際の問題に適用したい方 — 概念をコードにつなげ、モデルの行動と結果を説明する経験が必要な方。

  • バックテストの先で行き詰まっていた方――証券会社のAPI接続からサーバーの実行、通知までを一つのプロジェクトとして完成させたい方。

前提知識

  • Pythonの変数・条件分岐・ループ・関数に触れたことがあれば、よりスムーズに学べます。初めての方には、Python・NumPy・Pandasの基礎講座をご用意しています。

  • 強化学習の事前知識は必須ではありません。プロジェクトに必要な原理を直感的に説明し、コードに適用します。

  • 買い・売り、保有数量、株式・現金の比率など、基本的な投資用語を知っておくと理解に役立ちます。

こんにちは
MinLabです。

経歴認証済み

こんにちは。強化学習ベースのトレーディングモデルから自動売買システムまで、自ら設計・実装した開発者のMinLabです。

カリキュラム

全体

56件 ∙ (16時間 2分)

講座資料:

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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