強化学習オールインワン：基礎、最新アルゴリズム、実務活用まで
multicoreit
自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。
Intermediate
Python, Artificial Neural Network, Reinforcement Learning(RL)
Pandas
Pandas
Investment
Investment
Quant
Quant
学習した受講者のレビュー
受講後に得られること
技術分析理論、技術分析指標などの理論
パンダス基本、バックテスト開発、トレーディングボット開発などのプログラミング
トレーディングボット開発が気になる方は注目！
独自の収益モデルを実装してみてください💸
コース概要📖
資産投資のためのトレーディングボットを作ろう！
アルゴリズムトレーディングのための基本的な技術的分析理論、
オープンAPIの使い方、バックテスト、プログラムの実装などを学びます。
トレーディングボットの開発に必要なリスクと時間を削減します。
私は新しい未来のためにビットコインアルゴリズムトレーディングプログラム（トレーディングボット）を開発しています。多くの試行錯誤を経験し、数回の失敗を経験しました。私のように、独自のトレーディングボットを開発したり開発したい人のためにこの講義を作成しました。私が過去に支払った時間と費用を節約します。
なぜアルゴリズム取引ですか？ 📖
感情と欲に
振り回さない
合理的な投資
人と違って
疲れずに
24時間365日稼働
データ、アルゴリズム
影響が絶対
暗号通貨投資へのガラス
高いボラティリティに応じて
トレーディングシステムとして
高収益期待OK
- アルゴリズムトレーディングは、感情と欲に反することなく合理的に投資することができます。
投資に成功するためには、人の欲望を逆にするトレーディングをしなければなりません。アルゴリズムトレーディングは、プログラムが定められた規則に従って自動的に投資するため、心理的負担から逸脱する可能性があります。 - アルゴリズムトレーディングプログラムは、24時間365日の仕事をする忠実な従業員になります。
他のアルゴリズムを使用したり、より多くの資産に投資するために従業員を雇用するのではなく、プログラムを複製してわずかなロジックを変更するだけです。うまく作ったトレーディングボットは社長の言葉に逆らわない有能なスタッフになります。 - 暗号通貨は基礎資産がないため、データとアルゴリズムの影響が絶対的です。
暗号通貨には分析対象となる基礎資産はありません。投資家が参考にできるのはデータだけです。利点は誰にも同等です。このデータに基づいてアルゴリズムだけをうまく作成すると、収益を得る可能性は他の資産よりはるかに高くなります。 - がん貨幣は、ボラティリティが大きいため、高い収益を得ることができる利点があります。
暗号通貨は、基本的に株式よりもボラティリティの高い資産です。効率的に動作するトレーディングアルゴリズムを開発すれば、プログラムで高収益を得る可能性が高い分野です。
こんな方におすすめです！
✅プログラムを活用して新しい収益モデルを作成したい人
✅データに基づく合理的な投資を希望する方
講義の特徴📖
- 技術的分析のための基礎理論と指標から説明します。
- アップビット取引画面の使い方からオープンAPIの活用方法まで段階的に説明します。
- 実用的なバックテスト技術を説明しています。
- 拡張可能なトレーディングボットサンプルを提供しています。
- バックテストで収益化するアルゴリズムを提供します。
学習内容📖
- 技術分析理論と指標
- トレーディングアルゴリズムの開発に不可欠な基礎理論
- ダウ理論、エリオット波動理論、ワイコフ法などの技術的分析理論
- トレンド、支持線と抵抗線、ダイバージェンス、発振器などの基本用語
- 移動平均（MV）、移動平均収束拡散（MACD）、相対強度指数（RSI）、
- ストキャスティックRSI（StochRSI）、ボリンジャーバンド（Bollinger Bands）、
- 取引量加重平均価格（VWAP）、パラボリックSAR（PSAR）など
- アップビットの使い方
- 国内最大の暗号通貨取引所のアップビット（upbits）を簡単に理解できるように口座を開設することから
- コインの種類、コインの購入、さまざまな画面の使用方法など
- 開発環境設定とパンダス基本
- アルゴリズムトレーディングプログラムを開発するために必要なプログラムと開発ツールの使い方
- データ分析と活用に重要なツールであるパンダスを簡単に扱う方法
- データ収集
- 1分取引データをアップサイトから自動収集する方法
- 収集データファイルの保存と読み込み方法
- 技術指標プログラミング
- 1分取引データ活用技術的指標計算方法、TA(Technical Analysis)パッケージ活用法
- アップビットオープンAPI
- アップビットが提供するオープンAPIの全体的な機能レビュー
- ダイレクトコーディングによるさまざまなマーケティングとルックアップ機能のテスト
- 取引戦略とバックテストとチューニング
- 代表的な取引戦略である逆傾向戦略アルゴリズムの実装
- 収集したデータを活用し、収益が得られるかを仮想的にテスト（バックテスト）
- アルゴリズム最適化のためのグリッドサーチとベイジアン最適化
- トレーディングボットの実装
- データ収集、技術指標計算、その他の共通機能をリサイクル可能なモジュールとして実装
- 逆傾向戦略を利益実現注文と損失最小化注文を活用して実装
注意事項📖
- 十分なテストの後、徐々に投資資産を増やす必要があります。
- 本講義で提供するトレーディングボットを使用して一定期間収益が発生したり、本人が改善したプログラムで収益を得ることもできます。
- ただし、市場の状況が変わると、収益性の高いモデルで直ちに損失が発生する可能性があるため、長期間（3ヶ月以上）十分な実績経験を積んだ後に投資資産を増やすことをお勧めします。
- このレッスンで提供されるrobobitsプログラムは、収益を保証するプログラムではありません。
- 講義を聞いてプログラムをテストして売買になることを確認したのがすべてではありません。
- このレッスンで提供されるrobobitsプログラムは、アルゴリズムトレーディングのための基本的なスケルトンのみを提供します。
- 必ず自分だけのアルゴリズムを作らなければなりません。
- さまざまな技術的分析指標を活用して、独自のアルゴリズムを作成する必要があります。
- 継続的に監視しながらアルゴリズムを最適化することで、収益性の高いモデルを作成できます。
- MacBookユーザーもこの講義を受講するのに問題ありません。ご注意ください。
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
プログラムを活用して新しい収益モデルを作りたいという情熱のある方
データに基づく合理的な投資をご希望の方
871
受講生
53
受講レビュー
112
回答
4.7
講座評価
4
講座
멀티코어는 프로그래머이자 인공지능 전문가입니다. 프로그래머로서 다양한 분야에서 활동했으며 현재는 기업에서 데이터분석과 강화학습을 활용한 비즈니스 환경 개선 업무를 담당하고 있습니다. 인공지능이 학위를 받은 소수의 전문가만을 위한 영역이 아니라 프로그래머도 충분히 도전할 수 있음을 후배들에게 보여주기 위해 부단히 노력하고 있습니다. "프로그래머를 위한 강화학습"을 집필했습니다.
집필 및 자격사항
개발자 답게 코드로 익히는 강화학습 (2025) / 프리렉
딥페이크 모델 분석을 통한 딥페이크 이미지 분류 개선에 대한 고찰 (2024) / 한국융합보안학회
비트코인 선물 자동매매시스템 집필 (2022) / 프리렉
프로그래머를 위한 강화학습 집필 (2021) / 프리렉
멀티플 DOM 트리를 활용한 브라우저 퍼징기법 연구(2017) / 연세대학교
정보시스템 수석감리원 자격증 취득(2015) / 정보시스템감리협회
컴퓨터시스템응용기술사 (2013) / 한국산업인력공단
기업 및 개인 강의 문의 : multicore.it@gmail.com
カリキュラム
全体
19件 ∙ (8時間 22分)
講座資料（こうぎしりょう）:
授業資料
6. 開発環境を設定する
26:58
7. パンダス基礎
44:39
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
26件
4.6
26件の受講レビュー
sumiface6726受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
89% 受講後に作成利点 短時間でたくさんのものを溶かした講義だった。 それだけ呼吸が短く、あれこれ短時間でたくさん学ぶことができた。 1.技術的分析理論では、各指標の背景と説明が上手くなっており、説明は短く、必要な部分だけを簡潔に説明して理解しやすかった。短い時間だが各指標のその数字と意味が分かるようになってよかった。 2.データ分析ライブラリーパンダスの説明はわかりました。 3.アルゴリズムの改善（グリッドサーチ、ベイジアン確率）は理論は理解をしたようだが、何か実際のコーディング時に思ったより容易ではなかった。 4.実際に完成したコードを見てトレーディングボットを修正しやすくした。 欠点 ここで提供した長期傾向、短期格変動、短期取引量関連アルゴリズムは、バックテスト時にいくらパラメータをよく与え、バックテスト期間を増やしても収益が出ないことを確認した。トレーディング戦略が重要なことを知りましたが、後にはトレーディング戦略関連講座があったらと思いました。
- multicoreit知識共有者
こんにちは、バコード。 詳細な受講後ありがとうございます。 理論講義の中で不要な内容を減らし、必ず必要な内容だけを伝えようと努力をたくさんしました。バコード様の受講後期を見るとこんな私の努力が効果があるようで多くの力になります。現在、アルゴリズムトレーディング関連様々なコンテンツを準備しています。バコード様の意見（トレーディング戦略部分補完）を積極的に反映して、より良い講義を作ります。 ありがとうございます。 *ボリンジャーバンド活用したアルゴリズム講義追加しました。バックテストで9ヶ月間に約70％程度収益が発生することを確認しました。今後より高度なアルゴリズムを開発し、講義を追加アップロードします。 *トレンド適応アルゴリズムを追加しました。バックテストでは、ボリンジャーバンドアルゴリズムよりも優れています。
- willable6748
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
21% 受講後に作成トレーディングボットが何なのか気になりましたが、講義を最後まで見ると、もう少し感があります。ボリンジャーバンドを利用すれば収益地飛ぶこともできると思います。
- multicoreit知識共有者
こんにちは岐阜様。 講義を受講していただきありがとうございます。 ボリンジャーバンドに加えて、さまざまな技術的指標があります。アップチャート画面で複数の技術指標をまとめて分析し、マーケティングタイミングをよく説明する指標を見つけることが重要です。この部分がアルゴリズムトレーディングの始まりです。これらの指標を使用してアルゴリズムを作成し、バックテストでアルゴリズムを検証し、それをトレーディングボットに溶かしてください。 今後良い結果がありますように。 ありがとうございます。
- chojungkyo2609
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
84% 受講後に作成完全初心者ですが、役に立つ講義でした。 簡単に説明してくれると思います。 もう少し勉強して私のトレーディングボットを作らなければなりませんね。
- multicoreit知識共有者
こんにちはコーディネート。 講義を受講していただきありがとうございます。 簡単に説明するために努力をたくさんしましたが、関連して良い受講後期を受けますので力になりますね。 今後より良い講義を作るよう努力します。 ありがとうございます。
- nanamjk8391
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
5
16% 受講後に作成ビットコイン自動売買講義を探していた中に発見した講義です。他のレッスンは理論の説明主なものですが、このレッスンは実際のトレーディングボットのように動作するプログラムを提供するという特徴があります。トレーディング技術を少し研究してみると、成果が出るかもしれません。追加されたボリンジャーバンドトレーディング技術は、売買が頻繁に起こらないため、少し苦しい感じがあります。マーケティング時間を少し減らす方法はありますか？この番組を在庫側で応用して使えそうな気もしますね。ユーザー画面を別途開発しないことが時間を減らすというメリットがあるようですが、一方では少し苦しい感じがします。とにかく楽しい講義でした。
- multicoreit知識共有者
こんにちはバゲット。 講義受講していただきありがとうございます。 まず、ボリンジャーバンドトレーディング技術についてお話しします。ボリンジャーバンド技法は生まれつき売買が頻繁に起こりません。資産価格がバンド下段に下がる場合が多くなく、コードでは120分加重移動平均が240分加重移動平均より大きいタイミングで現在価格がバンド下段に下がる場合に買収しています。このような場合は、よりまれに発生します。頻繁な売買ではなく、正確なタイミングで買収をしようとするのがボリンジャーバンドトレーディング技術の核心です。ただ、手節や翼折率を少し下げれば、売買時間を少し減らすことができるようです。 次にUIに関連した意見をいただきましたが、講義を初めて作るときに私もこの部分を悩んでいました。 UIがあれば楽ですが、Python UIに慣れていない方が学ぶにはどうしても時間がかかり、開発も多くの努力が入ります。それでUIよりはアルゴリズムに集中しようという考えをしました。本格的なUI開発は次の講義で追加するかと考えています。 UIを提供するということは、UIを通じてデータ収集、バックテスト、さまざまなアルゴリズムオプション管理、コイン選択など、ユーザーが便利に使う多くの機能を提供しなければなりません。 したがって、初級ではなく中高級の対象講義を作成する必要があるようです。 バゲット様のコメントありがとうございました。 常に努力する姿勢で受講生たちに役立つ講義に発展させます。
- hyukster90666
受講レビュー 20
∙
平均評価 4.8
5
100% 受講後に作成この講義をほぼ4回以上聞きました。 最初は理解できなかったので講義がとても難しかったです。 ところで講義内容を速読して、コンセプトだけ聞いて私がみな実装をしてみると本当に私のものになったんですよ。 おそらく多くの方がバックテストの初期部分に詰まると思います。 （私のような場合、該当のバックテストの部分であれこれしてみると、ほぼ1週間以上バックテストだけの部分もあり、多くのことを考える良い機会でした。） もう一度見てみると、この講義が真の他の講義に比べて知りました。 他のコインや株式講義はあまり内容もないのですが、価格は本当のスムーズに高価です。 しかし、この講義は基本的な指標の説明を詳しく説明します。 バックテストをする方法、そして実際のコイン市場に適用する方法まですべて教えてくれます。 この講義を聞くという考えは、やはりTAについて勉強することになります。 TAを上手にしなければ戦略を立て、それをボットにすることができます。 私のような場合、この講義の完強後、もはやプログラミング的にはやることがないと思って（ボット作り） TAを鍛えようとバイナンスからプレゼントしています。 （今後私だけのボットを作るためにDJANGO勉強中です） もし今後講義が出たらTA中心の講義が出てほしいですね。 ありがとうございます。
- multicoreit知識共有者
こんにちはキム・ドンヒョク。 後期を見ると、その間に実力が大幅に向上しているようですね。正しい方向に行くようです。 アルゴリズムトレーディングの中心は技術的指標です。私は最初はさまざまな方法（統計、機械学習、人工ニューラルネットワークなど）でアルゴリズムを作成しましたが、技術指標を活用したアルゴリズムが最も効率的でした。技術指標をPythonとして使いやすく実装したのがTA（Technical Analysis）です。 TAを深く勉強すれば、より収益率の高いアルゴリズムを作成できるはずです。 今プレゼントをしていると言いましたが、私もビットコイン現物（アップビット）とプレゼント（バイナンス）を同時に投資しています。 ギフトは理論的にlong/short opsitionを活用して、上昇場と下落場の両方で収益を得ることができますが、実際に投資してみるとそうでない場合が多いです。むしろ、現物投資が利回りが良い場合も多い。もちろん、これはアルゴリズムとどの商品に投資するかによる問題でもあります。しかし、プレゼントの場合、レバレッジを多く使うと口座清算の危険があり、法的な問題が解決されていない状態です。次の記事を参考にすると判断に役立ちます。 https://www.coindeskkorea.com/news/articleView.html?idxno=75446 キム・ドンヒョク様がTAに関する追加講義を要請されましたが、改訂版講義の際に考慮しましょう。アルゴリズムトレーディングの講義を初めて作ってみると私も残念な部分がたくさんあります。受講生の方々の意見を聞いて、より良い講義をするようにします。 キム・ドンヒョク様の闘いを祈ります。 ありがとうございます。
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