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Pythonの書籍一覧

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株とPython─自作プログラムでお金儲けを目指す本
発売日: 2019/4/5
PDF / EPUB Web
【Pythonで株式取引戦略シミュレーターを作って、株取引をはじめてみる!】

本書は、今まで株式取引の経験がないエンジニアが、Pythonをつかって各種データの収集や管理、自作シミュレーターの開発などを通して株式取引の仕組みや戦略について学ぶことができる株式取引入門書です。
〈本書の対象読者〉
・株式取引に関心がある
・Pythonの基本的な知識がある

【目次】
第1章 株取引の基礎知識
1.1 株取引をはじめるには?
1.2 株の買い方・売り方
1.3 株価の決まり方
1.4 権利確定日・権利落ち日・権利付き最終日
1.5 株式分割と併合
第2章 データー収集と管理
2.1 必要なデーター
2.2 データーの保存方法
2.3 銘柄情報の取得
2.4 四本値(日足)と出来高の取得
2.5 上場・廃止情報の取得
2.6 分割と併合への対応
第3章 取引戦略とバックテスト
3.1 集めたデーターを眺める
3.2 シミュレーターの作成
3.3 簡単な取引戦略の例 : ゴールデンクロスを利用した取引
3.4 株価以外も使う例 : 目標株価を利用した取引
第4章 取引戦略の評価手法
4.1 最終利益以外の評価方法の必要性
4.2 簡単な評価指標
4.3 指標をシミュレーターに追加 その1
4.4 リスクを考慮した評価指標
4.5 指標をシミュレーターに追加 その2
第5章 ファンダメンタルズを活用する取引戦略
5.1 ファンダメンタルズ分析における代表的な指標
5.2 営業利益が拡大している銘柄を買う戦略
5.3 営業利益情報の準備
5.4 戦略の実装
5.5 シミュレーション結果
第6章 つぎの一歩の前に
6.1 オーバーフィッティングに注意
6.2 「取り引きを高速化して儲ける」はお勧めできません
1,980円(税込)
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Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く
発売日: 2024/8/20
EPUB固定
広大な因果世界を幅広くカバー!
因果推論・因果探索のコード例を多数掲載
原著は米国Amazonでカテゴリーベストセラー(2024/6上旬など)

データサイエンティスト、機械学習エンジニアなら知っておきたい
因果的概念、グラフによる理解、因果探索の実践などを解説。


パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、
因果推論を構成する基本概念と、グラフ表現を解説。

パート2では、因果推論プロセスの4ステップのほか、
DoWhy/EconMLを使った因果推論の実装などを説明。

パート3では、因果探索の概念、因果分析プロセスでの位置づけ、
gCastle等を使った高度な因果探索の実装を取り上げます。

【章構成】
■Part1 速習:因果関係
第1章 因果関係に取り組む理由:機械学習があるのに?
第2章 ジューディア・パールと因果のはしご
第3章 回帰、観測、介入
第4章 グラフィカルモデル
第5章 チェーン、フォーク、コライダー

■Part2 因果推論
第6章 ノード、エッジ、統計学的な独立と従属
第7章 4ステップの因果推論プロセス
第8章 因果モデル―仮定と課題
第9章 因果推論と機械学習―マッチングからメタ学習器まで
第10章 因果推論と機械学習―高度な推定器、実験、評価など
第11章 因果推論と機械学習―ディープラーニング、NLPなど

■Part3 因果探索
第12章 因果グラフをいただけますか―因果関係の知識源
第13章 因果探索と機械学習―仮定から応用まで
第14章 因果探索と機械学習―高度なディープラーニングとその先へ
第15章 エピローグ


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4,510円(税込)
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e-Statと仲良くする本 Pythonとオープンデータで日本を分析する!
発売日: 2022/5/20
PDF / EPUB Web
企業や政府・自治体などが一般に公開している各種データがオープンデータです。本書は政府が公開しているオープンデータ「e-Stat」をAPI経由で取得し、分析目的の決め方、Pythonのライブラリpandasで整形、その後Matplotlibでの可視化までを一連の流れとして解説しています。実行環境はWebブラウザがあればすぐ実行できる環境となっており、身近なオープンデータの分析にすぐに活かすことができます。

【目次】
第1章 データ分析の流れ
第2章 e-Statとは
第3章 e-Statの機能
第4章 e-Stat API機能の基礎知識
第5章 よく使うAPI機能の使い方
第6章 さらに便利にAPI機能の使い方
第7章 分析の目的の設定
第8章 データの取得と整形
第9章 データの分析
付録A Google Colaboratory
付録B pandasの使い方
付録C Matplotlibの使い方
1,980円(税込)
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Python(&C++)でつくるマンデルブロ集合のズーム動画
発売日: 2022/1/28
PDF / EPUB Web
マンデルブロ集合は静止画・動画ともに世界の誰かが今日もweb上で人気のフラクタルです。その動画の中でも圧倒的に多いのが、1点をズームしていくものです。本書はPythonを使ってこれを描く方法を解説しています。
マンデルブロ集合の定義はそれほど難しくないので、プログラムで数式をグラフ化したり、図形を描画した経験がある人ならすぐにズーム動画をつくれると思うかもしれません。そう思って、軽い気持ちで手を出したら大火傷。いくつもの壁にぶち当たり、手を出してから動画をつくれるようになるまで1ヶ月かかりました。どんな壁にぶつかり、どう解決してきたのか。本書ではそういったことも含めてつくり方を紹介していきます。

【目次】
第1章 マンデルブロ集合
第2章 静止画
第3章 ズーム動画
第4章 高速化 その1
第5章 高速化 その2
第6章 任意精度
第7章 配色、保存、読込
第8章 "飛び地"探しの旅へ
付録A ギャラリー
付録B 参考文献
1,980円(税込)
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