Pegion
@pegion_HOLE
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I like "平和(ピンフ)" and am into Financial Machine Learning and Numerai. I love the upsets. /Snowflake/GenAI/Math/Dynamical Systems/FinML/???級botter/DeSci
pegion holes
Joined June 2014
コミュニティなるものが作れるらしいのでとりあえず作ってみた。需要なかったら消すかも。 https://t.co/1YnncqYu8j
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Numerai やっている人/興味ある人 最近は日々のスコアを報告しています。
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よく書かれた記事。 ワイも特徴量ぶち込んで作ったつよつよモデルを限界までシンプルにすることで戦略作っているから、みんなやっていることは同じなのかもしれん。 https://t.co/dcH1RbRuUz
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本記事は、マケデコ advent calendar 2025 3日目の記事です。 自己紹介 当方ソフトウェアエンジニアで、自動トレードで儲けたい！と思いこれまで何度かトライしましたが、いずれもうまくはいきませんでした。 そんななか J-Quants API がリリースされ、上場企業の株価や業績を共通形式で扱えるようになる、と。データ収集による壁は大きく、これを超えられるとなると今度こそ収益化...
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Actual Backtest Results (from 2025-01-01): Initial Assets: 9,000,000円 Annual Sharpe Ratio: 5.65 Win Rate: 65.62% Total Return: 3,282,979円、36.48% Daily Return: 50,200円、0.56%
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Ultimate Backtest Results (from 2025-01-01): Initial Assets: 80,000,000円 Annual Sharpe Ratio: 4.30 Win Rate: 61.16% Total Return: 17,326,270円、21.66% Daily Return: 60,050円、0.08%
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Backtest Results (from 2025-01-01): Annual Sharpe Ratio: 3.37 Win Rate: 61.61% Total Return: 4,099,700 Daily Return: 56,600
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Actual Backtest Results (from 2025-01-01): Initial Assets: 9,000,000円 Annual Sharpe Ratio: 5.59 Win Rate: 65.47% Total Return: 3,232,780円、35.92% Daily Return: -69,550円、-0.77%
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Ultimate Backtest Results (from 2025-01-01): Initial Assets: 80,000,000円 Annual Sharpe Ratio: 4.29 Win Rate: 60.99% Total Return: 17,266,220円、21.58% Daily Return: -482,000円、-0.60%
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Backtest Results (from 2025-01-01): Annual Sharpe Ratio: 3.34 Win Rate: 61.43% Total Return: 4,043,100 Daily Return: -97,200
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京大理系がPythonで「最強の株AI」を作ろうとしたら、結論が「ニュースを見て寝なさい」になった話｜もんげー https://t.co/KCsicCWHuq
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初めに忠告するが、私は国語が苦手だ。なのでもし読むときはchatgpt使って、要約をかけさせることをお勧めする。 ーこの記事の要約ー ・テクニカル分析が嘘であることを検証した話 ・一番結果を出した戦略について ー次回書くことー ・ＡＩによる取り組み①～強化学習編～ ・ＡＩによる取り組み②～教師あり学習編～ まず、テクニカル分析は嘘である これは、ウォール街のランダムウォーカーという本を読んで...
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Backtest Results (from 2025-01-01): Annual Sharpe Ratio: 3.44 Win Rate: 61.71% Total Return: 4,140,300 Daily Return: -4,200
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