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/DeSci
pegion holes
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UKIさんのインタビューが公開されています。全編英語ですが字幕を使えば何とかなるレベルです。他にも動画が続々とアップされています。
piped.video/watch?v=Dz9PB8v6…
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JQuants API で運用した経験について、ポエムを描きました。久しぶりのポエムです。
これからシストレをされる方の参考になれば幸いです。
zenn.dev/ageonsen/articles/9…
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これ、もしかしたらML botter の必読書になるかも。それ以外の実務でも役に立ちそう。
amazon.co.jp/exec/obidos/ASI…
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数学で学ばなければならない量が膨大な分野では、細かい証明までは追っていてはいつまでたっても研究できないので、よく知られているファクトを受け入れる姿勢は必要だと、その分野の人に言われたのを思い出しました。。
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謎の指標X｜pegion_HOLE zenn.dev/ageonsen/articles/a… #zenn
今年はずっとサボっていましたが、書きました。皆さんの新しい学びになれましたら幸です。
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久しぶりにポエムを描きました。今年のJQuants API の運用についてです。コメントなど頂けますと幸いです。
zenn.dev/ageonsen/articles/7…
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SignalsのTipsを書きました。わからないことがあればご連絡ください。
Numerai Signals のTips｜pegion_HOLE zenn.dev/ageonsen/articles/7… #zenn
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Numerai Advent Calendar 12日目の記事です。ご査収ください。
zenn.dev/ageonsen/articles/3…
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kaggle 初挑戦のjane street コンペで*運よく*銀メダルが取れました。ラッキーです！
ちなみに、Silky Sullivan とはアメリカのある競走馬の名前です。すごい後方から追い込んでくる馬だったんですよね。public からshake up するとおもい、この名前にしました。
piped.video/watch?v=UrSYJWK_…
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Numerai Advent Calendar ５日目の記事を書きました。ご査収ください。
zenn.dev/ageonsen/articles/f…
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転職しました。今日が初日です。
新しい職場では趣味と実益を兼ねた仕事をしていけそうです。まずは最初の3ヶ月で大企業のぬるま湯で弛んだ脳みそを順応させていく所存。行く行くはサイヤ人。今は一般的なエンジニアの作法を会得中で、最近納期という概念を学んだ。
引き続き、よろしくお願いします。
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Ukiさんと同じく私も3/23のイベントでプレゼンの時間を頂きました。お声がけいただきありがとうございます。
これまで触ったことのないデータを触るので楽しみです。今回は締め切りが切られているので必ず間に合わせます！
私のベンチマークは以下の画像の通りです！ロングオンリーで運用しています。
マケデコの3/23イベントの内容が確定しましたので、広めにお知らせします🛠️
mkdeco.connpass.com/event/27…
3/23のJ-Quants APIリリース直前イベントではAPIから取得可能となる新規データを @blog_uki さんと、 @pegion_HOLE さんに解析いただき、その解析結果を共有いただく予定となっております。
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マケデコで火がついたわけでもないのですが、リスク指標を作り込むことにより遂にSR>2.0のストラテジーが完成。モデルの弱点を補う指標を作成しておくと、暴走し始める前に戦略を止めることができます。
これらの指標はもっと広範に利用することができそうなので、これからの発展に期待しています。
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最近マイブームの論文です。データセット間の距離を図るらしいです。時系列データの予測でも、似たような期間のデータで学習することでパフォーマンスを上げる、何とことができると良いですね。
Geometric Dataset Distances via Optimal Transport
arxiv.org/abs/2002.02923
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金融はかなり特殊だけど、やりたいことが特にない人がデータサイエンスやるにはとても良いんじゃないかと思います。私の実用的なテクニックの多くはぬめらい始めてから身に付きました。
kaggleは納期が短くテーマも変わってしまうので、要領悪い人には難しいと思う。
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データサイエンスの実応用で一番重要なのは、間違いのないデータエンジニアリングとバックテストだと思うんですよ。ここを間違うと試行錯誤で得られた知見も全部間違うので、課題設定の正しさ含めて全てやり直しになるんですよ。
今日、数ヶ月間虚無を生み出していたことがわかりました😂
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遅れましたが、Numerai Advent Calendar の19日目の記事を書きました。ご査収ください。
zenn.dev/ageonsen/articles/9…
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マケデコアドベントカレンダーの本日の記事を作成しました。
腑抜けた記事ではありますが、ご笑覧頂けますと幸いです。
zenn.dev/ageonsen/articles/4…
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最近暴騰・暴落が多いので検証してみた。前者がRandomForest で後者がLightGBM。RandomForest では某暴騰落系の特徴量が拾えていないにも関わらず、後者ではちゃんと拾えている。
うまく修正すればある程度整合してそう。収益を得ると言うよりはmm bot のリスク管理とかに使うのが王道な気もする。
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> ちなみに出願費用も自身のクリプト利益から出している(大学は貧しくて出してくれない)ので、なんやかんや研究が続けられるのはWeb3のおかげです。ありがとうWeb3。
私も病院代を工面出来ました。ありがとうWeb3。
zenn.dev/dera2774/articles/3…
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なんとNeuralODEのJulia Libraryを発見しました。みなさん早いですね。
DiffEqFlux.jl – A Julia Library for Neural Differential Equations
julialang.org/blog/2019/01/f…
早速利用してみます。
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先月のJQuants API 一周年イベントのスライドをあげました。ご査収ください。
@gamella 遅くなってすみません。
speakerdeck.com/ageonsen/jqu…
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>大切な人生の一部をbot開発のようなクソみたいなものに無駄に捧げてほしくないという思いです。
bot 開発は残念ながらクソではないです。本当のクソを私はたくさんみてきました。
自分がBotterとして成功できると思いますか？｜underground_botter #note note.com/underground_bot/n/n…
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Courseraは、個人的には以下のレクチャーが良かった印象。定量的に投資をやりたい人は参考になると思います。
coursera.org/specializations…
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Signals の評価指標がcorr からfncv4 へ変わるそうです。参加者は必読。
forum.numer.ai/t/signals-fnc…
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[ぬめらいユーザの方へ]
9/30に、ぬめらいのイベントFireside Chat で、numeraiへの質問や機能の要求などを送れるそうです。要望などのある方は、以下のslidoから！
sli.do/2020q4
Fireside Chat への参加は日本だと午前３時からになるので難しいですが、後日録画が配信されるようです。
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ネタ記事です。Numerai Meetup の感想とか書いています。
zenn.dev/ageonsen/articles/4…
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マケデコアドベントカレンダー三日目を書きました。出オチです。
qiita.com/advent-calendar/20…
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Numerai Signals についての日本語スレッドを立ててみました。Signals に興味がある方々の集いの場になれば幸いです。
forum.numer.ai/t/numerai-sig…
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とてもわかりみの深い内容でした。
今年は最初はクリプトbot で攻めましたがうまくいかず、株に切り替えました。その時も最初は闇雲にMLを使っていましたが、最終的にはここに書かれているようにデータを精査するところから始めるとうまくいきました。
MLは分析結果を高めることには使えますね。
マケデコ&J-Quantsアドベントカレンダーで「マーケットAI開発プロジェクトにおけるプロジェクトマネジメントのエッセンス」を書きました。エッセンスにきちんとなっているか、若干ポエムっぽくなってしまいましたが、ご覧ください🙏
zenn.dev/gamella/articles/3c…
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Numeraiの治安の良さをみると、ある程度教養と専門性がある人が集まるとこの手のPJは成功するという仮説を持っているので、DeSciにはかなり期待しています。個人的に考えていたものとも近い。
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昔、京大理学部の卒業の際に面接的なものがあったらしく、大学在学中に何をしたのかだけ聞かれたそうな。遊んでいただの勉強していただの何を話しても笑顔で送り出されたらしいが、唯一何もしなかった人だけはとても怒られたらしい。
京大らしいエピソードとして記憶に残っている。
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DNNの理論解析の枠組みにmean field regime というのがあるらしい。その発端となる論文に衝撃を受け、夜中なのに目が冴えてしまった。結構昔の話ではあるみたいだが。numeraiのモデル作成でも参考になるかも？
arxiv.org/pdf/1712.05438.pdf
ibisml.org/ibis2019/files/20…
#後で読む
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大体感覚が掴めてきた。後はちゃんと信用売りできるユニバースでやることかな。それでも多少はエッジは残るでしょう。
Numerai社 の参加者への要求もおおよそ正しいことが分かってきましたね。Numerai 社の提供する様々なターゲットをもっと試した方が良いかもしれないですね。
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TCガチ勢を見つけました。このパフォーマンスが続くのは本当にすごいとしか言いようがありません。
numer.ai/kmtk49_5
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