초보 도전 SIGNATE 일본거래소 그룹 뉴스 분석

2021E 자격증을 취득한 만큼 본격적인 실복 도전에 나섰다.
SIGNATE의 큐이스트도 반기 계획을 체결했다.
하지만 이 도전을 알면 계약을 하지 않아도 된다.
우리를 위해 더욱 높은 수준의 물건을 상세하게 설명하였다.
(이 도전은 본 적이 없는 좋은 강좌를 가지고 있다.
교과서로 사용하기 위해 컴퓨터로 다운받았어요.
초보자도 참가할 수 있도록 공을 들였다.나는 매우 감동했다.
어쨌든 튜토리얼을 보면서 구글 코라보로 만들면 누구나 투고할 수 있다.
유의사항으로 이유는 모르지만 잘 모르는 오류가 발생할 수 있다.
그때는 아래와 같이 보여 주십시오.

그렇다면 지금까지 왜 힘들었을까, 이런 느낌을 없앴다.
아무래도 모듈을 도입하고 수정하고 간단하게
일단 실행되면 수정된 모듈은 import에 의해 이동되지 않으며, 낡은 모듈은 이동됩니다
구글 방법 아닌가 싶어요.(잘 모르겠습니다.)
그리고 시간이 많이 걸리기 때문에 Google Corabo Pro를 선택했습니다.
한 달에 1000엔 정도만 내면 기계와 메모리를 빨리 사용할 수 있다.
잘못을 생각하면서 하기 때문에 조정할 때는 필수라고 생각합니다.
내가 한 짓.
1. 제3장의 제출
2. 제4장의 제출
3. 제6장의 제출
부주의하게 교정을 보지 않고 반복적으로 집행하다.
GiitHub에서 가져오면 한 발이지만, 아무것도 얻을 수 없어요.
지령을 입력한 후 변수에 무엇이 들어 있는지 확인하면서 진행한다.
제출한 후 같은 점수를 받은 사람이 여러 명 있었다.
물론 강좌대로 진행하면 같은 점수를 받을 수 있다.

문제는 어떻게 이것을 개선할 것인가 하는 것이다.
우선, 나는 교과서를 세 번 읽었다.
결과를 어떻게 예측해야 할지 모르는 논리
개선된 사용이 없다.
지금은 작은 손을 먼저 개선하고 있다.
가장 쉽게 생각할 수 있는 게 전략을 바꾸는 거예요?
요컨대 먼저 stratgy=5.(테스트 환경에서 테스트를 하면 득점이 상승한다.)
이번 도전은 어떻게 뉴스 분석 결과를 주가에 반영할 것인가
하지만 뉴스 분석 결과에 따르면 매주 거의 같은 결과를 얻을 수밖에 없다.
강좌를 봐도 마찬가지다.
그럼, 이게 어떻게 된 일입니까?
다음 주 경기가 악화될 것으로 생각하면 투자액이 떨어진다는 인상이다
줄고 나아졌다고 판단하면 거꾸로 하고 싶어요.
그리고 논단을 볼 때 제 길을 갈 거예요.
물건이 있는데, 나는 그렇게 하면 된다고 생각한다.
나의 상황은 교정이 자신의 지식보다 풍부하다는 것을 분명히 알고 있다
이 점을 감안하여 저는 겸손하게 여러분께 가르침을 청하고 싶습니다.
JPX에 대한 설명회가 있습니다.
생각해 본 적은 없지만 때리기로 한 건 안 돼요.
고정 브랜드의 논리는 NG다.AI 레이스니까 당연하죠.
그리고 한 번의 역전을 노리는 랜덤성이 있다면 안 된다.
생각해본 사람 있어요?
입력에 변화가 없으면 출력에 변화가 있는 규칙이 있을 수 없다.
메인 알파카 씨의 설명은 역시.
어려운 BERT가 아닌 LDA를 사용하여 모델을 만듭니다.
나는 아래의 건의와 생각이 있다.
(들으면서 적어 놓고 헷갈리면 안 돼)
• 대형주는 뉴스가 많고, 뉴스를 소재로 하면 대형주를 중심으로
투자조합이 되다.좋고 나쁨을 잠시 논하지 않다.
· 뉴스의 70% 정도가 250개 품종에 집중된다.
・먼저 간단한 모델을 기준으로 합니다.
LierReg을 사용해 보세요.다만, 단순한 LierReg에서는 Acuracy0이 사용됩니다.다섯 개 정도는 아니다.
어떤 과제든 라이어링을 할 수 있다.
• 피쳐 양을 늘리면 LierReg을 통해 중유를 사용할 수 있는지 여부를 판단합니다.
·33개 업종, 17개 분류(부문) 중 못하는 게 있나.
선형 분리는 궤도 데이터일 수 있다.
· 사용부서에서 Randomforest를 시도했습니다.
probability를 정렬하여 자신 있는 데이터를 이용합니다.
importance_화제의 공헌도가 높은 것 같다.
확실히 데이터 경주에서 최초로 LightGBM을 사용했지만 결과는 단순했다
모델 점수가 좋은 경우가 많고 받아들일 수 있는 곳이 많아요.
그리고 당연한 일이지만 가설을 만들어 데이터 분석을 하는 것이 중요하다.
나의 상황은 항상 좋은 결과가 있는 모델을 사용해서 슈퍼 파라미터를
바꾸면서 점수를 본다.
이를 계기로 주식에 대한 지식은 아직 잘 모르지만 어느 정도 가설을 세웠다
데이터를 통해 새로운 지식을 얻는 방향은 초보자에게 매우 중요하다
그래서 나는 이렇게 해서 조금이라도 실력을 향상시키고 싶다.
결과적으로 미래 예측은 단순한 논리든 복잡한 논리든
정확히 알아맞히는 것은 불가능하다.
논리를 좀 간략하게 해서 알기 쉬운 것을 만들어라.
나는 논리를 많이 하고 파라미터를 많이 만들었다.
뭘 노리고 놀면 좋을까?
만약submit이 잠정 득점을 한다면, 과거의 데이터를 철저히 사용한다면.
알 수 없는 데이터를 입력할 때 어떻게 해야 합니까?
결국 나는 원래의 절차를 다시 회복한 줄 몰랐다.
전혀 자신이 없지만 늘 자신이 받아들일 수 있다고 느낀다
논리가 되니까 그냥 놔둬도 될 것 같아.
그럼 이제 느슨해진 물체 식별에 힘쓰겠습니다.
가끔은 구글 콜로보에서 갑자기 리셋이 정상적으로 작동하지 못하는 경우도 있다.
셀을 실행하더라도 회전하지 않습니다.
그럴 때는 살회화밖에 없어요.
밀어.

Manage sessions 를 선택합니다.
Active sessions를 표시합니다.

terminate를 지웁니다.이렇게 다시 실행하면 순조로운 움직임이 많을 것이다.
Google corabolatory pro를 사용해도 다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다.

GPU의 수요 공급의 균형이 결정되는지 알 수 없고, 이렇게 되면 3~9시간 동안 GPU를 사용할 수 없게 된다.휴일에 3시간 정도 걸리면 이 메시지를 받을 수 있고, 때로는 저녁까지 쓰지 못할 때도 있다.
최근 2시간 정도 실제로 이용했다면 운행시간을 되돌리고 다시 사용하면 이 제한을 받지 않을 것이라는 것을 알아차렸다.
만약 어려움이 있으면 한번 시도해 보세요.
그나저나 GPU를 학습시키면서 CPU로 모형을 만들면 GPU를 연결하지 못하는 경우도 있다.
새 세션을 생성하는 경우 너무 많은 세션을 사용한다고 하면 한 세션이 이동하지 않을 수 있습니다.
colabo Pro에서 학습해 다른 무료 ID를 얻어 모형을 만드는 것이다.