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• 学習モデルの保存と読み込みに対応してみる
• 学習データを変更(日次騰落ベースに)
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  株予測の対象日を増やす改良をしてみた(週1回⇒毎日できるように)
• 学習・検証をする⑪　売り(信用売)の2021年以前データでの検証 ついでに仮想売買成績も
• 売り(信用売)の22年度仮想売買結果
• 学習・検証をする⑩　売り(信用売)で予測してみる(LightGBM)
• 学習・検証をする⑨　ランダムフォレストを試す
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  学習・検証をする⑧　線形回帰をもう少し探る(シグモイド関数の利用)
• 学習・検証をする⑦　違うアルゴリズムを試す(線形回帰)
• 22年の仮想売買成績を再度チェック(学習データ量が増加したので)。ついでに21年以前も
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  2021年以前の予測成績も確認してみる
• 学習・検証をする⑥　学習データを修正
• 22年にもし買っていたら・・仮想売買結果を検証
• 学習・検証をする⑤ 予想した確率の採用閾値を変えてみたりサンプリング数を変えてみたり
• 学習・検証をする④　バギングの続き・・というかRandomUnderSamplerの動きについて
• 学習・検証をする③　バギングで安定化
• 学習・検証をする②　アンダーサンプリングを試す
• 学習・検証をする①　LightGBMでとりあえずのモデルを作る
• 株で機械学習のためのデータの準備
• はじめに・・どんな機械学習をやってみようか