Machine Learning for Algorithmic Trading: Predictive models to extract signals from market and alternative data for systematic trading strategies with Python, 2nd Edition (English Edition)
- 『Machine Learning for Algorithmic Trading 第2版』は、多彩な市場データやニュース、画像データなどからトレード信号を抽出する機械学習の実践手法を紹介。金融機関必携の一冊。
- 線形モデルやツリーアンサンブルをはじめ、深層学習や自然言語処理など最先端手法を網羅。ZiplineやBacktraderによるバックテストから、最適なポートフォリオ管理まで幅広く解説。
- 本書はアルゴリズミックトレーディングのための機械学習手法を学べる実践的な入門～中級レベルの書籍
- Pythonや金融知識に多少の前提を要するが、実行可能なコード例やデータ分析手法が豊富
- 一部の環境依存やバージョンが古いツールに関する問題、また誤植・サンプルコードの動作不備などの指摘がある
- 株式・ETFなどのトレードを自動化したい人、リスク管理やポートフォリオ最適化を学びたい人に適した内容
- Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition) (English Edition)について
- Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition) (English Edition)のポジティブな意見や口コミについて
- Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition) (English Edition)のやばい噂や悪い評判・口コミについて
- Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition) (English Edition)はどんな人におすすめ？
- まとめ
Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition) (English Edition)について
本書『Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition) (English Edition)』は、機械学習や自然言語処理、ディープラーニングを活用して市場データからトレーディング戦略を構築する方法を解説しています。米国株やETF、さらには代替データ（ニュース、SNS、画像、財務データなど）を取り込んでモデルを組み、実際のバックテストまで行う一連のワークフローが取り上げられている点が特徴です。出版元はPacktで、Pythonおよび関連するライブラリ（pandas、TA-Lib、scikit-learn、TensorFlowなど）を駆使して、実装例を示しているのが大きな強みです。
また、本書は初版から拡張されており、さらにデータ処理のパイプラインからアルファファクターの研究方法、そして実際のバックテストソフトウェア(ziplineやbacktrader)の使い方まで網羅されています。概要や用語の解説にも触れられているため、トレーディングの経験があまりなくても学習を進めやすいという声があります。
Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition) (English Edition)のポジティブな意見や口コミについて
- 実際に動くコードとともに、様々な角度の学習モデルとトレーディング手法を学べる
- 初心者でも理解できるよう、基本的な内容から中～上級のテクニックまで丁寧に解説
- 実践で役立つ参考資料やリンク、GitHubのリポジトリが充実している
まず、多くの読者が評価している点は、実際のトレーディング戦略やポートフォリオ設計例が豊富であることです。単なる理論だけでなく、コードや様々な金融指標、テクニカル分析ツールとの組み合わせ例がまとめられているため、「すぐに試してみたくなる」感想が見られます。さらに、本書から得られるアイデアをもとに自由に拡張できる点も好評のようです。
また、「内容が充実している」という声が多数あり、プライスデータだけでなくニュースや財務報告書などのテキストデータを使った自然言語処理(NLP)や画像データを活用したモデルが紹介されているのが魅力だといいます。深層学習までフォローしている点も、機械学習に通じた中級者がより高度な手法を試すのに役立つポイントとして取り上げられています。
Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition) (English Edition)のやばい噂や悪い評判・口コミについて
- コードやデータが最新版のライブラリや環境では動作しないケースがある
- 誤植や計算式でのタイプミスを指摘する声が見られる
- 学習しやすさよりも網羅性を優先しており、文章が長く冗長な印象を受ける人もいる
一部の読者からは、本書のコードがPythonの最新バージョンやライブラリのアップデートに追随できていないという批判的な声がみられます。とくに、ziplineというバックテストフレームワークはQuantopianがサービスを停止した影響で保守が行き届かず、導入がやや困難であると指摘されています。Anacondaなどで仮想環境を複数作ることで解決できる場合が多いとはいえ、初心者には敷居が高いと感じるかもしれません。
また、書籍内の数式や図表の誤植を指摘する声もあり、実際にコードを実行する際には公式GitHubのドキュメントや同期フォーラムを見直す必要があると言われます。さらに、「文章が長く全体的に冗長で、どこからどのように読み進めればいいか分かりにくい」「基本的な金融知識を知らないと理解しにくい部分がある」といった意見も見られます。
加えて、最新の深層学習手法や強化学習にはまだカバーしきれていない部分があるという指摘もあり、「もう少し最近の研究成果に対応していると嬉しい」という声があるようです。特に最近のリリースでのTensorFlow 2やPyTorchを使った最先端の方法論など、よりモダンなテクニックを知りたい方には物足りなく感じることもあるでしょう。
Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition) (English Edition)はどんな人におすすめ？
- Pythonを使った機械学習やデータ分析にある程度慣れている人
- 株式やETFなどのマーケットデータを自動で扱い、自作のアルゴリズムで投資を行いたい人
- コードの動作検証や環境構築に手間をかけることを厭わず、じっくり学びたい中級者以上
本書は初心者向けと言われることもありますが、実際はPythonや金融市場の基本的な仕組みをある程度知っている方がスムーズに読み進められます。データの読み込みや処理、機械学習モデルを扱う経験が多少でもあるなら、本書の豊富な例を吸収しやすいでしょう。
逆に、全くの初心者でプログラミングや金融知識をゼロから学びたい場合には、少々ハードルが高いという意見があります。ただし、実行例やソースコードは幅広いので、学習意欲があり多少の時間をかけられるなら、しっかり基礎から習得できなくもありません。
まとめ
『Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition) (English Edition)』は、アルゴリズミックトレーディングを機械学習によって実践しようとする人にとって、包括的なガイドとなる書籍です。実装例のコードやデータセットの扱い方、ポートフォリオの最適化やバックテスト手法など、非常に幅広い情報が盛り込まれている点は大きな魅力です。一方で、使用するライブラリが古かったり、環境構築に時間を要したりするなどのマイナス面は無視できません。
とはいえ、本書は投資やトレードの実戦に繋げるための機械学習活用の概要や事例を体系的に学ぶには最適な一冊と言えます。必要に応じて公式のGitHubリポジトリやコミュニティを参照し、徐々に環境を整えながら学んでいくのが良いでしょう。もし最先端の手法（最新のライブラリや強化学習等）を知りたい方は、他のリソースも併読しながらアップデートしていくと、より充実した学びを得られるはずです。
Machine Learning for Algorithmic Trading: Predictive models to extract signals from market and alternative data for systematic trading strategies with Python, 2nd Edition (English Edition)
- 『Machine Learning for Algorithmic Trading 第2版』は、多彩な市場データやニュース、画像データなどからトレード信号を抽出する機械学習の実践手法を紹介。金融機関必携の一冊。
- 線形モデルやツリーアンサンブルをはじめ、深層学習や自然言語処理など最先端手法を網羅。ZiplineやBacktraderによるバックテストから、最適なポートフォリオ管理まで幅広く解説。
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