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この演習はコースの一部です
この章では、Machine Learning を金融にどのように活用できるかを学びます。株価データを探索し、Machine Learning アルゴリズムに向けて準備します。最後に、最初の Machine Learning モデルとして線形モデルを適用し、将来の株価変動を予測します。
ツリーベースの Machine Learning モデルを使って株価の将来の値を予測する方法を学びます。また、回帰と特徴量選択にフォレストベースの Machine Learning 手法を活用する方法も学びます。
KNN とニューラルネットワーク手法に向けたデータの正規化とスケーリングの方法を学びます。次に、KNN とニューラルネットワーク回帰を使って、株価（またはその他の回帰問題）の将来の値を予測する方法を学びます。
現在の演習
この章では、現代ポートフォリオ理論（MPT）とシャープレシオを使って最適な株式ポートフォリオを図示・探索する方法を学びます。Machine Learning を活用して最良のポートフォリオを予測し、最後に ML が予測したポートフォリオのパフォーマンスを評価します。