概要

Pythonのプログラミングを仕事、趣味、研究等に活用する方法をみんなで一緒にまなびます。金融関係者、個人投資家、プロのITエンジニアに限らず、初心者からマスターまで様々なレベルのいろいろな分野にわたるひとたちの参加をお待ちしております。

テーマ：statsmodelsを用いて”線形回帰"をまなびます。

Qiitaに記事を掲載しています。その記事をたたき台に学んでいこうと思います。 今回は2回目です。

資料は statsmodelsによる線形回帰 入門 https://qiita.com/innovation1005/items/b712ce54a7a697a9bf03 を使います。事前に読まれていると理解がしやすいと思います。また、解らなかったところを勉強会で質問してください。

一回目は最初からダミー変数の前までした。無事に終了しました。参加者の方々ありがとうございました。 2回目はダミー変数から参加者のペースに合わせて行います。説明が不十分なところはどんどん質問してください。

また、初めての参加者のかたのために、一回目を資料に沿って始めから説明します。

準備

開始前までにZoomというオンライ会議システムをインストールしてください。 開始時刻前に参加IDとパスワードを配信します。無料のzoomを使うために3回分のIDとパスワードを発行します。遅れて参加する場合には最初のものからログインしてみてください。一回は40分ですが、延長されている場合があります。

最近は一般化線形モデルが注目を浴びているために、線形回帰の位置が過少評価されてしまっているイメージがあります。しかし、その応用範囲は大変広く、あらゆる回帰分析の基礎です。

線形回帰を今回選んだ理由は、システムトレードの基礎だからです。この話を30年以上にわたりしていますが、多くの人が「エー」と驚きます。しかし、欧米のビジネススクールや金融工学のコースではまず最初に単純な線形回帰を勉強した後に時系列分析を学びます。この基礎的な知識は、ランダムウォークや統計的仮説検定を理解する基礎になります。また、欧米でトレーダーとして職を得るときでも最初に質問されるのは線形の意味と価格の動きの広がり具合です。線形の意味については勉強会でやるとして、価格がランダムウォークにしたがうのであれば、価格は経過時間の平方根で拡散していきます。

当日の資料は https://github.com/innovation1005/financialeducation に勉強会の直前にアップします。

2週間に一度ぐらい行いたいと思います。