2021年1月29日～5月9日に開催された、株式会社日本取引所グループ主催「J-Quants データ分析コンペティション」。 本コンペにて、他の参加者への教育効果が特に見込めるコンテンツを掲載していただいた「Web記事賞」受賞者の皆さまのWeb記事をご紹介いたします。

INDEX

bilzardさん：時系列モデルによる個別銘柄の値動きの予測 heegleさん：機械学習による株価予想の十八手 katsu1110さん：【JQuants】Neural Net Starter (CV:1.256, LB:1.379) Ken.Ken.さん：【SIGNATE】JPX ニュース分析:ニュースに関するEDA Ken.Ken.さん：【SIGNATE】JPX ニュース分析:ニュースに基づく個別銘柄の予測 Ken.Ken.さん：【SIGNATE】JPX ニュース分析:ニュースに基づく各業種の分析 Ken.Ken.さん：【SIGNATE】JPX ニュース分析:ポートフォリオ組成戦略と提出

bilzardさん：時系列モデルによる個別銘柄の値動きの予測

古典的な時系列モデルであるARIMA(AutoRegressive Integrated Moveng Average)モデルを使って特定の銘柄の株価の時系列を予測しています。 記事はこちら

heegleさん：機械学習による株価予想の十八手

株式投資家にとっての当たり前を、機械学習アルゴリズムに落とし込むための18の手法を紹介しています。この手法を応用して、heegleさんは本コンペで9位（金メダル）を獲得しました。 記事はこちら

katsu1110さん：【JQuants】Neural Net Starter (CV:1.256, LB:1.379)

初心者向け株価予測コンペJ-Quantsのsubmissionを、カンタンなニューラルネットワークによる予測モデルを構築することで、Deepでポンっと提出するためのスターター記事です。 記事はこちら

Ken.Ken.さん：【SIGNATE】JPX ニュース分析:ニュースに関するEDA

ニュースの写真の有無のリターンへの影響や、記事の文字数のリターンの影響、ニュースそのものが株価に影響を与えているか（イベントスタディ分析）について、分析しています。 記事はこちら

Ken.Ken.さん：【SIGNATE】JPX ニュース分析:ニュースに基づく個別銘柄の予測

個別銘柄のBERT特徴量から株価を予測する簡単なモデルを構築し、その結果と評価をまとめています。 記事はこちら

Ken.Ken.さん：【SIGNATE】JPX ニュース分析:ニュースに基づく各業種の分析

ニュース記事に基づく業種区分やクラスタリングで分析した結果を紹介しています。 記事はこちら

Ken.Ken.さん：【SIGNATE】JPX ニュース分析:ポートフォリオ組成戦略と提出

第3回までの結果を踏まえたニュース記事のみに基づくポートフォリオ組成を構築し、最後に構築したモデルを提出した結果を紹介しています。 記事はこちら

<株式会社日本取引所グループ主催「J-Quants データ分析コンペティション」ファンダメンタルズ分析チャレンジ、およびニュース分析チャレンジの入賞者レポートはこちら>