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『Code for Machine Learning for Trading』第3版 — データソーシングからライブ実行まで。
概要
このリポジトリには、Stefan Jansenによる『Machine Learning for Trading, 3rd Edition』のコードが掲載されています。これは一つのワークフローを中心に、一つのエンドツーエンドのワークフローを中心に組織された、ゼロからの再構築です。つまり、研究アイデアを定義し、それを実際に実行し、実行し続けられる戦略へと発展させる方法です。 - 本書の27章にわたる9つのケーススタディが、生データから機能、モデル、バックテスト、コスト、リスクから展開までワークフローを示しています。- はこの版に新たに登場し、そのワークフローを横断し、検索拡張生成、知識グラフ、マルチエージェントシステムを金融研究に導入しています。- 伴随ウェブサイトには112の入門書、61のエージェントスキル、6つの本番Pythonライブラリが収録されており、ワークフローの重要な部分を支援します。 Navigate ML for Trading, 3rd Editionに参加して、30分間の書籍、ケーススタディ、コード、関連リソースの地図をご覧いただけます。現在のすべてのコースとワークショップをご覧ください。コホートコースは以下のコースに記載されています。
概要（AI 翻訳）
データソーシングからライブ実行まで、ML駆動のトレーディング戦略を構築し、テストし、展開します。
Machine Learning for Trading, 3rd Edition のコードはこちら ステファン・ヤンセン:27章9つのケーススタディを再構築 一つのエンドツーエンドのワークフローを中心に、ゼロから一つに至る。研究アイデアが戦略になる方法について 走り続け、ライブマーケットで走り続けましょう。
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内容
- 第3版の新要素
- 9つのケーススタディ、この版の構造的中心
- コースおよびワークショップ
- コード、章ごとの27のチャプターガイド
- クイックスタート:インストール、データダウンロード、初めてのノートブックの実行
- 補助リソース:プライマー、エージェントスキル、6つのライブラリ
- リポジトリレイアウト
第三版の新情報
本全体が一つの道筋をたどっています。データインフラと戦略研究から、証拠の境界を越えて チューニングと評価、デプロイ、監視を分離し、フィードバックループで再訓練、一時停止、または 戦略のエッジが衰えたときに退却する。
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Machine Learning for Trading, 3rd Edition
Build, test, and deploy ML-driven trading strategies, from data sourcing to live execution.
The code for Machine Learning for Trading, 3rd Edition by Stefan Jansen: 27 chapters and nine case studies, rebuilt from the ground up around one end-to-end workflow. How a research idea becomes a strategy you can run, and keep running, in a live market.
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Contents
- What’s new in the third edition
- Nine case studies, the structural centerpiece of this edition
- Courses and workshops
- The code, chapter by chapter, 27 chapter guides
- Quick start: install, download the data, run your first notebook
- Companion resources: primers, agent skills, and the six libraries
- Repository layout
What’s New in the Third Edition
The whole book traces one path: from data infrastructure and strategy research, across an evidence boundary that separates tuning from evaluation, to deployment and monitoring, with a feedback loop that retrains, pauses, or retires a strategy as its edge decays.
Where earlier editions moved technique by technique, the third edition runs that one process end to end, and adds substantial new material:
- A wider model toolkit: from gradient boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) to deep time-series architectures (PatchTST, iTransformer, TSMixer, TCN, Mamba) and newer tabular and latent-factor models (TabPFN, TabM, conditional and supervised autoencoders).
- Dedicated strategy-design chapters: transaction costs and risk management are now full chapters, neither of which existed before, joining portfolio construction and strategy synthesis so a raw signal is carried through to a sized, cost- and risk-aware portfolio.
- A full production track: live trading systems (Interactive Brokers, Alpaca, QuantConnect), MLOps and governance (drift detection, safe rollout, circuit breakers, feature stores, experiment tracking), and the operational reality of running strategies, not just building them.
- Generative AI: retrieval-augmented generation grounded in SEC filings, knowledge graphs and Graph RAG, and
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