ScottfreeLLC/AlphaPy

これは何？

主な機能

• 01scikit-learn、Keras、XGBoost、LightGBM、CatBoostのモデルを1つのパイプラインで実行できます。
• 02ブレンディングやスタッキングによるアンサンブルモデルを構築できます。
• 03市場分析と取引システム開発向けのMarketFlowモジュール。
• 04スポーツの試合結果予測向けのSportFlowモジュール。
• 05pyfolioとの連携によるポートフォリオ分析。

ユースケース

• 株価や暗号資産価格の変動を予測するモデルの構築。
• システマティックな取引戦略の開発とバックテスト。
• 機械学習を使ったスポーツの試合結果予測。
• scikit-learnベースのツールを使った、表形式データの分類・回帰モデルのプロトタイピング。

クイックスタート

1. 1

   pipでAlphaPyをインストールします

   pip install -U alphapy
2. 2

   tear sheetでエラーが発生する場合は、必要に応じてGitHubからpyfolioをインストールします

   pip install git+https://github.com/quantopian/pyfolio
3. 3

   必要に応じて、各プラットフォームのガイドに従ってXGBoost、LightGBM、またはCatBoostをインストールします（MacおよびWindowsユーザー向け）

使う前に知っておきたいこと

• !現在はAlphaPy Proで開発が進められており、この旧リポジトリは既存ユーザー向けにのみ保守されています。
• !XGBoostはMacおよびWindowsではpipで自動インストールされないため、追加のセットアップが必要です。
• !tear sheetのエラーを解消するには、pyfolioをGitHubからインストールする必要がある場合があります。

収録されている特集

トピック

よくある質問

AlphaPy とは？

scikit-learnとpandasを基盤とするPython機械学習フレームワーク。市場取引システムとスポーツ予測向けのモジュールを備えています。 AlphaPyは、トレーダーやデータサイエンティストを対象としたPython機械学習フレームワークです。主にscikit-learnとpandasを基盤とし、特徴量エンジニアリングや可視化のための追加パッケージも利用します。scikit-learn、Keras、XGBoost、LightGBM、CatBoostのモデルを学習でき、ブレンディングやスタッキングによるアンサンブルも生成できます。

AlphaPy は無料で使えますか？ライセンスは？

AlphaPy は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

AlphaPy は今もメンテナンスされていますか？

半年以内に更新あり。AlphaPy の最終コミットは 2026年10月5日 です。

AlphaPy は何に使えますか？

株価や暗号資産価格の変動を予測するモデルの構築。 システマティックな取引戦略の開発とバックテスト。 機械学習を使ったスポーツの試合結果予測。 scikit-learnベースのツールを使った、表形式データの分類・回帰モデルのプロトタイピング。

AlphaPy のインストール方法は？

pipでAlphaPyをインストールします: pip install -U alphapy tear sheetでエラーが発生する場合は、必要に応じてGitHubからpyfolioをインストールします: pip install git+https://github.com/quantopian/pyfolio 必要に応じて、各プラットフォームのガイドに従ってXGBoost、LightGBM、またはCatBoostをインストールします（MacおよびWindowsユーザー向け）

AlphaPy はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/ScottfreeLLC/AlphaPy