JPXファンダメンタルズ分析チャレンジ3位解法

概要

このリポジトリはSIGNATEで開催された日本取引所グループファンダメンタルズチャレンジにおける３位入賞コードです。
7/22現在はコンペで用いられていたデータにアクセスできなくなっているため、再現することは難しいかもしれません。
SIGNATEのランタイムコンペに参加する際の、ひとつの書き方として参考にしていただければ幸いです。

準備

実行環境

signateのruntime環境と同一のdockerイメージ（continuumio/anaconda3:2019.03）を基に構築しています。

ディレクトリ構造

dataディレクトリにjpxのデータを配置してください。
コンペ時はdata/jpxにコンペページで配布されていたデータ、data/jpx_latestにAPIで取得した最新データをマージしたデータを配置していました。
すなわちdata/jpx_latestのデータはdata/jpxのデータを包含しているため、jpx_latestのみの準備で大丈夫です。
特にtrainの再現には2021年の3/26までのデータが準備されていれば十分です。

.
├── Makefile
├── README.md
├── configs
├── data
│  ├── jpx
│  │  ├── stock_fin.csv.gz
│  │  ├── stock_fin_price.csv.gz
│  │  ├── stock_labels.csv.gz
│  │  ├── stock_list.csv.gz
│  │  └── stock_price.csv.gz
│  └── jpx_latest
│      ├── stock_fin.csv.gz
│      ├── stock_labels.csv.gz
│      ├── stock_list.csv.gz
│      └── stock_price.csv.gz
├── docker
├── external
├── setup.py
├── src
├── submit_works
├── tools
└── work_dirs

実行手順

train

optunaでハイパラサーチをしたあと、３つのseedで高値予測/安値予測のモデルをlightGBMで学習します。
すなわち提出用に６つのモデルが用意されます。学習のログやモデルはwork_dirs/fsub1に出力されます。

$ export COMMAND="python tools/train.py fsub1 --data_dir ./data/jpx_latest --train_all --tune_hp"
$ make docker-run

validation

predictor.pyを使ってvalidationを行うコマンドです。
predictor.pyはsubmit_works/fsub1以下に用意されています。
具体的にはtrainで生成したwork_dirs/fsub1以下のモデルをsubmit_works/fsub1/modelにコピーして、validationを行います。

$ export SUBMIT_NAME=fsub1
$ make docker-validate-submit-files

提出ファイルの作成

提出ファイルのsubmit.zipを作成するコマンドです。
validationと同様に、trainで生成したモデルをsubmit_worksにコピーし、動作を確認したあとzipファイルをwork_dirs/fsub1に作成します。

$ export SUBMIT_NAME=fsub1
$ make docker-create-submit-files

ykfujita / jpx1-3rd