Hybrid 進捗報告

Hybridとは！

HybridではBasicなAlgorithm約300個の500銘柄(150000通り)での結果に統計分析・機械学習をかけ、どの銘柄がどのAlgorithmにおいてアウトパフォーム(成績良し)するのかを特定していきます。

このプロジェクトを進める事により、より高精度なアルゴリズムを選定、レコメンドするメタアルゴ・銘柄ごとにベストなアルゴリズムをレコメンドする機能への拡張が可能になります！

機械学習(以下ML)と統計分析を行う予定でしたのでプロジェクトを統計班とML班に分けプロジェクトの目標と役割分担を整理しました。

必要なデータとその収集方法の確認を行いました

約300個のアルゴリズム群は揃った形なのでその結果とシグナルデータを収集する過程に入り、収集するためのコードやAPIのコードを完成間近まで作成しました！

今後は作成したコードを用いてデータを収集、ML・統計班に渡し分析を実際に回して貰う予定です！