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Kerasを使った株の利益を計算(ディープラーニング)

      2019/12/22

PytorchはLSTMが難しいらしいし、TensorFlowも難しいので未挑戦です。

Kerasは、TensorFlowのラッパークラスだけどAIライブラリの中で一番簡単です。

ということでディープラーニングを学ぶために、Kerasを使って少しずつ学習を進めています。

今回は株の利益を計算してみます。

で、LSTMによる 正解率は?

test

よく見ると、「AIの予測値」と「実際の株価」が一日ズレて表示されているようです。

要するに後出しジャンケンです。

LSTMは「一つ手前のデータと、これまでのパターンから次の値を予測する」ことをやってます。

実はこの場合、ただ単に一つ手前のデータをコピーして返しているだけなので株価予測には使えません。

試しに、株価の上下動が当たる確率を計算してみましょう。

どうやって計算すれば良いのか?

悩みましたが、ネットでサンプルコードを発見し改造しました。

np.sign(x)は、配列xの符号を求めます。

要するに、翌日の上げ下げ予測が正しいか否かを正解率としています。

株価の上下動が当たる確率

結果は

accuracy = 0.49

でした。

つまり成果率は49%です。

で、次は?

何をもって正解とするか・・・それが難しい。

0814

たとえば、このチャートでの正解ってどこよ?

今までのテクニカル分析は、テクニカル指標を組み合わせて、その閾値を越えるものを購入銘柄としてました。

そこにディープラーニングを組み合わせるとすると、どのテクニカル指標を組み合わせれば良いか?を解かせる・・とか、

テクニカル指標の閾値をディープラーニングで求める・・とか・・・・。

うーん、すでに機械学習時代からやられている方法なので、先は長そう・・・。

少なくとも、今の私に学習モデルの構築は無理そうだけど・・・。

 - 2018年(社会人14年), 機械学習, テクノロジー, 投資, システムトレード, 調査結果

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