<株進捗>今日やったこと
今日やったこと
RNN、LSTMをもう一度勉強しなおし
学習の制度が全然あがらず詰まったので…学習データの絞り込み
これまでは、4000銘柄全部のデータを学習→1銘柄の株価変動を予測としていましたが、以下の通り変更しました。- ターゲット株と、対象期間N(現在からN日分の値動き)を指定。
- 全銘柄のN*2〜N日分のデータをすべて調べ、上記と正または負の相関があるデータ(ひとまず|cor| > 0.5)を学習データとする。
ハイパーパラメータ調整
今まではいちいちパラメータ変数を変えてその都度処理していましたが、いろんなパラメータを与えて繰り返し処理できるようにしました。多層モデルの対応
1層にしていたのですが、多層にできるよう対応しました。
(英語のドキュメントばっかりで苦労しました…)ぶん回し
unit = [50] learning_rate = [0.001] n_hidden = [50, 100] classifier = ["LSTM", "GRU"] layer = [2,3]
これで処理をぶん回します。(epoch=5000)多分丸1日はかかるかと…。
SSDを酷使しまくっています。大丈夫かな…
今後やりたいこと
- 学習データの絞り込み2
ターゲット株の現在からN日分の期間の値動きについて、相関がある値動きデータを沢山抽出できるようにしたいです。
ソースコード
learn.pyが学習プログラムです。
github.com