<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