1.売買プログラム実装(trade.py)

今日は以下の赤文字部分を実装しました。

①学習モデルを用意（完了）
②学習モデルの読み込み　（完了）
③現在日付の設定　（完了）　→2017/1/1からスタート

　★④〜⑦を、2017年度分データのすべてが読み込み終わるまで繰り返し
　④現在日付から過去N日分のデータを基に、M日分の株価を予測　（完了）
　⑤予測した株価を基に、売買の判定を行う
　⑥（売買があった場合、株の購入記録を残す）
　⑦現在日付を1日進める。

⑧売買の成績を算出する

設計ミスが少しあったので、一部書きなおしたりしつつ…。
売買履歴・保有している株の一覧などが出力できるようになりました。

2.売買プログラムのテストコード作成(test_trade.py)

テストコードを作成中です。
具体的には、予測可能な簡単な関数（１次関数、２次関数）を株価データとし、正しく予測に従って売買ができるかをテストするものです。「設定ファイルを入力にして繰り返しテスト」ができるようにしました。
テストするたびにソースコードをいじりたくないので…。
テストはできるようになりましたが、結果の検証方法は設計がまだです。

3.雑感

・本質のディープラーニングから離れてしまっているので早く戻りたいのですが、プログラム作成は目に見えて出来上がっていくのが見えて楽しくて、なかなか戻れません。笑
学習データを６０銘柄程度にすると、損失関数（ざっくり言うと学習の進捗を表すもの）がNanになってしまうという致命的なバグの修正が待っているので…
・GitHubのissueでタスク管理をするようにしたのですが、これが結構やりやすいので続けてみようと思います。

・GitHubでソースコード公開しています。
今日は以下を修正しました。
（いつか、README的なドキュメント書かないと…）
trade.py
test_trade.py

github.com