＜株進捗＞8/19 株学習の準備

目次

1. 株学習データの作成
2. その他

1.株学習

以下の流れのうち赤文字部分の実装を行いました。

1. [学習フェーズ]以下を指定し、AIに株の値動きを学習させる。
   • 翌営業日の株価を予想するために取り込むデータ数（例：１００日分を取り込み次の１日の株価を予想）
   • 各種パラメータ（隠れ層の数(2次元)、学習率、分類器、学習回数)
   • 学習対象データの絞り込み（例：指定した銘柄の値動きと相関が高いものだけを学習データとする）
2. [学習フェーズ]学習済モデル（いわゆるAI）ができる
3. [売買フェーズ]以下を指定する
   • [学習フェーズ]でできた学習モデル
   • 適用する売買アルゴリズム（例：予想が１０％以上上がっていれば買い）
   • 適用する資産管理ルール（例：総資産の１０％は現金として保有する）
   • 売買対象の銘柄
   • 売買開始時期
   • 売買日数
4. [売買フェーズ]売買プログラムを走らせる
5. [売買フェーズ]以下のような結果が出力される
   • 売買履歴
   • 最終的な利益
   • (売買履歴をグラフ化したもの）…余裕があれば作りたいです。

具体的には、昨日に立てた仮説１を検証するための準備を行いました。

目標達成の仮説１：学習データを「１００銘柄の１００日分」とする。

１００銘柄の１００日分のデータを学習して、１銘柄の未来の株価を予想するということ、理屈上はできそうなのですが、データが多いのでリソースが足りるのか？ちゃんと学習は収束するのか？など不安は沢山です…。
明日以降は仮説１にあわせた学習プログラムを作ってみて、学習させてみてどうなるか、見てみようと思います。 しばらくはプログラムの改修記録という地味な記事が続きますが、学習プログラムができたら取引結果を公開したいとおもいます。

2.その他

以下にソースコード公開しています。
github.com