<株進捗>8/20-21 株学習の準備2
目次
- 学習させる株データの作成
- その他
1.学習させる株データの作成
以下の流れのうち赤文字部分の実装を行いました。
- [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)
- [学習フェーズ]学習済モデル(いわゆるAI)ができる
- [売買フェーズ]以下を指定する
- [売買フェーズ]売買プログラムを走らせる
- [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。
以下の2つの仮説を検証すべく、プログラムの改修を行い完了しました。
目標達成の仮説1:学習データを「100銘柄の100日分」とする。
目標達成の仮説2:過去100日のデータから、未来30日分の株価の「最大値」「最小値」を予想する→予想した最大値が、現在価格より10%以上であれば売り注文を出す。
2.その他
・昨日、ブログの更新もしていないのに78アクセス。いつもは10アクセスくらいなのに…
・残タスクは以下のとおりです。
取り急ぎ#2、#4、#14、#26を片付ければ、トレードのシュミレーションができるはずです。
だいたいのタスクはすぐ完了するのですが、#2がかなりの強敵です…。
・以下にソースコード公開しています。
github.com