目標と課題(日本株投資×DeepLearning)

目標

• 深層学習(DeepLearning)を用いて、日本株の株価予想を行う

  課題

• データの取得元
  • 株価
    • k-db http://k-db.com/stocks/ からCSVをスクレイピング (日足)
  • 会社情報(総資産、売上等…)
    • 決算プロ http://ke.kabupro.jp/doc/down40.htm から取得。 ※ アドレスをいじれば、過去5年分は拾えた
• データ分析方法の勉強
  • 「ゼロから作るDeepLearning」
    紹介されていたニューラルネットワーク(NN)、畳込みニューラルネットワーク(CNN)は それぞれのデータが互いに独立していることが前提。投資には使えなさそう。
  • 「詳解　ディープラーニング　TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理」
    ニューラルネットワークの応用であるリカレントニューラルネットワーク(RNN)やそれをさらに改善したLSTM、GRUというものが使えそう。 →GRUでやってみる
• 訓練データとテストデータの分け方
  • 悩み中…
    • 時系列でテストするのはナンセンスだと思っている (リーマンショック時の年のデータばかり学習させると悲観的になる)
    • 過去何日分から次の株価を予想するのか、学習量と学習精度のトレードオフ
      • 例
        過去2日から次の1日を学習させる場合の学習データ → ([4/1, 4/2]), ([4/2, 4/3]), … 29個(30 - 2 + 1)の学習データ 過去7日から次の1日を学習させる場合の学習データ → ([4/1, 4/2, … , 4/7], [4/2, 4/3, … , 4/8], … 24個(30 - 7 + 1)の学習データ
• 株価予測できたとして、実際どう運用するのか？？
  • 悩み中…
    • 一定の期間 T 以内に、利益 B が出る場合のみトレード
    • スイングトレード(1週間 〜 1ヶ月)を想定
    • 決済タイミングはどうする？一定？損切り/利確ポイントあり？