<株進捗>8/1やったこと・・・BatchNormalization、リファクタリング
今日やったこと
昨日の処理ぶん回しの結果確認
指定した銘柄と相関がある240銘柄の3年分の値動きを学習させて、指定した銘柄の株価を予想させる。
→学習はうまくいっていませんでした…。過学習でもなく、単純に学習ができていない感じです。
学習回数(epoch)が足りない?それとも根本的におかしいところがある?
ひとまず、学習を効率的にできる方法を探しました。→Batch NormalizationBatch Normalization
LSTMのBatch Normalizationをほかから持ってくる!
Batch normalized LSTM for Tensorflow
これを導入しようとしたのですが、GitHubのpythonバージョンを見ると2.xと書いてあります。
自分の環境はpython3.6なので断念。自分で実装する
deepage.net
や、
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の4章を参考にBatch Normalizationを実装しました。
うまく動くか、今日の再処理ぶんまわしで確認します。
リファクタリング
ソースを整理しました。- グラフ描写をすべてローカル関数化
学習1000回ごとに、株価予測をさせるように変更。
また、学習の経過もグラフ描写するように。
- グラフ描写をすべてローカル関数化
再処理
ひとまず1銘柄の値動きを学習させて1銘柄の株価の値動きを予想させてみます。
過学習となっても構わないので。。ソースコード
github.com
learn.pyを修正しました。