＜株進捗＞8/10やったこと・・・データ標準化の改修
今日やったことサマリ
- データ標準化の機能を切り離してクラス化
今日やったこと
データ標準化のやりかた見直し
右往左往して、結局昨日のままで良いことがわかりました。
データ標準化の機能切り離し
もともとStockオブジェクトにデータ標準化の機能をゴリゴリ書いていましたが、データ標準化の機能だけを切り出してオブジェクト化しました。
オブジェクト指向の良さがなんとなくわかってきた、ような気がします。
実際の株データを予測(軽く)
対象銘柄:3597(自重道)
選定理由は、単調増加で割と予想しやすいかなと思ったからです。
なんとなく予想できています。 学習回数・学習データを増やせばもっと正確に予想できるかも。
今後の予定
学習モデルの構築はひとまずこれで終わりにします。
次はデータの前分析。
「どのようにデータを食わせるといいのか？」を検討しようと思います。
現在は１銘柄を食わせて１銘柄を予想していますが、それだとデータ量が不十分です。
なので、ある程度特徴の似た銘柄をひとまとめにして学習して１銘柄を予想させるようにします。
たとえば…
・クラスタリング
・銘柄の時価総額
・値動き相関
・業種
など
