<株進捗>8/19 株学習の準備
目次
- 株学習データの作成
- 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。
- [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。
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