<株進捗>8/20-21 株学習の準備2

目次

  1. 学習させる株データの作成
  2. 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。

  1. [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)
  2. [学習フェーズ]学習済モデル(いわゆるAI)ができる
  3. [売買フェーズ]以下を指定する
    • [学習フェーズ]でできた学習モデル
    • 適用する売買アルゴリズム(例:予想が10%以上上がっていれば買い)
    • 適用する資産管理ルール(例:総資産の10%は現金として保有する)
    • 売買対象の銘柄
    • 売買開始時期
    • 売買日数
  4. [売買フェーズ]売買プログラムを走らせる
  5. [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。

f:id:kurupical:20170822090554p:plain:w600

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