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(続)機械学習で株価予測の結果

機械学習で株価予測の結果
↑この続き。内部的にはver2.1。前のは過去5日分で予測したんだけど、さっぱりだったので今回は過去90日で予測する、というように単にデータを大きくしただけ。なのでまあ同じように残念な結果になっちゃうんだろうなあ、、、と思いつつもやっぱり確認しないとスッキリしないのでやってみた。
データが大きくなったことで学習時に時間がかかるようになるのは仕方ないとして、テストデータに対する評価でメモリ不足でMacが固まってしまう事態に至ってしまった。コードを修正して1ヶ月ごとに成績を出すようにするなどして対応。

従来と同じように日経225銘柄の
学習データ:1991年1月から2017年6月末
テストデータ:2017年7月から2017年12月末
のデータに対しCNNでやってる。フレームワークはTensorFlow。
学習時の総データ数916,300個、今回は学習時のバッチサイズも小さくしたので約9,000ステップで1epoch。
学習がサチったかなあ、というところからテストデータに対して評価してみて、さらに学習させたら評価の結果がどう変わるか?というのを確認してみた。

結果をstep数、月ごとで見るとこんな感じ。

TensorBoardによる損失関数の変化

月ごとの利率

数字はそれぞれ1ヶ月あたりの利率(%)。1日じゃないよ、、、orz
学習が進むと良くなったり悪くなったりと安定しないところがある。
ダメだね、こりゃ、、、

今回、メモリ不足対応で仕方なく月ごとの結果で見るようにしたんだけど、、、
最初の頃は
もしかして学習データの終わり(2017年6月末)から離れるほど成績が悪くなるのか?データに年月日の項目も入っているし、、、
学習データの終わりの翌月だけでも使えればいいんだが、、、
なんて思ってたんだが、結局は7月でもマイナスになるくらいで安定しないし、利率も低く予測できてるとは言えない。プラスのところもあるがたまたまなんだろう。

ということで今回のはここで終わり。
深層学習を用いた株価予測の分析
↑データを画像化したCNNなんてのもあるみたいだけど、その前にRNNでやってみようかと思案中。

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