頭と尻尾はくれてやる!

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RNN(LSTM)で株価予測の結果(1)

(続)機械学習で株価予測の結果
↑この続き、、、なんだけど今回はTensorFlowのRNN(LSTM)を使ってみた(内部的にはver3)。

毎度のごとく日計り。始値で売買、終値で手仕舞い。
日経225銘柄を対象、、、などほとんどは従来通り。
学習用のデータ数は921,588個。評価用のデータは半年分で27,900個。
LSTMに関わるところを言うと、データは四本値以外にも為替や指数なども入れて28項目、5日分を1つのデータとしてる。5日じゃ少ない気がするけどちゃんと学習が進むのか?などのチェックもかねて動かしてみた(今は60日のデータを作成中→ver3.1)。
TensorFlowのBasicLSTMCellの引数の
num_unitsは128
foget_biasはよくわからないので0.1と0.9の両方でやってみた(どっちがどっちなんだ?!大きい方がより”忘れる”でいいのか?)。

↓結果はこんな感じ。

(1)forget_bias = 0.1の場合

LSTMで株価予測結果(forget_bias=0.1)


(2)forget_bias = 0.9の場合

LSTMで株価予測結果(forget_bias=0.9)

forget_biasの違いがどう影響してるのか不明。
まあ予測できてないよね、ということはわかる。数字は書いてないけど損失関数の値が毎度のごとく評価時は高い、つまり学習用データにはそれなりに対応はしてるんだろうけど、予測にはなってない。こういう状態ではどういう手を打つのがいいんだろ?層を深くするとかは違う気がするし?
いや、まあこれは動作確認なので(?)現在は日数を60日として実行中、、、

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