TensorFlow(LSTM)で株価予想 〜 株予想その１ 〜 - Qiita先ずは株の予測実験 スクレイピングで持ってくる前にダウンロードして実験できるサイトから実験を始めてみます。 ダウンロードしてきたデータは日経平均の2007年〜2017年の情報。 日付, 始値, 高値, 安値, 終値のデータが入っています。 今回使用するデータは終値を利用します。 アプローチを考える 株については過去の実績(※1)を統計的に分析するより、時系列を用いたRNN(Recurrent Neural Network)(※2)で予測するほうが向いていると考えられるので、RNNの拡張であるLSTM(Long short-term memory)を使ってみることにします。 ※1 過去データの実績をチャートで学習する方法も次回以降で試してみる。 ※2 RNNはディープラーニングの一種。普通のニューラルネットと違い、現在の入力値に加えて自身の前の状態を入力する。RNNの入出力は、以下図のように
