Deep Q-LearningでFXしてみた - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
次世代システム研究室のJK（男）です。よろしくお願いします。 今回はDeep Q-Learningという手法でFXをやってみたので紹介します。前回のブログでは、LSTMというディープラーニング(Deep Learning; 深層学習とも)の一種を使って、株価変動の予想をしました。これは「教師あり学習」という手法で、コンピュータに常に「正解」を教えて学習させます。でも、よくよく考えると金融商品って時間変動の予想が最終目標じゃないですよね。最終目標は（基本的に）金融商品の売買で儲けること。つまり予想を元に、いま売るのか、買うのか、何もしないのか、という「行動」を決めることです。完全に未来がわかるのでもない限り、この行動に「正解」が無いことがわかります。 完全に予想するのは無理（短期的には買ったり負けたり）かもしれませんが、長期的には儲けるような「方針」は立てられるかもしれない。このように「方針
Deep Learningによる株価変動の予想 - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
次世代システム研究室のJK（男）です。初ブログです。 よろしくお願いします。 今回はディープラーニングの中でも、時系列解析に強いLSTM（Long short-term memory）を紹介します。時系列解析のひとつのターゲットが金融商品の価格予想です。最近、英国のEU離脱で市場が大荒れですが、そういう市場の荒れ具合を予想できたら色々と嬉しいですよね。そんな予想をディープラーニングでやってみた、というのが今回の主旨です。 この記事は、参考文献[1]の論文を参考にしました。今回の記事に興味を持ったら、ぜひ読んでみてください。 1. LSTM LSTMは、RNN (Recurrent Neural Network)の改良版です。 そこで、まずRNNについて解説します。 RNNはディープラーニングの一種ですが、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しています。詳し
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