TensorFlow(LSTM)で株価予想 〜 株予想その１ 〜 - Qiita
はじめに 新しく株投資の勉強を始めるのでそのメモを残していきます。 目標、機械学習やディープラーニングを使って株価予想します。 勉強を始めるにあたり、先ずは以下の本を確認。 ※ 株が動く条件は「業績がよい」「PERが低い」「チャートの形が良い」らしい。 各々スクレイピングで持ってきて予測していきたいと思います。 [補足] 普段は株以外に競馬予想 sivaを運用しています。 連対的中率 ： 約 86% 回収率 ： 約 136% twitter始めました。 フォローお願いします。 なぜ株か？ 以下の見解から株を選んでみました。 ◆ 競馬などのギャンブル 0 or 100のリターンも大きいがリスクが大きい。 ◆ FX 儲かる人の反面に損する人がいるので、性分に合わない。 ◆ bitcoin 価値が確立されてないので、暴落の恐れも考えられる。 ◆ 株 株に関してはみんなが儲かる仕組みである。 先ず
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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