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
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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