自動取引に使えそうな深層学習による時系列データ予測の手法まとめ (RNN, CNN, Transformer, ……)｜j26

深層学習系 基礎①：RNN, LSTM, GRU 昔は時系列で深層学習と言ったら基本 RNN 系しか考えられないような状況だったと思う。RNN は内部状態を時系列方向に渡す NN の総称で、内部状態の計算をイカしたやり方でやる RNN の一種が LSTM や GRU という関係。 いろんな亜種も提案されてきたけど、結局普通の LSTM, GRU が普通によく使われる印象。とある激ツヨ botter は LSTM, GRU でめっちゃ勝ってるっぽい……凄い。けど、かなりノウハウがある様子なので、普通に OHLCV を突っ込むだけで勝てるかは謎。 深層学習系 基礎②：CNN, Dilated CNNCNN は主に画像分類等で圧倒的な性能を発揮してきたが、時系列予測でも利用できる。画像では縦横方向の二次元の畳み込みを行うが、時系列データでは時間方向の一次元の畳み込みを利用する。 CNN の課題は