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
Prophetを使ってこの先を占ってみた - Money Forward Developers Blog
こんにちは。 エンジニアの伊藤です。 今は新サービスの立ち上げを行っています。 何事もそうなのですが、不確実なことがあるとどうしても先行きを占ってみたくなる‥ それが人間の心理というものではないでしょうか。 (コードを書くことによる安心感がそれに勝るのかもしれません) そんな中、今年の2月にFacebookの方が時系列解析のライブラリをRとPythonでリリースしていたので、今回はそれを活用して、この先の見通しを行ってみたいと思います。 その名も Prophetです。 ソースのGithubのリンクは こちら Prophetとは、直訳すると預言者という意味となり、まさにこの先を占うにはうってつけのライブラリの名称ですね。 普段の私であればR言語でサポートされているパッケージを使うのですが、AIファーストという大号令も出たことなので、Pythonのライブラリで今回はその予言のほどを試してみたい
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