TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる CNN編 - Qiita
前回までRNN(LSTM)や他の識別器で為替の予測を行ってきましたが、今回はCNNで予測をしてみたいと思います。 第１回 TensorFlow (ディープラーニング)で為替(FX)の予測をしてみる 第２回 ディープじゃない機械学習で為替(FX)の予測をしてみる データの準備 前回まで終値の差分を学習データとしていましたが、今回は終値そのものを学習データにしてみます。 また、今回はUSDJPYの１時間足、2008年1月1日〜2017年3月10日を利用し、前半95%を学習、後半5%をテスト（バリデーション）としました。 CNNは画像認識で高い精度を発揮していますが、画像以外でも応用することは可能です。例えば終値が以下のようなデータがあったとします。 これを画像に変換します。 このように１次元の画像と見なすことができます。 色が複数チャネルあるように見えますが実際はグレースケールです。カラーマッ
爆勝ちFXシストレ論文「Learning to Trade via Direct Reinforcement」を再現させたい - Qiita
爆勝ちFXシストレ論文「Learning to Trade via Direct Reinforcement」を再現させたい機械学習DeepLearning強化学習FXSystemTrade FXシストレ論文 「Learning to Trade via Direct Reinforcement」 http://dustwell.com/PastWork/MoodyRLTradingPresentation.pdf http://people.idsia.ch/~juergen/rnnaissance2003talks/MoodySaffellTNN01.pdf が、シミュレーション結果を見る限り爆勝ちしているので、この実装を再現させようとしているが、うまくいかない（同じような性能が得られない）。 要は価格の予測に応じてトレードするんじゃなくて、トレードしたら勝てるかどうか自体を直接予測す
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
