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
[TensorFlowで株価予想] 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション - Qiita
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% はじめに 前回は売買シミュレーションをして実際に取引を行っていたら元金１０００万円は増えたのか減ったのかやりました。大きく増えた銘柄もあり、逆に大きく減った銘柄もありという感じです。終値ー始値が０円より高ければ買うという判定でした。今回はこの判定部分を変更しま
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[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
![[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bb9b7689898c065dd0cc54f4376d81dcddc2e230/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzMzcwNCUyRmVjN2NhM2ZlMDkxYWQ0NjAxZWJlYzZhNWJiMWYzOTMwZDNkNWIwNzMlMkZsYXJnZS5wbmclM0YxNjM3MDg3NzY0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWQyYWI1MmRlMjNjNTZmYzM3MGUzMTA2Nzg1ODgyNTdi%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D405056e52d61f8ead8149adbc09a89a1%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBha2lyYWFrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9MjZjYzg1ZmM1Y2JiNjUzOTU5MjkyNDJjZDAxMmZjNjc%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D10ead2e5d19ea9372187a266994086e0)
機械学習を使った株価予想（回帰編） - Qiita
以前（1,2,3）からの続き物。 分類ばかりでは面白くないので、回帰問題を試したい。 というわけで、今回は機械学習のフレームワークTensorFlowやscikit-learnを使用して株価を直接予想するという遊び。前は翌日の株価が「上がる or 下がる」の2択の分類でしたが、今回は「何円か」を直接予想します。 なお、入力に使うデータは使い回しです。毎回スミマセン。 趣旨 TensorFlowやscikit-learnを使用して、株価の予想をしてみる。 精度や使用感を確認する。 やること 「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、DAXなど）を使用して、次の日の日経平均株価を予想する」（回帰） 環境 scikit-learn scikit-learn 0.17.1 Python 2.7 Windows 7 TensorFlow TensorFlow 0.7 Ubuntu 14.04 Py
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 - Qiita
なぜかあまりやっている人を見ない、ディープラーニングを使用した株価の予想をしてみます。 ディープラーニング、Pythonともに初心者です。ライブラリ、実装方法、理論等は殆ど分かっておりません。ツッコミ等お待ちしています。 目標 数日分の株価データを使用して、翌日の日経平均株価が「上がる」か「下がる」か「変わらず」かを予想します。（分類） 概要 「上がった」か「下がった」か「変わらず」だったかの判断には翌日の終値をベースに判断。 入力データは数日前から前日までの「始値」「高値」「安値」「終値」を使用。 隠れ層は4つ。 入力として上記過去数日分の株価をぶっこんでトレーニングするだけです。 環境 TensorFlow 0.7 Ubuntu 14.04 Python 2.7 AWS EC2 micro instance 内容 準備 可能な限りの日経平均のデータを用意します。今回はYahooファイナ
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