こんにちは。次世代システム研究室のT.D.Qです。 前回は「TCNを用いてFX予測してみる」をテーマとしてブログを書きました。また、FX予測精度を向上するため、深層機械学習モデルのハイパーパラーメーターのチューニング技術及びツールを調査しました。予測精度の改善にある程度確認できましたが、特徴量選択は本当に良いか、データ準備から予測結果を得るまでより簡単な手法があるか悩みました。最近AIや機械学習ブームの中、AutoML(Automated Machine Learningの略)というワードをよく目にするようになりましたので、AutoMLで時系列データ予測に関する技術を調査しまして、時系列データから特徴量の選択やモデルの選択の処理も自動的に対応できそうなので今回の記事はAutoMLを用いてFX予測の検証を紹介したいと思います。 AutoMLについて AutoMLとは、機械学習プロセスを自動化
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