日経平均が日中どのくらい変動するかをTensorFlowで予測する （今までのまとめ） - 今日も窓辺でプログラム
この記事について 少し時間が空いてしましましたが、日経平均予測シリーズの続編です。 ニューラルネットワークを用いて、ある日の日経平均の終値が当日の始値と比べて「上がる」か「下がる」か「ほぼ変わらない」かを予測します。 今まで数回の記事で日経平均に関する予測を行ってきましたが、実装にバグがあり数値が正しくないことが判明しました。 これまでやってきた層数の調整や評価をもう一度やり直すことになったので、せっかくなのでその全過程を1記事にまとめなおしておこう、という記事です。 目次 この記事について 目次 ソースコード 何を予測するのか 何を入力とするか 隠れ層の数を調整する 使用した 学習過程 モデルの評価 Precision バックテスト 今後の方針 関連記事 ソースコード 初めに、今回の記事中で使うソースコードを置いておきます。 github.com 何を予測するのか 日経平均株価の終値が、
金融データのPythonでの扱い方 - 今日も窓辺でプログラム
はじめに Udacityというネット上のビデオを視聴する形で受講できる講義を提供しているサイトがあります。 Learn the Latest Tech Skills; Advance Your Career | Udacity サイトや講義は英語なのですが、その中で Machine Learning for Tradingという講義を見つけました。 この講義は主に3つのパートに分かれています 金融データをPythonで操作する コンピュータを使った投資 取引に使う機械学習アルゴリズム 1つ目のパートを視聴したので、Pythonの基本的な知識の部分で知らなかった点を、実際のデータを操作する中で紹介しようと思います。 2つ目と3つ目はまた後日にでも。。 目次 はじめに 目次 今回使用するデータとJupyter Notebook データの読み込み 移動平均の計算 pandasのrollingを使
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