株式自動売買プログラムを実践に投入すると精度が急落する謎現象の原因究明に奮闘していた話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 はじめに。 これまでのあらすじ。 一から完全自作で株式自動売買プログラム開発がしたいと思うようになる。 株式売買に必要な処理（ログイン、売買注文の発注など）の全自動化。 短期・長期移動平均線を使った売買アルゴリズムの開発を始める。 ディープラーニングを使った売買アルゴリズムの開発を始める。 開発したプログラムを実際の株式売買に導入。 あれ？どんどんと損失が…。 原因部分：正規化処理（min-max normalization）を行うコード。 『【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。』の再考。 『【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで上場企業、約4000社の株価予測をしてみた話。』の考察。 原因究明への道のり。 検証用のソースコードと実践用のソースコードがなんか違うのでは？ 予測データを解析し、モデルの性能を評価
【株式自動売買×ディープラーニング】LSTMで日経平均株価予測を行うプログラムを書いてみた話。 - sun_ek2の雑記。
目次。 目次。 先にこちらを読んでください。 はじめに。 再帰的ニューラルネットワーク (RNN)の改良版：Long Short-Term Memory (LSTM)って？ 株価チャートと再帰的ニューラルネットワーク (RNN)。 再帰的ニューラルネットワーク（RNN）からLong Short-Term Memory (LSTM)へ。 損失関数の勾配消失・爆発問題。 入力データ長が長くなるほど（RNNの層が深くなるほど）、最初のデータを忘れてしまう。 入力重み衝突・出力重み衝突。 ソースコード（プログラムコード）。 結果。 損失関数の値の変化。 日経平均株価予測の結果。 予測値平均絶対誤差と株価平均絶対変化率。 最後に。 この文章を読んで、面白い！役に立った！...と思った分だけ、投げ銭していただけると嬉しいです。 ofuse.me 【宣伝】ギターも歌も下手だけど、弾き語りをやっているので
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