日曜プログラマー

プログラミングが趣味の個人投資家です。 noteでは、プログラミングに関すること、株式…

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回帰の予測精度は向上するのか? 説明変数に様々なパラメータを使用してみた

今回は説明変数に様々なパラメータを使用した場合の予測精度を確認します前回行った回帰に対する検証では、説明変数に恐怖指数(VIX)を使用し、かつ、学習データを標準化す…

日曜プログラマー

7時間前

祝!! 予測精度向上＼(^ ^)／恐怖指数(VIX)を使った学習データを標準化したら回帰の予測精度が向上しました

今回は恐怖指数(VIX)を使った学習データを標準化して回帰を行うとどうなるかを検証します前回行った、説明変数に恐怖指数(VIX)を使用した回帰に対する検証では、予測精度…

日曜プログラマー

4日前

二値分類で効果のあった恐怖指数(VIX)を回帰でも試してみました

説明変数に恐怖指数(VIX)を使用して回帰を検証しますこれまで、AIによる日経平均株価を未来永劫予測する回帰について、アレコレやってきました。しかし、その予測精度は…

日曜プログラマー

7日前

回帰に使用する学習データを標準化したらどうなるの? 分からないのでやってみた編

回帰でも学習データの標準化を行うべき?機械学習の勉強のために読んだ本の中に、回帰で使用する学習データに対して標準化(Standardization)を行っているものがありました…

日曜プログラマー

11日前

調べてみたら微妙な結果でした Pythonで決算書データがダウンロード可能?

企業の決算情報をまとめて掲載しているウェブサイトの仕組みを知りました最近、下記の本を読みました。はっしゃん(著) 『「会社四季報」速読1時間で10倍株を見つける方…

日曜プログラマー

2週間前

はじめてのKeras 2層Affine構造のAIモデルで回帰を行うPythonソースコードの解説

Kerasの日本語ドキュメントKerasの日本語ドキュメントを探していたら、下記を見つけました。 Keras documentationの日本語訳化ファイルの拡張子が"md"となっているもの…

日曜プログラマー

3週間前

Neural Network Consoleとの違いは? Kerasで回帰に対する2層Affine構造のAIモデルを検証しました

Kerasで回帰に対する2層Affine構造のAIモデルを検証しましたNeural Network Consoleでの回帰に対する2層Affine構造のAIモデルによる検証で、AIモデルの出力が1営業日分遅…

日曜プログラマー

1か月前

こりゃ便利!! Pythonの仮想環境は使わなきゃ損でした

Anacondaの再インストールをきっかけにPythonの仮想環境を使用してみたcondaのバージョンに対するWARNINGへの対応を試みた結果、不幸にもAnacondaを再インストールするハ…

日曜プログラマー

1か月前

Pythonの悪夢再び condaのアップデートでハマった件結局Anacondaを再インストールするハメに

condaのバージョンに対するWARNINGが出力されましたPythonで機械学習を検証する環境を構築した際にcondaのバージョンに対するWARNINGが出力されました。下記が、そのロ…

日曜プログラマー

1か月前

Pythonで機械学習を検証する環境を構築しました Keras + TensorFlow編

Pythonで機械学習を検証する環境を構築することにしました回帰による日経平均株価の予測で問題に遭遇し、途方に暮れています。なぜか、作成したAIモデルに当日の日経平…

日曜プログラマー

1か月前

予測結果が遅れてくるよ未来永劫株価を予測することが可能!? 五里霧中編

今回は日経平均株価の予測が1営業日遅れる原因について調査します前回のLSTMに対する検証で、AIモデルの予測値がなぜか1営業日遅れて出力される問題に遭遇しました。つ…

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1か月前

説明変数とRNNについてもっと知りたい未来永劫株価を予測することが可能!? LSTM試行錯誤編

今回は説明変数の構成と予測精度との関連について検証します前回のLSTMを4層Affine化した効果に対する検証では、以下のことが確認できました。前回の検証で確認できたこ…

日曜プログラマー

1か月前

4層Affineならどうでしょう? 未来永劫株価を予測することが可能!? LSTMで今度こそ予測精度向上を図りたい編

今回はLSTMを4層Affine化した効果を検証します今回は、LSTMを4層Affine化したAIモデルの予測性能を評価します。ちなみに、私が考えるLSTMを4層Affine化する、とは下記の…

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1か月前

私が間違っておりましたm(_ _)m 未来永劫株価を予測することが可能!? Slice層のパラメーター見直し編

今回はLSTMのSlice層に対するパラメーターを見直した結果を紹介します前回行った、LSTM構造のAIモデルを使った回帰による日経平均株価の予測では、以下の問題がありました…

日曜プログラマー

1か月前

未来永劫株価を予測することが可能!? LSTMで予測精度向上を図りたい編

LSTM構造のAIモデルで回帰による日経平均株価の予測精度向上を図りたいこれまでは、主に4層Affine構造のAIモデルを使って、回帰による日経平均株価の予測を行ってきました…

日曜プログラマー

1か月前

AIの学習がようやく終わった!! 未来永劫株価を予測することが可能!? 説明変数にテクニカル指標を加えた編【後編】

今回は説明変数にテクニカル指標を加えたAI作成の検証に対する【後編】です下記の記事では、回帰を行うAIモデル向けの説明変数にテクニカル指標(移動平均線、等)を加えた…

日曜プログラマー

2か月前

日曜プログラマー

2024年9月8日 19:40

回帰の予測精度は向上するのか? 説明変数に様々なパラメータを使用してみた

今回は説明変数に様々なパラメータを使用した場合の予測精度を確認します前回行った回帰に対する検証では、説明変数に恐怖指数(VIX)を使用し、かつ、学習データを標準化すると、予測精度が向上することが確認できました。

詳細は、下記の記事を参照ください。

恐怖指数(VIX)が回帰の予測精度を向上させるなら、他のパラメータはどうなのか気になります。

そこで今回は、説明変数に様々なパラメータを使用し、

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日曜プログラマー

2024年9月4日 19:27

祝!! 予測精度向上＼(^ ^)／恐怖指数(VIX)を使った学習データを標準化したら回帰の予測精度が向上しました

今回は恐怖指数(VIX)を使った学習データを標準化して回帰を行うとどうなるかを検証します前回行った、説明変数に恐怖指数(VIX)を使用した回帰に対する検証では、予測精度がこれまでと同レベルであることを確認しました。

詳細は、下記の記事を参照ください。

ただし、一つ気になったのが、説明変数の数値の差です。

例えば、日経平均株価が20000とか30000とかに対して、恐怖指数(VIX)は15と

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日曜プログラマー

2024年9月1日 19:17

二値分類で効果のあった恐怖指数(VIX)を回帰でも試してみました

説明変数に恐怖指数(VIX)を使用して回帰を検証しますこれまで、AIによる日経平均株価を未来永劫予測する回帰について、アレコレやってきました。

しかし、その予測精度は、実際の株価に対しておよそ±800円の範囲でバラつく結果でした。

全く使い物にならないレベルです。
(T _ T)

なんとか予測精度を向上させたいと考え、今回は、説明変数に日経平均株価と恐怖指数(VIX)を組み合わせた場合にど

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日曜プログラマー

2024年8月28日 19:18

回帰に使用する学習データを標準化したらどうなるの? 分からないのでやってみた編

回帰でも学習データの標準化を行うべき?機械学習の勉強のために読んだ本の中に、回帰で使用する学習データに対して標準化(Standardization)を行っているものがありました。

標準化とは、データの分布が中心を0、分散を1とするスケーリング手法のことです。

標準化の算出式は、下記となります。

$$
X=\frac{x-\mu}{\sigma}
$$

上式において、各変数の意味は次の通り

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日曜プログラマー

2024年8月23日 19:18

調べてみたら微妙な結果でした Pythonで決算書データがダウンロード可能?

企業の決算情報をまとめて掲載しているウェブサイトの仕組みを知りました最近、下記の本を読みました。

はっしゃん(著) 『「会社四季報」速読1時間で10倍株を見つける方法投資家VTuberはっしゃんが綿密なリサーチから導き出した「誰でもできる」3ステップ投資術』

本の内容は、下記の3ステップで投資先として有望な銘柄を見つけるというものです。

ステップ1: 会社四季報に掲載されている月足チャー

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日曜プログラマー

2024年8月16日 19:16

はじめてのKeras 2層Affine構造のAIモデルで回帰を行うPythonソースコードの解説

Kerasの日本語ドキュメントKerasの日本語ドキュメントを探していたら、下記を見つけました。

Keras documentationの日本語訳化

ファイルの拡張子が"md"となっているものを左クリックすると、ドキュメントを参照することができます。

ドキュメントの本体は、sourcesディレクトリ以下にあります。

GitHubは、プログラムのソースコードを管理するものだと思い込んでいま

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日曜プログラマー

2024年8月9日 19:20

Neural Network Consoleとの違いは? Kerasで回帰に対する2層Affine構造のAIモデルを検証しました

Kerasで回帰に対する2層Affine構造のAIモデルを検証しましたNeural Network Consoleでの回帰に対する2層Affine構造のAIモデルによる検証で、AIモデルの出力が1営業日分遅れる問題に遭遇しました。

詳しくは、下記の記事を参照ください。

この結果が正しいものなのか、あるいは、私が何かとんでもない過ちを犯しているのかが分からず困り果てました。

そこで、私の疑問

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日曜プログラマー

2024年8月4日 19:42

こりゃ便利!! Pythonの仮想環境は使わなきゃ損でした

Anacondaの再インストールをきっかけにPythonの仮想環境を使用してみたcondaのバージョンに対するWARNINGへの対応を試みた結果、不幸にもAnacondaを再インストールするハメになりました。

condaをバージョンアップする際はご注意ください。

その際に、ふと疑問に思ったのが、Pythonの仮想環境です。

もし、Pythonの仮想環境を使用していたならば、Anaconda

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日曜プログラマー

2024年7月31日 19:35

Pythonの悪夢再び condaのアップデートでハマった件結局Anacondaを再インストールするハメに

condaのバージョンに対するWARNINGが出力されましたPythonで機械学習を検証する環境を構築した際にcondaのバージョンに対するWARNINGが出力されました。

下記が、そのログになります。

==> WARNING: A newer version of conda exists. <== current version: 22.9.0 latest version: 24.

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日曜プログラマー

2024年7月28日 19:27

Pythonで機械学習を検証する環境を構築しました Keras + TensorFlow編

Pythonで機械学習を検証する環境を構築することにしました回帰による日経平均株価の予測で問題に遭遇し、途方に暮れています。

なぜか、作成したAIモデルに当日の日経平均株価の情報を入力すると、本来であれば翌営業日の日経平均株価の情報を期待しているのに、前営業日の日経平均株価の情報が出力されるという状況なのです。

詳細は、下記の記事を参照ください。

使用しているNeural Network

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日曜プログラマー

2024年7月24日 19:20

予測結果が遅れてくるよ未来永劫株価を予測することが可能!? 五里霧中編

今回は日経平均株価の予測が1営業日遅れる原因について調査します前回のLSTMに対する検証で、AIモデルの予測値がなぜか1営業日遅れて出力される問題に遭遇しました。

つまり、AIモデルに当日の日経平均株価の情報を入力すると、本来であれば翌営業日の日経平均株価の情報を期待しているのに、前営業日の日経平均株価の情報が出力されるという状況です。

詳細は、下記の記事を参照ください。

今回は、私のNe

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2024年7月21日 20:01

説明変数とRNNについてもっと知りたい未来永劫株価を予測することが可能!? LSTM試行錯誤編

今回は説明変数の構成と予測精度との関連について検証します前回のLSTMを4層Affine化した効果に対する検証では、以下のことが確認できました。

前回の検証で確認できたこと

説明変数にテクニカル指標を加えなくても予測精度には影響がなさそう

VALIDATION ERRORの最小値は70000前後

終値に対するRMSEは320円前後

そこで、今回は説明変数をより極端な構成とし、予測精度と

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2024年7月17日 19:45

4層Affineならどうでしょう? 未来永劫株価を予測することが可能!? LSTMで今度こそ予測精度向上を図りたい編

今回はLSTMを4層Affine化した効果を検証します今回は、LSTMを4層Affine化したAIモデルの予測性能を評価します。

ちなみに、私が考えるLSTMを4層Affine化する、とは下記のイメージです。

RecurrentInput/ReccurentOutput間で繰り返し処理されるのは、3層Affineが対象となります。

最終段の100ベクトル → 4ベクトル(始値、高値、安値、

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2024年7月14日 19:19

私が間違っておりましたm(_ _)m 未来永劫株価を予測することが可能!? Slice層のパラメーター見直し編

今回はLSTMのSlice層に対するパラメーターを見直した結果を紹介します前回行った、LSTM構造のAIモデルを使った回帰による日経平均株価の予測では、以下の問題がありました。

前回の記事での問題点

AIモデルの予測が実際の日経平均株価と比べて5営業日分だけ遅く出力される

詳細は、下記の記事を参照ください。

AIモデルの予測がズレる原因として、思い至ったのがLSTMで使用しているSlic

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2024年7月12日 19:18

未来永劫株価を予測することが可能!? LSTMで予測精度向上を図りたい編

LSTM構造のAIモデルで回帰による日経平均株価の予測精度向上を図りたいこれまでは、主に4層Affine構造のAIモデルを使って、回帰による日経平均株価の予測を行ってきました。

しかし、AIモデルの予測精度は、それなりに低そうでした。

そこで、予測精度向上を図るためにLSTM構造のAIモデルを使って、回帰による日経平均株価の予測を行ってみることにしました。

今回使用したLSTM構造のAIモ

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2024年7月7日 19:34

AIの学習がようやく終わった!! 未来永劫株価を予測することが可能!? 説明変数にテクニカル指標を加えた編【後編】

今回は説明変数にテクニカル指標を加えたAI作成の検証に対する【後編】です下記の記事では、回帰を行うAIモデル向けの説明変数にテクニカル指標(移動平均線、等)を加えたらどうなるかを記載しました。

しかし、説明変数に40日分の日経平均株価 + テクニカル指標を使用した場合のAIモデルの学習にメチャクチャ時間がかかり、その結果を記載することができませんでした。

今回は、そのAIモデルの学習がようや

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記事一覧

回帰の予測精度は向上するのか? 説明変数に様々なパラメータを使用してみた

祝!! 予測精度向上 ＼(^ ^)／ 恐怖指数(VIX)を使った学習データを標準化したら回帰の予測精度が向上しました

二値分類で効果のあった恐怖指数(VIX)を回帰でも試してみました

回帰に使用する学習データを標準化したらどうなるの? 分からないのでやってみた編

調べてみたら微妙な結果でした Pythonで決算書データがダウンロード可能?

はじめてのKeras 2層Affine構造のAIモデルで回帰を行うPythonソースコードの解説

Neural Network Consoleとの違いは? Kerasで回帰に対する2層Affine構造のAIモデルを検証しました

こりゃ便利!! Pythonの仮想環境は使わなきゃ損でした

Pythonの悪夢再び condaのアップデートでハマった件 結局Anacondaを再インストールするハメに

Pythonで機械学習を検証する環境を構築しました Keras + TensorFlow編

予測結果が遅れてくるよ 未来永劫 株価を予測することが可能!? 五里霧中編

説明変数とRNNについてもっと知りたい 未来永劫 株価を予測することが可能!? LSTM試行錯誤編

4層Affineならどうでしょう? 未来永劫 株価を予測することが可能!? LSTMで今度こそ予測精度向上を図りたい編

私が間違っておりましたm(_ _)m 未来永劫 株価を予測することが可能!? Slice層のパラメーター見直し編

未来永劫 株価を予測することが可能!? LSTMで予測精度向上を図りたい編

AIの学習がようやく終わった!! 未来永劫 株価を予測することが可能!? 説明変数にテクニカル指標を加えた編【後編】

祝!! 予測精度向上＼(^ ^)／恐怖指数(VIX)を使った学習データを標準化したら回帰の予測精度が向上しました

Pythonの悪夢再び condaのアップデートでハマった件結局Anacondaを再インストールするハメに

予測結果が遅れてくるよ未来永劫株価を予測することが可能!? 五里霧中編

説明変数とRNNについてもっと知りたい未来永劫株価を予測することが可能!? LSTM試行錯誤編

4層Affineならどうでしょう? 未来永劫株価を予測することが可能!? LSTMで今度こそ予測精度向上を図りたい編

私が間違っておりましたm(_ _)m 未来永劫株価を予測することが可能!? Slice層のパラメーター見直し編

未来永劫株価を予測することが可能!? LSTMで予測精度向上を図りたい編

AIの学習がようやく終わった!! 未来永劫株価を予測することが可能!? 説明変数にテクニカル指標を加えた編【後編】