ディープラーニングでFXのシステムトレーディングをするコードを書いた (2) -RNN/LSTM編-

http://qiita.com/ryo_grid/items/7746528f8cae8026b936
の続き。

前回はテクニカル指標群を入力にディープラーニングでUp or Downの分類をした結果を軸にトレードするコードだったけれど、今回は時系列での為替データをRNN/LSTMにかけてみた。
時系列データでの各足の差分の大きさを24種類(1-24の整数値)のコードに符号化して、そのデータ列を入力として学習させる。

結果はまったくダメ。実行時のlossは減っているように見えるのに、予測結果が0.999xxxしか出ない(1,0を予測するので0に近い数字も出ないとおかしい)。
実装が間違っているのだろうか....

500 epoch 回した時の収束具合

10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0091 - val_loss: 0.3569
10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0090 - val_loss: 0.3538
10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0092 - val_loss: 0.3654
10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0085 - val_loss: 0.3777
10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0086 - val_loss: 0.3588
10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0080 - val_loss: 0.3592
10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0091 - val_loss: 0.3685
10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0090 - val_loss: 0.3760
10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0087 - val_loss: 0.3619
10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0087 - val_loss: 0.3861

コードは↓
https://github.com/ryogrid/fx_systrade/blob/a31971596cdce218d8078bcd0bb9ceb729079df0/keras_lstm_trade.py

以下の記事を大いに参考にさせてもらいました。
ありがとうございます。

[続き的なもの]
http://qiita.com/ryo_grid/items/c8d2d268e3f0d64af1e6