TensorFlowで株価予想シリーズ

はじめに

前回まではデータ項目数を増やしたり、隠れ層のサイズを調整したり、株価が何％上がると予想したときに買うのが一番結果が良いかを検証してきました。その結果、日経２２５銘柄の全てで売買した場合でも売買シミュレーションで黒字にできるような値に調整できました。しかし、予算の問題もあり全部の銘柄なんて買ってられません。そして、データを見ていると予測が当たる銘柄もあれば外れる銘柄もあるように見えます。そこで買うべき銘柄を絞りこんでみようと思います。

今までの予測はマグレではないのか？

しかし、もう一つ疑問があります。それは、今までの売買シミュレーションでは直近200日よりも前のデータで予測器を作って、直近２００日のデータで売買シミュレーションを行ってきました。それによって儲かる銘柄と儲からない銘柄が分けれる気がします。しかし、それはマグレではないのでしょうか？たまたま「テストデータ」で結果が良い「学習データ」があったというだけではないのでしょか？本当にこれで作った予測器で明日以降の株を買っても良いのでしょうか？

過去何年かの予測が当たっていれば今の予測も当たるはず

そこで「過去何年かの予測が当たっていれば今年の予測も当たるだろう」という仮説を検証してみたいと思います。「１年前、２年前、３年前、４年前の売買シミュレーションの結果が良ければ、きっと今年の結果も良いだろう」という考えです。

前回からのコードの違い

コードはgithubに上げてあります。

前回からの変更点はこちらになります。直近何日かの株価データを除外できるようにしました。これにより１年後、２年後での株価予測を行えるようにしています。実際は200日後、400日後などの200日の倍数にしています。

goognet.py

REMOVE_NEWEST_DAYS = 200 * 1    # 除外する最新のデータ日数

goognet.py

# 最新のデータを除外する
if REMOVE_NEWEST_DAYS:
    training_test_data = training_test_data[:-REMOVE_NEWEST_DAYS]

また、今回の検証とは関係ないのですが、あまりにも処理時間が長くかかるので、いくつか高速化を入れました。

高速化を入れる前は TITAN X でも10日ほど、CPU だと100日くらいかかると思うんですけど、なんと５日で終わります。。。でも長いですねぇ

売買シミュレーション

売買シミュレーションは直近200日よりも前のデータで予測器を作り、売買は直近200日のデータで行います。買いと予測したら当日の始値で購入し終値で売ります。元金は1000万円とし、手数料はGMOクリック証券のものを使います。

同じ銘柄と同じデータで作った予測器でも売買を行った結果のブレがかなりありました。そこで１０回予測器を作って、その結果の平均を取ることにします。

過去の売買シミューレションは、200日前、400日前、600日前、800日前の４期間を取ります。

これらの計算を日経225の銘柄で行います。株価データ日数が2000日未満のものは除外したので実際は215銘柄で行います。

215銘柄 x 10回 x 4期間 = 8600回の計算、、、なので凄く時間がかかりました
※実際は5期間してるのでもう少し多い

結果

過去４期（200日前、400日前、600日前、800日前）の過去平均が高い順でソートしてみました。

順位	コード	200日前	400日前	600日前	800日前	過去平均	今期
1位	9501	13,236,176	10,189,855	11,206,372	12,857,355	11,872,440	10,382,269
2位	9503	10,622,372	9,165,977	10,706,464	12,018,935	10,628,437	10,895,548
3位	8354	11,258,174	10,326,286	10,542,657	9,884,058	10,502,794	10,288,487
4位	7270	10,249,210	10,000,000	11,009,887	10,064,866	10,330,991	9,829,349
5位	9064	10,147,030	10,000,000	11,135,282	10,000,000	10,320,578	10,447,982
6位	8628	10,080,358	9,414,992	11,555,517	10,190,270	10,310,284	10,123,759
7位	8804	10,000,000	10,051,893	11,025,573	10,038,685	10,279,038	10,261,250
8位	6762	9,892,138	10,000,000	10,000,000	11,173,654	10,266,448	10,158,491
9位	2282	10,740,998	10,000,000	10,178,852	9,975,078	10,223,732	9,677,328
10位	8316	9,988,294	9,930,837	10,965,068	10,000,000	10,221,050	9,855,435
11位	6701	9,916,700	10,000,000	10,244,565	10,651,423	10,203,172	10,041,070
12位	6305	10,124,122	10,000,000	10,795,665	9,858,144	10,194,483	10,622,213
13位	8304	9,972,819	10,040,739	9,549,783	11,173,009	10,184,088	10,183,232
14位	7205	10,000,000	10,000,000	10,733,394	10,000,000	10,183,349	10,306,141
15位	6703	10,039,016	9,998,200	10,468,641	10,212,056	10,179,478	10,829,367
16位	5631	10,000,000	10,000,000	10,364,357	10,324,014	10,172,093	10,000,000
17位	6902	10,237,315	10,043,422	10,378,513	10,000,000	10,164,813	10,290,123
18位	9020	10,263,033	10,122,231	10,261,937	10,000,000	10,161,800	10,438,586
19位	6752	10,000,000	10,000,000	10,015,329	10,616,381	10,157,928	10,484,708
20位	7211	10,000,000	10,000,000	10,623,240	10,000,000	10,155,810	9,781,904
21位	1803	10,234,688	10,000,000	10,203,478	10,184,073	10,155,560	10,062,507
22位	5214	10,000,000	9,979,647	9,731,806	10,909,612	10,155,266	10,539,237
23位	4568	10,000,000	9,899,362	10,181,208	10,510,263	10,147,708	9,865,446
24位	3865	10,000,000	10,068,954	10,518,001	10,000,000	10,146,739	10,172,274
25位	1925	10,000,000	10,000,000	10,586,564	10,000,000	10,146,641	9,962,757
26位	8252	10,226,797	10,038,418	10,262,574	10,054,677	10,145,617	9,758,519
27位	8802	9,566,611	10,014,219	10,996,050	10,000,000	10,144,220	9,663,384
28位	2871	10,097,209	10,000,000	10,476,164	10,000,000	10,143,343	10,994,989
29位	4519	10,292,881	10,000,000	10,231,844	10,033,116	10,139,460	9,944,584
30位	4502	10,135,005	9,985,573	10,427,788	10,000,000	10,137,092	10,000,000

これだとイマイチ良いのか悪いのか分からないですね。過去の成績が良いほうが今期の結果も良いのか、それとも関係ないのか？を分かりやすくするために、1位〜10位までの今期の平均、1位〜20位までの今期の平均と、10位間隔で平均を出してみます。

順位	平均
1〜10位	10,191,990
1〜20位	10,244,862
1〜30位	10,195,365
1〜40位	10,133,095
1〜50位	10,112,535
1〜60位	10,090,702
1〜70位	10,093,744
1〜80位	10,079,340
1〜90位	10,090,340
1〜100位	10,077,959
1〜110位	10,080,998
1〜120位	10,072,952
1〜130位	10,060,293
1〜140位	10,038,517
1〜150位	10,046,266
1〜160位	10,043,150
1〜170位	10,056,072
1〜180位	10,052,065
1〜190位	10,053,752
1〜200位	10,057,925
1〜210位	10,043,934
1〜215	10,038,364

過去売買ラインキング上位10位による今期売買の平均は10,191,990円です。上位20位だと10,244,862円になります。上位30位だと10,195,365円だけど、そこから下になるとだんだん下がっていきます。最終的に日経225（今回は215）での平均は10,038,364円でした。

順位が高いほうが売買平均も高いので、これは過去成績が良かった銘柄は今期も成績が良いと思ってよいのではないでしょうか。

今後

今回の「どの銘柄を買うか」で上位30位くらいがよい成績を出しているので、この銘柄を使って実践的な売買シミュレーションを行おうと思います。今までは１つの銘柄を一定期間の200日で売買していただけでした。それだと実際に購入できる日は200日もあるのに実際に買うと予測する日は10日とかそれくらいしかありません。しかし複数の銘柄で売買を行うのであれば、買うと予測する日はもっと増えると思います。それにより売買シミュレーション後の残高はもっと増えるでしょう（もしくは減るでしょう）

そして、次で内容的には一段落しそうなので「TensorFlowで株価予想シリーズ」としては一区切りです。