#すること
R言語でkerasを使って時系列予測をしてみました。
株価推移をサンプルにした、LSTMによる時系列予測です。
前日までの終値をもとに、翌日の終値を予測してみます。

※Windowsのユーザ名が半角でないと、途中でうまくインストールできないので注意
#データの前処理
##株価取得

library(BatchGetSymbols)
tickers=c('%5EIBEX')
firstdate=Sys.Date()-360*15
lastdate=Sys.Date()

stts=BatchGetSymbols(tickers=tickers, first.date=firstdate, last.date=lastdate,
                     cache.folder=file.path(tempdir(),'BGS_Cache'))

#終値と出来高のデータフレームに書き換え(indexにはとりあえず日付をセット)
stts=data.frame(index=stts$df.tickers$ref.date,price=stts$df.tickers$price.close,vol=stts$df.tickers$volume)
#N/Aを除去
stts=stts[complete.cases(stts),]
#現在からさかのぼって3050件取得
stts=stts[-seq(nrow(stts)-3050),]
#index連番に置き換え
stts$index=seq(nrow(stts))

#縦軸終値で散布図を作成(出来高は色)
library(plotly)
plot_ly(stts,x=~index,y=~price,type="scatter",mode="markers",color=~vol)

##標準化
基本的にニューラルネットワークに投入するデータは標準化が必須です。

#各値について平均との差を求めて標準偏差で割ります
mprice=mean(stts$price)
sdprice=sd(stts$price)
stts$price=(stts$price-mprice)/sdprice
#出来高も同様に
mvol=mean(stts$vol)
sdvol=sd(stts$vol)
stts$vol=(stts$vol-mvol)/sdvol

##LSTM用にデータを成型
今回は、1日目の終値(P1)から50日目の終値(P50)を使って51日目の終値(P51)を予測することを考えます。

1日ずつずらしたデータで訓練データをたくさん生成します

今回は2000個作りました。
これで、2000 x 50 x 1 と　2000 x 1　からなる訓練データが作成できました。

次に、予測に出来高の値(Vn)も使いたいので、終値同様にデータを作成し、先の終値のデータと結合します。
以下のような 2000 x 50 x 2 と 2000 x 1 からなる訓練データを作成します。

これをコードで書いてみましょう。

#予測に使うデータ数
window=50

data.x.price=NULL
data.x.vol=NULL
data.y=NULL
for(i in c(1:2000)){
  #1日ずつずらした50日分の行を足して 2000 x 50 のmatrixを作る
  data.x.price=rbind(data.x.price, stts$price[i:(window+i-1)])
  data.x.vol=rbind(data.x.vol,stts$vol[i:(window+i-1)])
  #プラス1日目の終値で 2000 x 1 のmatrixを作る
  data.y=rbind(data.y,stts$price[window+i])
}
#終値の 2000 x 50 のmatrixの横に、出来高の 2000 x 50 のmatrixをくっつけて　2000 x 100　のmatrixを作り
#それを 2000 x 50 x 2に成型する 
data.x=array(cbind(data.x.price,data.x.vol),dim=c(2000,window,2))

次に訓練用データ同様にテスト用データを作成します。

test.x.price=NULL
test.x.vol=NULL
test.y=NULL
for(i in c(2001:3000)){
  #1日ずつずらした50日分の行を足して 1000 x 50 のmatrixを作る
  test.x.price=rbind(test.x.price, stts$price[i:(window+i-1)])
  test.x.vol=rbind(test.x.vol,stts$vol[i:(window+i-1)])
  #プラス1日目の終値で 1000 x 1 のmatrixを作る
  test.y=rbind(test.y,stts$price[window+i])
}
#終値の 1000 x 50 のmatrixの横に、出来高の 1000 x 50 のmatrixをくっつけて　1000 x 100　のmatrixを作り
#それを 1000 x 50 x 2に成型する 
test.x=array(cbind(test.x.price,test.x.vol),dim=c(1000,window,2))

#LSTMモデルの作成
kerasの時系列モデルを読み込みます。R起動後の1回目はこれに案外時間がかかります。
初めて実行するときは、ここでMinicondaのインストールを要求されますので、促されるままにインストールしましょう。
※Windowsのユーザ名が半角でないと、ここでつまづきます。

library(keras)
model=keras_model_sequential()

次にLSTMモデルの細かい定義を設定しコンパイルします。

#損失関数を評価する訓練数の単位
#今回の場合2000/10=200回損失係数が評価される
batchsize=10

#LSTMモデルの設定
model %>%
   layer_lstm(units = 100, #ノードの数？
              input_shape=c(window, 2), #説明変数が 50 x 2(50日分の終値と出来高)ということ
              batch_size=batchsize,
              return_sequences=TRUE,
              stateful=TRUE) %>%
   layer_dropout(rate=0.5) %>%
   layer_lstm(units=50,
              return_sequences=FALSE,
              stateful=TRUE) %>%
   layer_dropout(rate=0.5) %>%
   layer_dense(units=1)

#モデルのコンパイル
model %>%
   compile(loss="mean_squared_error",optimizer=optimizer_adam(),metric="accuracy")

作成したモデルがちゃんとできているか確認します。

#作成したモデルの確認
model

#モデルのトレーニング
訓練データを使ってトレーニングします。
同じデータで何回もトレーニングさせることで精度が向上します。
同じデータで訓練させる回数をエポック数と言います。

model %>%
   fit(x=data.x,
       y=data.y,
       batch_size=batchsize,
       epochs = 15,
       vervose = 1, #1エポック毎に損失係数のグラフをプロットします
       shuffle=FALSE)

#予測
予測はpredict関数を使います

pred_out=model %>% predict(test.x, batch_size=batchsize)

プロットしてみましょう

plot_ly(stts, x=~index,y=~price,type="scatter",mode="markers",color=~vol) %>%
   add_trace(y=c(rep(NA,2050),pred_out[1:1000,]),x=stts$index,name="LSTM prediction", mode="lines")

また、予測vs実績のグラフ(y=xになると予測精度が高い)も書いてみましょう。

plot(x=test.y,y=pred_out)

###参考にしたサイト
R-BLOGGERS R news and tutorials contoributed by hundreds of R bloggers
※このサイトのデータの作り方が間違えていた(予測値もむちゃくちゃだった）ので、その修正版の記事として今回この記事を書きました。