はじめに
新しく株投資の勉強を始めるのでそのメモを残していきます。
目標、機械学習やディープラーニングを使って株価予想します。
勉強を始めるにあたり、先ずは以下の本を確認。
※ 株が動く条件は「業績がよい」「PERが低い」「チャートの形が良い」らしい。
各々スクレイピングで持ってきて予測していきたいと思います。
[補足]
普段は株以外に競馬予想 sivaを運用しています。
連対的中率 ： 約 86%
回収率 ： 約 136%
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なぜ株か？
以下の見解から株を選んでみました。
◆ 競馬などのギャンブル
0 or 100のリターンも大きいがリスクが大きい。
◆ FX
儲かる人の反面に損する人がいるので、性分に合わない。
◆ bitcoin
価値が確立されてないので、暴落の恐れも考えられる。
◆ 株
株に関してはみんなが儲かる仕組みである。
先ずは株の予測実験
スクレイピングで持ってくる前にダウンロードして実験できるサイトから実験を始めてみます。
ダウンロードしてきたデータは日経平均の2007年〜2017年の情報。
日付, 始値, 高値, 安値, 終値のデータが入っています。
今回使用するデータは終値を利用します。
アプローチを考える
株については過去の実績(※1)を統計的に分析するより、時系列を用いたRNN(Recurrent Neural Network)(※2)で予測するほうが向いていると考えられるので、RNNの拡張であるLSTM(Long short-term memory)を使ってみることにします。
※1 過去データの実績をチャートで学習する方法も次回以降で試してみる。
※2 RNNはディープラーニングの一種。普通のニューラルネットと違い、現在の入力値に加えて自身の前の状態を入力する。RNNの入出力は、以下図のようになります。入力として、時間的に連続なデータx（= x_1, x_2, x_3, …, x_n）を考えたとき、x_tの入力と一緒に直前の状態s_t-1も入力される。
この「前の状態」は、それまでの過去の情報を含んでいる。
RNNの概略図(引用元)
とにかくプログラムで実験
先ずはやってみることを優先して日経平均で、サクッとプログラムを作ってみました。
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy
import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
from keras.layers.recurrent import LSTM
class Prediction :
def __init__(self):
self.length_of_sequences = 10
self.in_out_neurons = 1
self.hidden_neurons = 300
def load_data(self, data, n_prev=10):
X, Y = [], []
for i in range(len(data) - n_prev):
X.append(data.iloc[i:(i+n_prev)].as_matrix())
Y.append(data.iloc[i+n_prev].as_matrix())
retX = numpy.array(X)
retY = numpy.array(Y)
return retX, retY
def create_model(self) :
model = Sequential()
model.add(LSTM(self.hidden_neurons, \
batch_input_shape=(None, self.length_of_sequences, self.in_out_neurons), \
return_sequences=False))
model.add(Dense(self.in_out_neurons))
model.add(Activation("linear"))
model.compile(loss="mape", optimizer="adam")
return model
def train(self, X_train, y_train) :
model = self.create_model()
# 学習
model.fit(X_train, y_train, batch_size=10, nb_epoch=100)
return model
if __name__ == "__main__":
prediction = Prediction()
# データ準備
data = None
for year in range(2007, 2017):
data_ = pandas.read_csv('csv/indices_I101_1d_' + str(year) + '.csv')
data = data_ if (data is None) else pandas.concat([data, data_])
data.columns = ['date', 'open', 'high', 'low', 'close']
data['date'] = pandas.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')
# 終値のデータを標準化
data['close'] = preprocessing.scale(data['close'])
data = data.sort_values(by='date')
data = data.reset_index(drop=True)
data = data.loc[:, ['date', 'close']]
# 2割をテストデータへ
split_pos = int(len(data) * 0.8)
x_train, y_train = prediction.load_data(data[['close']].iloc[0:split_pos], prediction.length_of_sequences)
x_test, y_test = prediction.load_data(data[['close']].iloc[split_pos:], prediction.length_of_sequences)
model = prediction.train(x_train, y_train)
predicted = model.predict(x_test)
result = pandas.DataFrame(predicted)
result.columns = ['predict']
result['actual'] = y_test
result.plot()
plt.show()
結果
なかなか予測できてるのでは・・・・
UP・DOWNにすれば良い予測もできそう。
さいごに
今回は動かすことを優先しましたが、今後も継続して記事を書いていきます。
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