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第五回 AIシステムトレード開発 

参考資料
 https://math.uni.lu/eml/projects/reports/2020_Summer/DiasMoreira.pdf

#進捗

とりあえずKERASを使って、それらしい計算まで出来るようになった。

時系列分析のため、LSTMというのを使っている。

今回はpoint & figureをベースとして、入力ベクトルには32個のパラメータを割り当てている。

ソースコード

  • 最初に適当な4本足データをCSVで取ってくる。
  • 次にPOINT&FIGUREの数列に加工する。
  • PFF1,PFF2,PFF3というのが、PFFを時間軸で数列化したものだ。
 [分割数200のPF数列×19個] [分割数150のPF数列×9個] [分割数100のPF数列×4個] = 32個
  • PF数列は指定日までを時系列に推移させて計算し、それをケツから使っている
  • ケツ[0]が予想すべきデータで、ケツ一個手前[-1]から[-n]までが予想に使うデータである
  • データ長は分割数が小さいほど、データ数が少なくなるように配分している
  • KERASには、全データ範囲で0,1になるように変換したものを突っ込んでいる

AI部分のコードはパクっただけ。
内容ははっきり言って、何にも分かっていない・・・

いちおう、糞リポジトリを置いておく
煮るなり焼くなり、好きにしやがれ!!

model.png

Figure_1.png

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