Deep Learningによる株価変動の予想

Deep Learningによる株価変動の予想

2016年10月12日 GMOエンジニアトークにて公開

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GMO次世代

October 13, 2016
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Transcript

  1. 9.

    9

  2. 11.

    11 機械学習(教師あり学習) f(x) = a*x + b f(x) = a*sin(b*x)

    適切なモデルを考える必要がある → 大変!!! (データが増えるほど) モデル モデル
  3. 13.

    13 RNN (Recurrent Neural Network) Deep Learningの一種 横にDeep! 過去の出⼒を⼊⼒ →

    過去を記憶 時系列データに最適(ただし問題点が) 過去データ 私 は 男 で す
  4. 19.
  5. 22.

    22 LSTM IN OUT MAPE = 27.0% LSTM IN OUT

    MAPE = 29.3% linear function
  6. 28.

    28

  7. 29.

    29 結果の比較 まだ伸びしろはありそう LSTM (Default) LSTM (modified) LSTM (add. info)

    29.3% 25.0% 23.7% → 有望! (モデル修正、パラメータ調整、新しいデータ) モデルごとのMAPE