【フィリピン株:実験日報】実験3日目の結果とディープラーニングで株価予測をしてみた結果。

フィリピンの株式市場は前半はプラス圏内でしたが、午後から値を下げてマイナスに転落し、6,963.83ペソ、-34.10、-0.51%で取引を終えました。

実験対象のAC Energyは8.79ペソで始まり、安値は8.15ペソで、高値は8.80ペソ、終値は8.19ペソとなりました。

実験早々に評価損益は-3,872.94ペソ、-8.56%となりました。

保有株の中で唯一AC Energyの表示が赤いです(涙)

Pythonを使ってディープラーニングして株価予測してみた

巷ではAIを使った機械学習がどうのこうのとか、ディープラーニングがどうのこうのと喧しいわけですが、その流行に乗っかってAIで株価予測なんていうのも耳にするわけですよ。ということで僕もPythonでちょちょっと仕事の合間にプログラムを組んでAC Energyの株価予測をしてみようかと思ったわけですね。

実際のデータと機械学習させて予想をさせたものが次のグラフになります。

パパっと作ったものなので縦横の軸の数字は気にしないでください。

青いラインが機械学習させて予想させたもの、オレンジ色のラインは実際の値動きです。前半のうちは良かったんですけど後半から実際のAC Energyの株価から乖離していますね。でも株価こそ乖離していますが、値動き自体は結構いい線を行っている気がします。そこで気になるのが正確さですよね?

10年分のAC Energyの値動きの学習をさせてみた結果、その精度(1が100%)は驚きの0.4842….。

僕のつくった株価予測プログラム通りに売買すると確実に資産を減らすことができます(汗)これでは全く使い物になりません。いろいろと調整をしてみましたが精度としては0.56が上限でした。0.56だと半分よりちょっと当たるかな程度のものですから資産管理させるのは心許ないどころか危険です。

プログラムを組む前から分かってはいましたが、やっぱり何事も自分で確かめてみるのは大切ですからね。ただやっぱり悔しいですから、もう少し学習理論などを変えて精度を挙げてみたいと思います。

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この記事を書いた人
株式投資とか不動産投資とか、あと旅行とか大好物です。これまで58カ国と10ヶ所くらいの微妙な地域を訪れました。英語の勉強もしていますが、なかなか上達しないのに色々な言語に目移りしがち。なぜかフィリピン株中心のブログになってますが、基本的には僕のしがない日記です。
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