【python】～pythonによる人工知能型FX自動売買システム 【検証 3】～

KeyKです。
この前大量のヒストリカルデータを取得したので、今日は学習をさせていこうと思います。

今回の実験因子

• 学習データ : 1100個
• 説明変数 : 20個
• 使用インジケータ : RSI,ADX,-DI,+DI,Stochasticsのそれぞれ4連続値
• 目的変数 : 1個
• 予測値 : 変動pips数
• 時間足 : 15分
• 検証時間 : 2019/11/08 21:45-22:00

大量のデータを取得した割には、学習データが少なく思えます。しかし、20個の説明変数データ1100個分をLSTMで学習させるのに、GPU無しで10分以上かかりました。単純計算だと、この10倍以上時間がかかるので、時間を見つけてやりたいと思います。

実験結果

• 22:00　予測 : +0.2　実際 : -3.2
• 22:15　予測 : -1.5　 実際 : +0.6
• 22:30　予測 : +2.2　実際 : -1.4

考察

以前よりも学習させるデータ数を増やしましたがダメでしたね。。
今回の実験を通して思った事があります。

• 学習データが少なかったのか
• そもそもハイパーパラメーター(説明変数)の選定は正しいのか
• 1本先を予測することに意味はあるか　⇨　トレンドを予測するべきでは？

色々な角度から再検討することで、より精度を高めることができると思います。

成果が出るまでは、ただの実験経過観察ブログとなってしまいます。それだけじゃ面白くないので、この実験・検証以外についてもちょこちょこと書いていきたいと思います。