機械学習で株価予測をしてみたく、Python(Keras&Tensorflow)に挑戦してみたのでメモ。
入門として一番参考になったサイトは以下の2つ
・atmarkit Lesson 3 機械学習&ディープラーニングの、基本的なワークフローを知ろう
・ニューラル ネットワーク PlayGround
機械学習のワークフローは以下の流れと理解しました。
(1)データ準備
(2)問題種別
(3)前処理
(4)“手法” の選択: モデルの定義
(5)“学習方法” の設計: モデルの生成
(6)学習 : トレーニング
(7)評価
(8)テスト
長くなりそうなので、今回は「データ準備(株式データのダウンロード)」について記載します。
■(1)データ準備(株式データのダウンロード)
今回は、ダウ平均株価、日経先物株価から、予測したい銘柄の株価を予測します。
まずは、株式データのあるサイトからcsvデータをPythonスクリプトで取得。
PythonスクリプトはWikiに記載しています。
次回は、取得した株式データを加工~予測したい銘柄の株価を予測まで記載します。
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