ストックドッグスマートフォン用の表示で見るストックドッグKatoTakahiro。金融系の会社で働くSEが株やPython、その他諸々について書いています。〜人工知能による株価の予測〜https://stockdogi.herokuapp.com/index予測精度の理論値は、前回より落ちてます。その代わりに月始めに予測結果を掲載することができるようになりました。使い勝手を考えると、基準値を1月10日に設けて株価を予測するよりかは、月始めに月末の株価予測を掲載したほうがシンプルでいいかなぁと。1月4日(月始め)過ぎてしまったので、2月の月始めには間に合わせようと思います。説明変数をいじったからです。集計に時間がかかる系のデータは全て除きました。12月分のデータが1月に発表されるものは除いています。米雇用統計なんかはいれていません。(けっこうな痛手)米雇用統計以外にも切り離したくないデータを断腸の思いで除きました。するとガタッと予測精度が落ちました。前までは、幅広くデータを集めてきていたので、ある程度の数の事象をカバーできていたので比較的予測精度が安定していました。今回月始めに掲載することにこだわったため、月内にデータが集まるものに絞りました。それゆえ、説明変数に少し偏りがでてしまいました。実用には程遠いが株選びの参考にはなる株価予測結果に従って取引できる日はまだ遠い...なんせ安定しません。大きく利益が出るときもあれば、その逆もしかりという状態です。近いうちに、予測精度の当たり外れのシミュレーションだけでなく、予測結果に従った運用シミュレーションもサイトのコンテンツに追加する予定です。シストレにおいて、ストラテジーの安定性はとても重要です。このシステムの従う通りに株の売買をすると、損益グラフの上下運動激しくて、ドキドキハラハラが止まらない経験ができると思います。現時点では、参考程度にとどめておくのがベストです。掲載している予測精度に間違いはありません。実際にこのシステムで12月の株価を予測した結果は、予測精度54%です。シミュレーション結果もそこそこかなぁと。参考程度にとどめておく必要がありますが、参考にはなるということです。改善の余地はあるこれが救いであり、かつ苦しいところです。やっているので、そろそろ疲れが...4月から社会人なので、今のゴミのような生活リズムも正す必要が...ただ、追加してみたいデータありますし、工夫してみたいコードもあります。(27)注目記事プロフィール金融系の会社で働くSEが株やPython、その他諸々について書いています。読者になるスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。