WhiteBlack械学習と経済予測1000年後も続く世界を機械学習を経済予測に利用する際の諸々。)と各アルゴリズムや機械学習のモデルによる予測データ。それぞれの値について、予測から実際の値を引いた後に2乗し、足したものを平方根で算出している。そのため、値が小さいほど精度が高い。-前の日の値をそのまま予測値とするだけのアルゴリズム。yesterday.Lowつまり、一切予測を行っていないわけだが、一見すると「それっぽい」グラフが出力される。(1日ずれた状態できれいに追従するため)例えば次のグラフは2019年度8月中旬までの終値と、アルゴリズム1が予測する終値である。予測精度が高いように見えるが、上記の通り、あまり意味が無い。精度が劣っているケースがあるため注意が必要である。-前日とまったく同じ動きをすることを想定して予測するアルゴリズム。アルゴリズム1と大差は無いが、始値を前日の終値から計算するため、一応予測していると言えばしている。「前日の終値からさらに前日の動きを繰り返す」ため、アルゴリズム1よりも変動が大きくなることがある。yesterday.Close次のグラフは2019年度8月の終値と、アルゴリズム1、アルゴリズム2の予測結果である。単純移動平均を利用して予測する。その日1日上昇したか下降したかの予測では、ほとんどアルゴリズム1、アルゴリズム2と変わらないことが分かる。-単純移動平均は、対象期間を長くするほど長期的な動きの指標となり、短くするほど短期的な動きの指標となる。対象期間25日とは別に、10日のデータも作成する。-ニューロン数300、3層の単純な多層パーセプトロン。リクエスト等はGithubにissueの登録をお願いします。