株価の予測にtwitterから取得した人々の感情分析データが役立つのかを検証している論文です。 凄いところ SNSやウェブ上の金融市場に関係のあるテキストデータから市場を予測する研究は以前からあったのですが市場と関係ないtwitter上の人の感情から予測しようという試 として利用し，先行研究よりも低次元での株価予測の精度向上を目的とする． 本論文の構成として第2 章ではテキスト分析の手法を説明し，本論文で取り扱う潜在意味 解析の解析手法について説明する．第3 章では株価予測に利用した学習方法について説明す
学習データとして、2008年4月-2012年4月のデータを使い、連続10日間のデータを入力値として11日目の株価変動の値を教師データとして使いました。 これにより、11日目の変動値を予測するようにLSTMモデルが学習します。 機械学習を使用して株価を予測するまでの流れ. 大きく分けると5ステップに分けられ、 以下の流れで株価予測をしていきます。 ①データの収集 ②データの加工 ③予測モデルの学習 ④予測結果を出力する ⑤予測結果をSlackで通知する. プラーニングで学習させることによって，複数の単語の組み合わせを考慮した複雑な文章構 造を考慮した識別をすることができる可能性がある.
「深層学習を用いた株価予測の分析」宮崎・松尾（2017）を読了して かえるるる（@kaeru_nantoka) です。 最近AI関連の技術論文を読むのにハマっておりまして、発見や思ったことを文字として残しておこうかなと思ったので書いていきます。 機械学習で株価を予測することに挑戦していきます。 ニューラルネットワークによる株価予測 : 実務上の使いやすさの観点から 磯貝 明文 システム／制御／情報 44(9), 492-498, 2000
また一方で、機械学習のアルゴリズムも発展を続けており、特にDeep Learningは従来の機械学習よりも上手くデータの特徴を捉え、画像処理などにおいて良い精度を出すことが確認されている。本研究では、そのDeep Learningの株価予測における有効性を分析する。 強化学習は機械学習の一つで、aiが結果の良い報酬を期待し、行動を最適化するように、試行錯誤を重ねる学習です。強化学習は特定の環境において、状態、行動、報酬の3つをもとに学習を行います。簡単に説明したいので、図1を見ながら、お読み下さい。
導入 前回までで、画像データに関してDeep Learningを試してきました。画像データは、各データが独立と期待されるようなタイプのデータです。しかしながら、Deep Learningはこのような各データが独立であるような場合だけでしかできないというわけではありません。 以前、LSTMを使ってKerasで実現した学習モデルでは、「一つ手前のデータと、これまでのパターンから次の値を予測する」結果になってしまいました。 勝率も49%でした。 このアプローチにずっと疑問を持っていましたが、学習データやモデル構築の知識が不足しており手が出せませんでした。 強化学習は機械学習の一つで、aiが結果の良い報酬を期待し、行動を最適化するように、試行錯誤を重ねる学習です。強化学習は特定の環境において、状態、行動、報酬の3つをもとに学習を行います。簡単に説明したいので、図1を見ながら、お読み下さい。
aiを学ぶ上で必ず耳にする「機械学習」ですが、機械学習について学ぼうとすると様々な言葉が出てきてなんだかよくわからず挫折される方もいらっしゃるかと思います。そこで今回は、機械学習が何なのかを詳しい言葉の説明は抜きにして簡潔にまとめていきたいと思います。 ai（機械学習）で株価予測 時系列データなので、LSTMかなと思ったのですが、決定木を用いた方法の解説がわかり易かったので、今度、写経してみたいと思います。 1.3 研究目的 先行研究ではテキストマイニングからの株価予測に適した機械学習手法の比較が行われて 機械学習で株価予測～scikit-learnで株価予測③：特徴量の重要度を可視化し、ワンホットエンコーディング、ビニング、交互作用特徴量、多項式特徴量を試す～ 2018.09.30. 「Phantom株価予報AIエンジンは、独自開発したAIが過去の株価チャートなどのビッグデータを機械学習して、将来の株価レンジを予測するものです。