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http://qiita.com/ryo_grid/items/7746528f8cae8026b936 の続き。 前回はテクニカル指標群を入力にディ...http://qiita.com/ryo_grid/items/7746528f8cae8026b936 の続き。 前回はテクニカル指標群を入力にディープラーニングでUp or Downの分類をした結果を軸にトレードするコードだったけれど、今回は時系列での為替データをRNN/LSTMにかけてみた。 時系列データでの各足の差分の大きさを24種類(1-24の整数値)のコードに符号化して、そのデータ列を入力として学習させる。 結果はまったくダメ。実行時のlossは減っているように見えるのに、予測結果が0.999xxxしか出ない(1,0を予測するので0に近い数字も出ないとおかしい)。 実装が間違っているのだろうか.... 500 epoch 回した時の収束具合 10841/10841 [==============================] - 4s - loss: 0.0091 - va
