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恐怖指数で予測精度70%越えを達成!! AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 そろそろ限界?編
前回ようやく翌営業日の日経平均株価が上がるか下がるか(二値分類)の予測精度が65%を超えました
これまで、翌営業日の日経平均株価が上がるか下がるか(二値分類)をAIモデルに予測させるために、アレコレやってきました。
そして、前回行ったアメリカの株価指数との組み合わせでAIモデルを学習させた結果、予測精度が65.6%となり、過去最高記録を更新することができました。
今回は、イギリスや中国の株価指数や為替、等も加えてAIモデルを学習させた場合の結果を確認しました。
用意した株価指数や為替、等は、以下の通りです。
今回のAIモデルの学習に使用する株価指数や為替、等
東証株価指数
ダウ平均株価
S&P500
ナスダック総合指数
FTSE100種総合株価指数
香港ハンセン株価指数
上海総合指数
VIX指数
ドル円
ユーロ円
元円
米13週国債金利
米10年国債金利
AIモデルを学習させたデータの組み合わせ一覧
今回行ったAIモデルを学習させたデータの組み合わせは、以下の通りです。
AIモデルを学習させたデータの組み合わせ一覧
東証株価指数
ダウ平均株価
ダウ平均株価 + VIX指数
ダウ平均株価 + VIX指数 + ドル円
ダウ平均株価 + 香港ハンセン株価指数 + VIX指数
ダウ平均株価 + FTSE100種総合株価指数 + 香港ハンセン株価指数 + VIX指数
FTSE100種総合株価指数
FTSE100種総合株価指数 + ユーロ円
FTSE100種総合株価指数 + VIX指数
香港ハンセン株価指数
香港ハンセン株価指数 + VIX指数
香港ハンセン株価指数 + 上海総合指数 + 元円
上海総合指数 + VIX指数
VIX指数
VIX指数 + ドル円
VIX指数 + 元円
VIX指数 + 米13週国債金利 + 米10年国債金利
米13週国債金利 + 米10年国債金利
祝!! 予測精度70%越えを達成 結果まとめ
上記の組み合わせで、4層Affine構造のAIモデルを学習させた結果を以下に示します。
ちなみに、AIモデル学習時におけるNeural Network Consoleのデータをシャッフルする機能は無効としました。
![4層Affine構造 AIモデル 学習結果](https://assets.st-note.com/img/1714021954256-lhp8haKt3J.png)
Accuracy(予測精度)が低いものから高いものまでいろいろでしたが、ついに70%を超えるものが出てきました。
予測精度の最高値は71.6%でした。
なぜか、VIX指数を学習データに加えると予測精度が向上しました。
予測精度の高かった組み合わせの学習曲線と混同行列
予測精度が71.6%となった、「香港ハンセン株価指数 + VIX指数」と「VIX指数」に対する学習曲線と混同行列を以下に示します。
「香港ハンセン株価指数 + VIX指数」の学習曲線と混同行列は、以下の通りです。
![4層Affine構造 香港ハンセン株価指数 VIX指数 学習曲線](https://assets.st-note.com/img/1714006834308-2EBD4z2CYm.png?width=1200)
![4層Affine構造 香港ハンセン株価指数 VIX指数 混同行列](https://assets.st-note.com/img/1714006952752-B2GhFV1Uxn.png)
続いて、「VIX指数」の学習曲線と混同行列は、以下の通りです。
![4層Affine構造 VIX指数 学習曲線](https://assets.st-note.com/img/1714008476263-fwA6ZFd8Z7.png?width=1200)
![4層Affine構造 VIX指数 混同行列](https://assets.st-note.com/img/1714008515773-xa2vDTcVLN.png)
両者の学習曲線を比較すると、「香港ハンセン株価指数 + VIX指数」の方が「VIX指数」よりも過学習が進んでいるのが確認できます。
また、混同行列を見ると、y:label=0(D)(翌営業日の日経平均株価が下がる)とy:label=1(U)(翌営業日の日経平均株価が上がる)に対して、予測された回数が多くなっているのが確認できます。
AIモデルの予測精度はそろそろ限界?
これまで、複数のAIモデルによる日経平均株価の予測に挑戦してきました。
ようやく、予測精度を71.6%まで改善することができました。
一般的に、AIモデルによる株価の予測精度がどの程度なのかをインターネットで調べたところ、「Phantom株価予報AIエンジン」なるものが「的中率80%以上」との情報を見つけました。
また、別のケースでは、予測精度が70~80%と記載されていました。
現状、それなりのところまで来ている気もしますし、あとちょっとのような気もします。
今後の予測精度の改善については、学習データを最も予測精度の高かった「日経平均株価 + VIX指数」の組み合わせに固定し、AIモデルの構造をアレコレ試してみたいと思います。