pythonで株価分析⑮【ディープラーニング（深層学習）で株価予測（Keras・RNNでAmazonを分析】
皆様、こんにちは。
乞食です。
今回はpythonの深層学習フレームワーク【Keras】を使用して、アマゾンの株価変動を予測するモデルを作ります(｀・ω・´)ゞ
Amazonと言えば、2021.7.5付けでアマゾンCEOを退任し、2021.7.20付けで宇宙へ旅立つジェフ・ベゾス様で話題いっぱいです
(*´▽｀*)
そんなベゾス様が一代で築き上げたアマゾンの株価は、
「このパラメータで騰落しているんじゃないか❕❓」
的な数理モデルを構築したくて、ディープラーニングで株価の変動予測をしてみました。
では、ベゾスと宇宙へ、行ってみよう(・ω・)ノ
※全てのpythonコードは文末にあります。
❶ Amazonの株価推移
まず、Amazonの株価推移を見ていきましょう。
期間は、私がAmazon株を買おう❕と、思って買えなかった
【2018.7.20～2021.7.11現在まで】
2020.1月頃から、株価は爆上げしております！！
買えなかった私、死ね❕
❷ ディープラーニング（深層学習）モデルを構築
では、ここからKerasを使用してモデルを構築します。
Recurrent Neural Network（RNN）を使用
RNNは日本語では「再帰型ニューラルネットワーク」と呼ばれ、数値の時系列データなどのシーケンスデータのパターンを認識するように設計されたニューラルネットワークのモデルです。
より
下記の画像を例に今回のモデルを説明すると、
画像は国内最強の頭脳集団：PFNのchainerチュートリアルより👆
ワイン判定の様に
【年数・アルコール度数・色合い】
という情報の、株価バージョンを決めて、株価予測モデルを構築します。
株価バージョンでは、
【金利・原油価格・ダウ平均株価・出来高】
を「入力層」4個（パーセプトロン）とします。
「中間層（隠れ層）」は、16個⇒8個（パーセプトロン）。
活性化関数はReluを使用。最適化関数はadamを使用。
「出力層」はシグモイド関数で1個（パーセプトロン）です。
この計算結果から、明日の株価が上昇する確率が分かります
(｀・ω・´)ゞ
❸ 予測結果
では、結果です(｀・ω・´)ゞ
明日の株価が上昇する確率は『52％』です。。。。。(´・ω・`)
1/2やん。。。。ディープラーニング意味ないやん。。。
モデルの学習過程です👇
正解率は50％から58％まで、微妙に微かに、上がっています。
損失関数は0.7から0.67まで、微妙に微かに、下がっています。
11回目くらいの学習から精度が上がってきたよ（´∀｀*）ｳﾌﾌ
いったい何が起こったのだろうね(*‘∀‘)？
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e^iπ + 1 = 0