第６回　ＡＩシステムトレード開発

AIの棚には、数えきれないぐらいの書籍が並んでいて、
その中からLSTMの項を全部コピーしました。

自然言語処理の本も、多数読みました。

東京から取り寄せた予約したため、今週末にまた行ってきます。

まったく本屋で見たことのないものも多数あり、

すべて書籍名をノートしてきました。

もうAI関係の図書を買いに一般本屋に行くのを辞めます。

PS.
昼食も安く、コロナ禍ですが空いていました。

こんなんが無料で使えるなんて、日本国民はうらやましい。

ここからが今日の本論・・・

とりあえず、予想と正解の比較データをチャートにしてみた。

Ｐ＆Ｆチャートを数列にしたものを、０－１の範囲で標準化したので、

どうしても変化の振れ幅の大きいデータに規格化されてしまっている。

どっちかというと、そういう異常なデータはトリミングしてしまった方がいいだろう・・・

a1は教師データx

a2は教師データy

maxa = max(a1.max(),a2.max())

mina = min(a1.min(),a2.min())

a1=(a1-mina)/(maxa-mina)　　０，１で規格化

a2=(a2-mina)/(maxa-mina)　　　　〃

最初、fitとかtransformが、分からへんかったが、ようやく意味が分かった。

要するにfitで統計を計算して、transformで実際のデータに反映する。

今回の場合は、fitを使ってa1の教師データで計算させて（数の少ないa2の方は使わない）

transformでa1,a2に反映させると良いだろう．．．

それにしてもAIでは、やはりデータの素性というものを吟味しなくてはいけない。

下記の例でいえば、前半と後半では相場の変化量が異なるため、

同じ学習データとして扱ってはならない気がする。

しいて言えば、２つのデータで異なる学習機を作っておき、

それを何らかの運用ルールで切り替えるというような、

少し複雑な処理が必要ではないかと思う。

晴れ時々、ＦＸ