ディープラーニングは一回休み

ふと見ると、約10か月ぶりの投稿ですw

ディープラーニングをFXに応用する研究をしていましたが、なかなか良い結果がでません・・・
なので半年くらい研究とFXから離れて(ゲームして)遊んでいました。

暫く離れて冷静になることで、ダメだった原因が浮かんできます。

  1. 入力データが単純すぎたこと
  2. 結果(上がった/下がった)の出し方が単純すぎたこと
  3. モデルが単純すぎたかも?(これについてはスキル不足の為触れない事にします)
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ディープラーニングによるFX相場予測の誤解

現在ディープラーニングによるFX予想の研究をしていますが、進捗が少ないので閑話休題で別の話です。

”ディープラーニングを用いてFX・株価を予想してみた”というブログは結構あります。

多くの場合、下のようなチャートが出力され

結構よく予測できている

と結論付けられています。

ですが、この認識は大きな間違いです。

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TensorFlow(colab)+TPUでの再現性の確保

TensorFlowの再現性確保にかなり苦労したので残しておきます。

※)以下は ver1.13.1のtf.keras.Modelを使用し、fit()で実行しています。

shimizuはハイパーパラメータを試行錯誤するのに、ループの中で条件を変更して結果を一覧表示する方法をとっています。

mxnetの時は簡単で、ループの最初にseedをセットして再初期化するだけで上手くいきました。

np.random.seed(1234)
mx.random.seed(1234)

ところが、TensorFlowだとこれが上手くいきません・・・

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