TensorFlowを使ってFXの予測…がしたい

ディープラーニング用のライブラリTensorFlow。

手書き文字の識別、モノクロ映画に色を付ける、アニメゆるゆりの製作会社を識別するなど様々な利用法が発見される中、私も何か人工知能に教え込みたいと思いました。

そこで、目を付けたのは”FX”。

人工知能が為替の予想をして、さらに自動で売買の取引をしてくれれば…

クッキークリッカーみたいに勝手にお金を生み出してくれるマシンになっちゃう!!!

ということで概要から。

TensorFlowで扱われているディープラーニングの手法はこのような図によってあらわされます。そもそもこの図が何を表しているかというと人間の脳のシナプスによる情報伝達を模式化したものです。

簡単に言うと、人間の思考のプロセスを数式(プログラム)で再現したものです。

以下はパラメータ

  • : インプットデータ
  • : 重みづけ関数(ここのあたりが人間でいうところの個性になりそう)
  • b : バイアス(「イケメンはスポーツ得意そう」とかそういうやつ。日本語だと偏見とか色眼鏡と表現される)
  • softmax : どのようにアウトプットを行うか判別する関数、softmax以外にもいろいろある
  • y : アウトプットデータ

実際はこの工程が以下のように何重にも繰り返されていて複雑な判別を可能にしています。

(出典 : 数学的基礎から学ぶ Deep Learning (with Python) Vol. 1

例えば、目に入った物体を猫だと判別するには生き物かどうかを判別する関数(層)、動くかどうかを判別する層…などを経て最終的な判別をするみたいです。

これを手軽に計算できるようにしてくれるライブラリがTensorFlowなわけです!

話がそれましたが、じゃあどうやって為替の予測をしていくかというと、人工知能の訓練データとして「ある時間幅での為替の動きをみせて予測させて、予測したものと実際の結果を比べる」という方針でいこうと思います。

今のところの問題点は

  • どのようにして為替のデータを重みづけ関数やバイアス関数に落とし込むのか
  • どの時間足のデータをどれだけの時間幅で見せてやる必要があるのか、そしてその実装はどうするか

TensorFlowの実装に関してはずぶの素人(Pythonも先月初めて触った)、ディープラーニングについては講義でかじった程度なので前途は多難…一個ずつ問題を解決していきたいと思います。

 

 

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