ご訪問ありがとうございます。
ないとめあです。
予測して当たるように、予測モデルとロジックの改善を行いましたｗ。
私が改善点の仕様を提示してAI様がロジックを考えています。まー、SEとプログラマーのような関係ですね...w
このAIプログラマーは、文句を言わないので最高です。正直、人間のプログラマーだと仕様について意見をいうことが多々あります。私も仕様が気に食わなければ意見を言いますので、極普通のことですがAI様は意見を言いません。従順ですが、仕様が間違っていようがおかしかろうがそのまま実装しようとして、時間がめちゃかかるというのも多々あります。しかし、ほんの数分で実装してくれ、デバックもしてくれるなんてメリットしかありません。
改善した内容、ですｗ！
- 特徴量の追加: RSI（相対力指数）などのテクニカル指標や、日付に関する特徴量（曜日、月など）を予測に利用するようになり、精度向上を図っています。
- 出来高予測の高度化: 出来高の予測が、単純なモデル予測から、株価の変動率に応じたルールベースの動的なロジックに変更されました。
- Transformerモデルの削除: このモデルは予測には向かないので削除しました。
※指標の説明
RMSE (二乗平均平方根誤差): 予測と実際の値の差の二乗の平均の平方根。小さいほど良い。
MAE (平均絶対誤差): 予測と実際の値の差の絶対値の平均。小さいほど良い。
R2 Score (決定係数): 実際の値の変動を予測モデルがどれだけ説明できるかを示す指標。1に近いほど良い。
R2 Scoreが最も高いモデルは gru (R2: -3.0113) でした。
つまり、月曜日の株価は159.4～159.5となるとでました！
9/5の株価が159.2なのでとても無難な予測です...
グラフを見るととっても嘘くさいです。ジグザク感がありません。
今回はこれで、様子を見ます。
では、また。
