CNTKのチュートリアルの一つ目の題材がロジスティック回帰だったので、チュートリアルに沿ってロジスティック回帰をしてみます。
今回は、下記のチュートリアルを追いかけたものを日本語で解説しているような記事になります。
CNTK/CNTK_101_LogisticRegression.ipynb at v2.0.beta9.0 · microsoft/CNTK · GitHub
CNTKの環境構築は前回の記事で行っているので、環境が整っていない方はこちらもご参照ください。
www.madopro.net
(2017/1/30追記)
なぜかチュートリアルの日本語版が存在していました。ほかの言語は用意されていないっぽいのに、なぜ。
GoogleがTensorFlowというディープラーニングのフレームワークを提供しているように、MicrosoftもCNTKというディープラーニングのフレームワークを提供しています。
普段はTensorFlowを触っていたのですが、仕事でCNTKも触らなきゃいけなさそうなので、自宅のPCで環境構築と動作確認をしてみます。
TensorFlowの0.12から、Embedding Visualizationという機能が追加されました。
単語や画像などを表現しているベクトルを可視化するためのツールです。
公式サイトの説明ページを開いてみてください。Embeddingが3次元空間にきれいに可視化されていて、しかもそれをマウスで自由に動かせる様子が見て取れます。
今回は、以前word2vecの手法で学習した単語ベクトルたちをEmbedding Visualizaationを使って可視化してみようと思います。
以前、日経平均が日中にどの程度動くかの予想にチャレンジしていました。
www.madopro.net
S&P500、ハンセン、DAXなど、世界各国の指標をもとにして予想するというアプローチだったのですが、以前のアプローチだと日中の値動きを予測するのにはあまり役に立たないという結論でした。
日中の値動きを予測するのは難しそうなので、今回は予測するものを少し変えて、「m日以内に株価がn%上昇するか」を予想できないか挑戦してみます。
今回はまず、様々なテクニカル指標を実際に日経平均に適用してみて、その指数のヒストグラムを描くことによってその指標と株価の上下に何か関係性がありそうか、見てみようと思います。
単純な分布を見ただけではうまくいかなさそうですが、、とりあえずやってみましょう。
（普段私はテクニカルな取引をしていないので、何か間違ったことを書いているかもしれません。その場合はご指摘いただけると幸いです。）
