１ 為替のドル円データを入手し、グラフの描画
① 2018年12月第1週のドル円データを入手
金融データは、FOREXの提供しているGAIN Capitalサイトからダウンロードしました。
直近のGW時の急激な変動データを扱いたかったのですが、最新版で「2018年12月」までしかありませんでした。2018年12月の第1週をダウンロードしました。
② Anaconda JupyterNotebookを使い、グラフを描画
最後の5行だけ表示しましたが、上手くいったようです。
では、わかりやすくグラフにしてみます。
③ 買い気配の差分や価格差一覧、価格差の頻度順を表示
価格差一覧
価格差の頻度順
２ 機械学習を使って、為替の予測にトライ
① 学習データを用意
先ほど使った2018年12月の第1週データを９：１に分け、9割を訓練データに、残り1割をテストデータとします。② scikit-learnを使って、為替の予測
メジャーな「ロジスティック回帰」「ランダムフォレスト」「k-近傍法」を使ってみました。
③ ３つのアルゴリズムを評価
上記３つのアルゴリズムで、価格差の頻度と、予測値の頻度を比べ、分析しました。
ロジスティック回帰
ランダムフォレスト
k-近傍法
いずれも、横軸が価格差、縦軸が頻度を表しています。
ロジスティック回帰では、２本の上に伸びたオレンジ色の部分の価格差しか予測できていません。
３つの中では、k-近傍法が一番予測できているようにみえますが、どうでしょうか？
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