【Pythonで予測】株価は上がる？下がる？｜株価データを使ってPythonで機械学習をしてみよう（データ加工、データ整形、予測モデル作成、株価データの分類予測、予測精度の確認まで） 

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ちょうど機械学習で予測モデルを作ろうと思っていたので大変助かりました。いつもながらエッセンスを抽出したすばらしい動画ですね。コアとなる基礎が身についた気がします。 ここから、各自のセンスで工夫した様々な特徴量を追加していったり、様々な投資対象で試していけば十分応用できそうに思いました。

ホント、聞きやすいお声よ

こういう株価予測みたいな連続値予測って回帰使うもんだと思ってましたが、なるほど上がるか下がるかの二値問題に帰着することもできるんですね、勉強になりました。

いつもお疲れさまです！　これからも頑張ってください！

株もプログラミングも未経験だけど、プログラムでトレードしている人が増えれば増えるほど飽和して、改良して一時的に良くてもすぐに使えなくなる ⇒ 改良の繰り返しなんだろうね。

ありがとうございました。

質問です。 dockerの環境にtensrflowをインストールする場合には、VS codeのターミナルでroot/workspaceでインストールするのは良くないのでしょうか、tensrflowとkerasが入っておらず動画の後半が実行できず困っています､､､

非常に興味ぶかく有益な内容ありがとうございます。写経して勉強中ですが機械学習にはじめてぐ具体的に近づけてワクワクしてます。そんな中、交差検証まで進んだのですが、for fold,～部分を実行すると、NotImplementedError: Cannot convert a symbolic Tensor (lstm_1/strided_slice:0) to a numpy array. This error may indicate that you're trying to pass a Tensor to a NumPy call, which is not supportedとエラーになります。これは当方の問題でしょうか？全く初心者で変な質問してたらすみません。

データを標準化したところで、トレンドによって学習した分布と予測する分布が全く別のものになると思うので予測ほとんど意味ないのでは？？？？

18:46 4つずつのデータを標準化する関数[std_to_np]の部分でループ処理をfor i in range(0, len(df) - 3, 4)としているのですが、-3 って何なのでしょうか？

なかなか予測は難しいですね 練習がてらこのコードを参考にさせていただきます

標準化のことで質問なのですが、18:29のコードについてfor文で4つ抜き出してそれごとに標準化している、と理解しました。 しかしながら分析期間の全体の変動も加味して学習させたい場合、4つずつではなく全体に対して標準化してから4つずつnp配列で格納するのも一つのやり方としてありなのかなと考えたのですがどうでしょうか？

機械学習させるためのコードの書き方は分かりました。 ただ、50％確率のものの正解率が52％程度では誤差の範囲では？

キノコードさんの動画見て勉強させてもらっています。 動画中のdf['delta_Close'] = df_shift['Close] -df['Close']の部分で 「SettingWithCopyWarning」が出るのですが、このようなエラー対処についても教えていただけるとありがたいです。

キノさん、いつもお疲れ様です。 こちらの内容中、わからない箇所の質問とかもキノクエストで質問可能ですか？良ければ利用したいのですが。

これまでの動画はなんとかついていけて、pythonで自分で出来ることも増えたけど、この動画はさっぱりすぎて、もう絶望。。

このような動画は助かります。日経２２５先物などの検証も可能ならお願いします。

なぜ一言一句同じふうに書いたのにできないんだ…