PyTorchによる株価予測モデルの構築

PyTorchとは

Pythonのオープンソース機械学習用ライブラリ。 Meta(旧Facebook)社のAI研究グループにより開発。

他にはKeras, TensorFlowが代表的なライブラリであるが、 中でも1番新しく、カスタマイズ性の高さ、柔軟な実装が可能。

できることは自然言語処理、音声認識、時系列解析など。

時系列データ解析とは

時間経過によって変化するデータがどのように変化するか、AIが規則性を学習し予測する統計手法の一種。 　 例）気温、売上、株価 etc.

テスト結果（data=1000&seq=30)

テスト結果（data=1000&seq=1)

テスト結果（data=300&seq=30)

データの数は重要！

CPUとGPUでの学習時間

• CPU、GPUそれぞれで学習にかかる時間を計測

（条件：学習回数100回、学習データ1000個、 　　　　GPU：GeForce RTX 2060）

• 結果

　⇨CPU: 395.6(s) 　　GPU: 388.3(s) 約1.85(%)減少

• 学習条件次第では、10倍程度速くなることも。