この記事は Mam様の記事を参照させて
いただきました。
https://mam-mam.net/delphi/ann.html
はじめに
日経平均株価の予測ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑを作成しました。
とはいっても、本体は変えていません。
Mam様という方がﾈｯﾄに delphi のみで
人工ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ(Artificial Neural Network)
を作ったという記事を利用させて
いただきました。(感謝)
私も delphi を使用して作業しており、
使い慣れたﾂｰﾙなので、どんなものか
やってみようという気持ちで取り組みました。
ﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞして使ってみていただければうれしいです。
ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸ
ﾆｭｰﾗﾙﾈｯﾄﾜｰｸは、生物の学習ﾒｶﾆｽﾞﾑを模倣した
機械学習手法として広く知られているものであり、
「ﾆｭｰﾛﾝ」と呼ばれる計算ﾕﾆｯﾄをもち、
生物の神経系のﾒｶﾆｽﾞﾑを模倣しているもの。
人間の脳の神経網を模した数理ﾓﾃﾞﾙ
だそうです。
統計解析
統計解析に関しては、
昔、大村平著 統計解析のはなしや
蓑谷千凰彦著 回帰分析のはなしを
読んだ程度では機械学習を利用した
回帰分析など理解できるはずもなく、
内容の解析などハナから諦めて、
利用させていただくことに専念しました。
ありがとうございます。
使用方法
1 ﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞ
ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑは次からﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞできます。
ﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞの際、画面右上のﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞﾏｰｸをｸﾘｯｸすると
ﾌｧｲﾙが未確認と表示され、ﾏﾙｳｴｱの危険が表示されたら、
その下のﾏﾙｳｴｱの検査ﾎﾞﾀﾝをｸﾘｯｸしてﾏﾙｳｴｱ検査通過後
にﾌｧｲﾙ名が Yosok.zip となると思います。
2 ﾌｧｲﾙの設置
ﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞした “Yosok.zip” ﾌｧｲﾙを右ｸﾘｯｸして
すべて展開を選択すると、Yosok ﾌｫﾙﾀﾞの中に
次のﾌｧｲﾙが解凍されます。
K03Nikkei32b.exe ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑﾌｧｲﾙです。
SQDB.DB ﾌｧｲﾙ ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽﾌｧｲﾙです。
ﾌｫﾙﾀﾞを適当な場所に移動させてください。
3 日経ﾃﾞｰﾀのﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞ
日経平均株価 ﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞｾﾝﾀｰで検索すると出てくると思います。
https://indexes.nikkei.co.jp/nkave/index?type=download
から
日経平均株価項目の 右側の 日時ﾃﾞｰﾀ をｸﾘｯｸして
ﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞしてください。
ﾀﾞｳﾝﾛｰﾄﾞしたﾌｧｲﾙ名は
nikkei_stock_average_daily_jp.csv
という名前のはずです。
ﾌｧｲﾙは上記ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑのあるﾌｫﾙﾀﾞ内にｺﾋﾟｰしてください。
4 ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑの起動
N03Nikkei32b.exe ﾌｧｲﾙをﾀﾞﾌﾞﾙｸﾘｯｸして起動してください。
起動したら、画面左の 読込学習 ﾎﾞﾀﾝをｸﾘｯｸして
日経平均株価ﾃﾞｰﾀの読込学習をしてください。
学習を終わるとﾒﾓｴﾘｱに学習時間やMSE(平均二乗誤差)
などが表示されます。
MSE(Mean Squared Error)
平均二乗誤差は、各データに対して
「予測値と正解値の差（＝誤差）」の二乗値を計算し、
その総和をﾃﾞｰﾀ数で割った値（＝平均値）
を出力する関数です。
数値が小さいほど誤差が少ないことになります。
誤差は、「予測値－正解値」又は「正解値－予測値」です。
二乗するからどちらでもよくなるのですね。
5 最近20日程度の予測
予測1 ﾎﾞﾀﾝをｸﾘｯｸすると予測を表示します。
6 全予測
全予測 ﾎﾞﾀﾝをｸﾘｯｸすると日経平均株価ﾌｧｲﾙの
全期間の予測が表示されます。
7 ﾃﾞｰﾀの確認
画面上の ﾃﾞｰﾀ ﾀﾌﾞをｸﾘｯｸすると、
日経平均株価のﾃﾞｰﾀと予測値が見えます。
ﾃﾞｰﾀはﾒﾓﾘ中で保持されるため、
ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑを終了すれば予測ﾃﾞｰﾀは失われます。
(予測ﾃﾞｰﾀは保存されません)
8 学習条件設定
画面上の 条件等 ﾀﾌﾞをｸﾘｯｸすると
予測の条件が表示されています。
学習回数が 400回 に設定されていますが、
学習回数を編集して学習回数を
変えることができます。
400回の学習は1秒程度で終わりますが、
1万回であれば分単位の時間がかかります。
10万回なら10-20分程度かかると思います。
ﾊﾟｿｺﾝの性能によってもﾃﾞｰﾀ数によっても
学習時間は変わります。
学習回数を変えた場合は再度
読込学習 ﾎﾞﾀﾝをｸﾘｯｸして再学習させてください
学習回数を多くすることで
予測は現実に近くなるようです。
入力層、出力層ﾆｭｰﾛﾝ数も変えられますが、
予測にどのような影響があるかよくわかりません。
次回も同じ条件で読込学習したい場合は
登録 ﾎﾞﾀﾝを押すと条件を登録して次回も
同じ条件で学習できます。
登録した条件を削除するには、
ｸﾞﾘｯﾄﾞ内の該当ﾃﾞｰﾀの場所で
[Ctrl]+[Del]ｷｰを押すことで削除できます。
(ｺﾝﾄﾛｰﾙｷｰを押しながら ﾃﾞﾙｷｰを押してください)
入力層、出力層ﾆｭｰﾛﾝ数を変えるときは
条件登録して再起動してください。
予測に対する影響はわかりません。
9 ｼｸﾞﾓｲﾄﾞ関数
本ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑで使用している活性化関数は
ｼｸﾞﾓｲﾄﾞ関数(Sigmoid function)だそうです。
ReLU ﾚﾙｰ関数(Rectified Linear Unit)ﾊﾞｰｼﾞｮﾝも
あるようですが、どう違うのかわかりません。
気になる場合はﾈｯﾄで調べてみてください。
不勉強ですみません。
以上使って楽しんでいただければうれしいです。
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