LSTM で株価予測してみる - Qiita好きな言葉は「不労所得」です。 データ データは、Yahoo! ファイナンスなど、適当なところから取得します。ここでは以下のようなタブ区切り形式ファイルを想定しています。 # 日付 始値 高値 安値 終値 出来高 調整後終値 2017年3月31日 237.5 250 233 241.4 321569000 241.4 2017年4月3日 225.4 234.6 218.7 228.2 276744000 228.2 2017年4月4日 223.8 224.7 203.8 206.8 264374000 206.8 2017年4月5日 210 216 207.1 214.9 146285000 214.9 実装 データの読み込みと加工 まず、調整後終値から騰落率を算出します。そして騰落率の累積積を計算して、初期値を1とした変動率を算出します。 ラベルデータとしては、株価が上がった場合は 1、
