AIの時系列のサンプルとして、株価予想とかありますが。。。
まあまあ最近、以下みたいな記事がQiitaに出てました。
直前60日間の情報を使って、次の日の株価を予想する コード的には、
for i in range(60, len(train_data)): #過去データ数60個から61番目のデータを予測
x_train.append(train_data[i-60:i,0])
y_train.append(train_data[i,0])
で、提示されているコードそのままにて、epochは10回にしました（記事に貼られているのは1回でしたが。。。）
結果は、以下↓
マクロにみると、「Real」と「Prediction」がよく合ってますが。。。。
まあ、前日の情報を使うので、、、あまり、おお外しすることもないはずで。。。
逆に、ちょっと、面白くないか。。。。
↓ 時間方向に拡大表示すると、、、、
当たり前ですが、、、「Prediction」が「Real」よりちょっと遅れていて、、、、
シンプルには、当然、この情報で、株の売買は厳しいが。。。。
しかし！
上記の図（結果）から、何かわかること（株価予想としと役立つこと）、ないですかね。。。
単純には、
大きくづれたときは、過去依存でなく、何かが、本日、起きている！ と、わかる、とか。
少し、学習期間、予測期間をずらした2例ほどを貼ります。
↓ （直下のは）あってる感があるけど、、、、1日ずれると、、、意味が全く違うので。。。（予測でなくて、反映？っていうか。。。）
↓ これは、なんで、こんなに、安定的にずれてるの？？
↑ これは、無駄にズレすぎている！！！（なんか、技術的に改善できないかな。。。。）
コメント
引用元記事作者に感謝、勉強になります。
