やはり学習には使えないのかこれ。

コンパイラへの入力は現在はtensorflowのチェックポイントファイル(?)とcaffeのファイルだけ(?)みたいですね。良くわかってないけど、mvNCCompileもmvNCCheckもmvNCProfileも”graph”という名前のファイルを吐き出す。コンパイル結果って要はこのファイルだよね？？ で、device.AllocateGraph(open(“graph”, “rb”).read())でプログラムを送り込み、データをdevice.LoadTensor()で送り込み、device.GetResult()で結果を受け取る、と。

機械学習系のやつで私がこれまで使うことがあったのはsklearnとkerasで、つまりsklearnの.pklかkerasの.hdf5。tensorflowやcaffeを生で使うのはちょっとめんどくさいと感じるところ。どうせ行くならPyTorchとか？ と思っていた。だいたい私、理論を理解していないですし。kerasでtensorflowのチェックポイントを吐き出す設定を探して、やればいいんだろう、たぶん。

SDKについてくるサンプルは画像認識ばかりだけど、画像認識はまあ…余興に過ぎないし、どうでもいいかな。

自分がやってるのは株価予測だけで、画像と比べるとデータ量は圧倒的に少ない。一定期間の終値…数個から数十個のfloatのデータが、数年間の営業日数…数百セットくらいで銘柄ごとに学習させて、当たりやすい銘柄を探して実際に投資して観察する、という感じに使っているんですよね。学習は週1で週末にやって、スコアの評価と予測は毎日。この、スコアの評価と予測に使えたら元は取れるのかも。

いずれはtotoを当てたいという思いは強く持っているんだけど、今は昔馴染みの現物株で肩慣らしの日々。現物株はやっぱいいよね。かなり好きで、ずっと気に入ってますよ。真面目な投資はこれに限る。

一番大きな問題としては、実はこの株価予測に対して、TensorflowでやっているようなCNNがまだ全然使えてないんだよね。少し試したけど、ほとんど当たらなかったので今は諦めている状態。理解不能なパラメータも多いし。しょうがないので古典的なアルゴリズムで片っ端からやっていくスタイルになってしまっている。

このNCSを発注するときはCNNが使えると思っていたんだけどね。totoと違って株価ってのは美人投票と表現されるように、世間の標準レベルに合わせる必要がある。つまり出し抜くのも良くないし置いてかれるのも良くない。今はCNNが世界標準だから、CNNで予測するのが正解に違いないと思っていたんだ。その気持ちは今も持っている。ただ、当たらない以前に、まともに予測してくれないんだよホントに…