前回イーサリアムのデータを準備したので、今回はそのデータを学習データとして参照し、学習済みモデルを10種類作成していきます。
学習済みアルゴリズムはACKTRで、パラメータは次の一覧の通りです。
パラメータ | 設定値 |
---|---|
参照すべき直前のデータ数(window_size) | 10 |
学習データの開始位置(start_idx) | 10 |
学習データの終了位置(end_idx) | 510 |
訓練ステップ数(timesteps) | 128000 |
学習アルゴリズム | ACKTR |
ビットコインでの投資シミュレーションで、好成績を叩き出したモデルを作成したときのパラメータと同じです。
学習済みモデルの作成
学習済みモデルを作成するコードは下記の通りになります。
パラメータの内容は、コメント(41~44行目)していますのでご参照下さい。
1 | import os, gym |
上記コードを実行すると、model0.zipからmodel9.zipの10種類の学習済みモデルが作成されます。
次回からはこのモデルでどのような投資成績を出すことができるのかを検証していきます。