$ mklink /d "C:\Users\81908\jupyter_notebook\tf_2_work\stock_work\chart_model\output_new" "D:\work\chart_model\output_new"
モデルの正解率は0.57ぐらいなのであまりあてにはならない
1. notebook/*.ipynb でデータ作成、モデル作成試す
2. code/make_chart_all.py でチャート画像作成
$ python make_chart_all.py
3. code/make_dataset.py でデータセット作成
- 時系列の取り方ではなくランダムサンプリングでtrain/validation/test set作成した
- train/validation/test setでの各クラスのデータ数は均一にした
4. code/tf_base_class*.py でモデル作成（パラメータチューニングも可能）
$ python tf_base_class_all_data.py -m train
- 15日後の終値が最終日の5%以上低ければクラス「1」
- 15日後の終値が最終日の5%以上高ければクラス「2」
- それ以外はクラス「0」
$ python tf_predict_best_model.py
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