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使用してるデータはfxのgbpjpy日足終値です、大体10年分です

```

    import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    import pandas as pd 
    import numpy as np
    from keras import models
    from keras.layers import LSTM,Dense
    import matplotlib.pyplot as plt
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    
    data=pd.read_csv("1440.csv")
    
    #create data
    datax=[]
    datay=[]
    p=100
    
    for i in range(len(data)-p) :
        datax.append(data["close"][i:i+p])
        datay.append(data["close"][i+p])
        
    datax=np.array(datax)
    datay=np.array(datay)
    
    #split data
    l=int(len(datax)*0.8)
    xtrain=datax[:l]
    xtest=datax[l:]
    ytrain=datay[:l]
    ytest=datay[l:]
    
    
    #normalize data
    scal=StandardScaler()
    scaly=StandardScaler()
    xtrain1=scal.fit_transform(xtrain)
    xtest1=scal.fit_transform(xtest)
    ytrain1=scaly.fit_transform(ytrain.reshape(len(ytrain),1))
    ytest1=scaly.fit_transform(ytest.reshape(len(ytest),1))
    
    #change shape of data
    xtrain1=np.reshape(xtrain1,(xtrain1.shape[0],1,xtrain1.shape[1]))
    xtest1=np.reshape(xtest1,(xtest1.shape[0],1,xtest1.shape[1]))
    
    #create model
    model=models.Sequential()
    model.add(LSTM(128,activation="tanh",input_shape=(1,p)))
    model.add(Dense(128,activation="relu"))
    model.add(Dense(1,activation="linear"))
    model.compile(loss="categorical_crossentropy",optimizer="adam")
    
    #learn and plot
    result=model.fit(xtrain1,ytrain1,batch_size=100,epochs=100)
    yp=model.predict(xtest1)
    yp=scaly.inverse_transform(yp).flatten()
    plt.plot(yp)
    plt.plot(ytest)
    
```

[![結果](https://i.stack.imgur.com/eqyMM.png)](https://i.stack.imgur.com/eqyMM.png)
CC BY-SA 4.0
2020-10-28T16:47:57.123
71567
2020-10-29T00:05:52.280
2020-10-28T23:22:06.540
2238
42514
question
python keras
kerasで時系列データ予想
質問とデータが明確ではありませんが、察するに、損失関数が間違っているのだと考えられます。  
分類問題ではないので、回帰のための損失関数を使う必要があります。

<https://keras.io/api/losses/regression_losses/>

このために一般的に使われるのは、MeanSquaredErrorです。

```

    model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="nadam")
    
```
CC BY-SA 4.0
2020-10-29T00:05:52.280
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2020-10-29T00:05:52.280
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answer