【NumPy】移動平均線・重回帰分析による株価予測の正答率

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この記事では、Python言語とNumPyを用いて、移動平均線(MA)と重回帰分析(多変量解析)で株価予測した結果の正答率を求める方法をソースコード付きで解説します。

重回帰分析(多変量解析)で株価分析

前回の記事では、前日の移動平均線(5日線、25日線、75日線、200日線)を説明変数として、重回帰分析で株価を予測してみました。
【参考】【NumPy】移動平均線と重回帰分析で株価予測

今回は、作成したモデル式を用いて、日経平均株価(終値)が上昇・不変・下落のいずれの動きを示すかを1日ずつ予測してみました。
そして、予測値と実測値を比較して正答率を求めました。

ソースコード

サンプルプログラムのソースコードは下記の通りです。

■使用したデータ(日経平均株価のデータ)
2014年分:nikkei15.csv
2015年分:nikkei15.csv
2016年分:nikkei16.csv

※株価データの入手は下記サイトを参考に行いました。
【日経平均株価】過去データ(CSV)をダウンロード

実行結果

サンプルプログラムの実行結果は以下の通りです。

正答率:68.852 [%]

単回帰分析バージョンは下記事で解説しています。
【NumPy】移動平均線・単回帰分析による株価予測の正答率

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