この記事では、プログラミング言語Pythonを用いて、株価を分析・予測する方法をソースコード付きで解説します。
Pythonとは
Pythonは欧米で人気なスクリプト言語です。
初心者にも扱いやすい言語で短くて読みやすいコードを書くことが出来ます。
統計処理や機械学習系の数値計算ライブラリが豊富なのが特徴です。
今回はPythonの数値計算ライブラリを活用して株価の分析と予測を行ってみます。
環境構築
Pythonの環境構築方法や基本的な使い方は以下にまとめました。
| – | 項目 |
|---|---|
| 環境構築法・使い方① (Pythonパッケージ) |
WinPython編, Anaconda編, Python(x, y)編, |
| 環境構築法・使い方② （公式インストーラ） |
Python2.7編, Python3.5編 |
| 基本文法 | Python3入門 サンプル集 |
株価データの取得
| – | 項目 |
|---|---|
| jsm | インストール, 日本株取得, jsm公式 |
| Pandas-datareader | インストール, 株価取得 |
NumPyで株価分析
Pythonの最もメジャーな数値計算ライブラリNumPyを用いた株価分析について紹介します。
| – | 項目 |
|---|---|
| 準備 | NumPyインストール, NumPyの基本的な使い方 |
| 移動平均線 | 作成, 保存, GC・DC |
| 周波数解析 | フーリエ変換 |
| 多変量解析 | 回帰分析①, 回帰分析②, 重回帰+MA①, 重回帰+MA②, 単回帰+MA |
| jsmと連携 | GC・DC |
※jsmモジュールと連携することで、株価データをネット上から自動取得できます。（CSVファイルの用意が不要になります）
Pandasで株価分析
| – | 項目 |
|---|---|
| 準備 | インストール |
| チャート | ロウソク足 |
| 相関 | 移動相関 |
| 移動平均線 | 作成, ボリジャーバンド, GC・DC, 保存 |
Scikit-learnで株価分析
準備中
TensorFlowで株価分析
準備中