株式市場の騰落は常に投資家の注目の的でした。データ分析テクノロジーを使用して、将来の株価の騰落を予測し、投資判断を支援します。この記事では、時系列分析に基づいて翌月の株価の上昇傾向と下落傾向を予測する方法を紹介します。
1. データの取得
まず、株式の履歴データを取得する必要があります。この記事では、Python のクローラー テクノロジーを使用して、Yahoo Finance Web サイトから株式データを取得します。requestsとライブラリを使用してpandasデータを取得するサンプル コードを次に示します。
import requests
import pandas as pd
# 定义股票代码和时间范围
symbol = 'AAPL' # 苹果公司的股票代码
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-12-31'
# 构建URL并发送请求
url = f"https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/{
symbol}?period1={
start_date}&period2={
end_date}&interval=1d&events=history"
response = requests.get(url)
# 将数据保存到CSV文件
with open('stock_data.csv', 'w') as file:
file.write(response.text)
# 读取CSV文件并创建DataFrame
stock_data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 查看数据信息
print(stock_data.head())
上記のコードでは、特定の銘柄記号と時間範囲のデータをリクエストする URL を構築し、ライブラリを使用してrequestsHTTP リクエストを送信してデータを取得します。次に、データを CSV ファイルに保存し、pandasライブラリのread_csv()関数を使用してデータを読み取り、DataFrame を作成します。
2. データの前処理
データ分析の前に、データを前処理する必要があります。一般的なデータ前処理手順をいくつか示します。
2.1 データクリーニング
データに欠損値、外れ値、重複値がないか確認してください。これらの問題が見つかった場合は、欠損値の削除または埋め込み、外れ値の処理、重複値の削除を選択できます。
# 检查缺失值
missing_values = stock_data.isnull().sum()
print(missing_values)
# 处理缺失值
stock_data = stock_data.dropna()
# 处理异常值
# 删除重复值
stock_data = stock_data.drop_duplicates()
2.2 特徴量エンジニアリング
株価予測では、結果を予測するために適切な特徴を選択することが重要です。テクニカル指標 (移動平均、相対強度指標など) を計算するか、他の関連データ (市場指標、業界データなど) を使用することで、より意味のある特性を作成できます。
# 计算移动平均线
stock_data['MA10'] = stock_data['Close'].rolling(window=10).mean()
stock_data['MA20'] = stock_data['Close'].rolling(window=20).mean()
# 添加市场指数数据
market_data = pd.read_csv('market_data.csv')
stock_data = pd.merge(stock_data, market_data, on='Date', how='left')
2.3 データ変換
一部の機械学習モデルにはデータの分散に関する要件があるため、データ変換が必要になる場合があります。一般的な変換方法には、対数変換、標準化、正規化などが含まれます。
# 对数变换
stock_data['Close'] = np.log(stock_data['Close'])
# 标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
stock_data['Close'] = scaler.fit_transform(stock_data[['Close']])
3. 機能の選択
最も関連性の高い特徴を選択すると、モデルの予測精度が向上します。特徴は、相関係数や特徴の重要度評価などの方法を使用して選択できます。
# 计算相关系数
correlation_matrix = stock_data.corr()
print(correlation_matrix)
# 特征重要性评估
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
X = stock_data.drop(['Date', 'Close'], axis=1)
y = stock_data['Close']
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X, y)
feature_importance = model.feature_importances_
相関係数と特徴量の重要度評価の結果に基づいて、株価の上昇傾向と下落傾向との相関がより高い特徴量が選択されます。
4. モデルのトレーニングと予測
適切な機械学習モデルを選択して、株価の浮き沈みをトレーニングして予測します。一般的なモデルには、線形回帰、サポート ベクター マシン、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、深層学習モデルなどが含まれます。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
5. モデルの評価
モデルの評価は、その予測精度を判断するための重要なステップです。正解率、適合率、再現率、F1 スコアなどの指標を使用して、モデルのパフォーマンスを評価できます。
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
# 计算精确率
precision = precision_score(y_test, y_pred)
# 计算召回率
recall = recall_score(y_test, y_pred)
# 计算F1分数
f1 = f1_score(y_test, y_pred)
評価結果に基づいて、モデルの予測精度や信頼性を判断できます。
6. 将来の傾向を予測する
トレーニング済みモデルを使用する
来月の株価の浮き沈みを予測します。
# 获取最后一个月的数据
last_month_data = stock_data.tail(30)
# 使用模型进行预测
X_pred = last_month_data.drop(['Date', 'Close'], axis=1)
y_pred = model.predict(X_pred)
# 打印预测结果
print(y_pred)
結論は
以上の手順により、時系列分析手法を用いて翌月の株価の上昇傾向と下落傾向を予測します。ただし、株式市場の予測は、経済環境、市場心理、政策変更などを含むさまざまな要因の影響を受ける複雑な作業であることに注意してください。したがって、予想結果はあくまで参考であり、投資判断は様々な要素を考慮する必要があります。
この記事が株の騰落を予測する方法を理解していただければ幸いです。より詳細な株式市場の分析と予測に興味がある場合は、時系列分析、機械学習、およびその他の関連知識をさらに学ぶことができます。投資の幸運を祈ります。
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