Pythonを使用すれば初心者でも株価予測ができます。株価予測のやり方として代表的な方法は、株価予測をするためのプログラムを作成する方法です。
Pythonの初心者であってもプログラムを作るために必要な知識を十分に勉強すれば、株価予測のプログラムを作成することは可能です。
ここでは、初心者がPythonで株価予測をする方法について、詳しくご紹介します。
初心者がPythonで株価予測する方法
それでは早速Python初心者が株価予測をする方法について詳しく解説していきます。
①株価予測のプログラムを作成する
Pythonを使用した株価予測のやり方として一般的なのは、株価予測のプログラムを作る方法です。
数あるプログラム言語の中でもPythonが株価予測に使用しやすいのは、機械学習を使用して株価の予測ができるからです。
実際に株式の運営をおこなっている投資会社などでも、機械学習ができるソフトを株式運用に役立てているケースが増えていると言われています。
機械学習により株価予測が注目を集めているのは、コンピューターの機械学習を利用すれば、膨大なデータを参考にして株価の予測ができるからです。
株価予測プログラムの作成以外にも、以下の記事ではPythonのさまざまな活用事例を解説しています。
②過去の株式データを用意する
Pythonを使用して株価予測をするためにまず準備しなければいけないのは、コンピューターが株価の予測をするために必要となる各種のデータです。
株価予測をするためにあると役立つのは、予測をしたい株価に関するデータです。
株価の過去の値動きに関するデータを使用して、コンピューターに機械学習をさせれば、人間と同じように株価の予測ができます。人間が予測する場合と大きく違うのは、扱うことができるデータの量が非常に多いことです。
分析するデータの量が多いほど、コンピューターも機械学習がしやすくなるため、株価予測をより正確なものにすることが可能です。
Pythonを使用して株価予測のための機械学習のプログラムを作る場合には、少なくとも、予測したい株価の3年分程度のデータを用意する必要があります。
5年分程度のデータを用意できれば、より理想的です。株価予測をするために必要となる、株価の変動に関する複数のデータについて、1つずつ見ていきましょう。
株価予測に必要なデータを次の6つです。
- 数年分の株式の始値に関するデータ
- 株価を予測したい株式の終値に関するデータ
- 各取引日の最高値に関するデータ
- 数年分の安値のデータ
- 出来高のデータ
- 調整後終値のデータ
数年分の株式の始値に関するデータ
各取引日における始値のデータを用意する必要があり、これを数年分集める必要があります。
始値とは、その日の株式取引において一番最初に成立した値段のことで、株式予測をするためには欠かせないデータです。
株価を予測したい株式の終値に関するデータ
始値と一緒に集めておかなければいけないのは、株価を予測したい株式の終値に関するデータです。
終値も、数年分のものを各取引日ごとに調べておく必要があります。終値とは、ある日の株式取引において一番最後に成立した値段のことです。
同じ日に取引された株式であっても、始値と終値が大きく異なっていることもあり、こうしたデータもPythonが株価予測をする際に生かされます。
各取引日の最高値に関するデータ
最高値に関するデータは数年分のものが必要です。株式の高値とは、一定期間において実現した最も高い株式の価格のことです。
数年分の各取引日の高値データをPythonに使用すれば、各週における高値や一年間における高値なども調べることが可能です。
各取引日において、高値がつく時間は予測することが難しく、午前中の早い時間にその日の高値がつくこともあれば、取引終了時間の間際にその日の高値がつくこともあります。
こうした高値のデータもコンピューターに分析させれば、より質の高い株価分析をしやすくなります。
数年分の安値のデータ
安値とは、一定期間における最も安い価格で取引された株式の価格のことです。
安値も、各取引日ごとに数年分のデータを用意する必要があり、高値のデータと一緒にコンピューターが分析することで、株価予測に役立てることができます。
出来高のデータ
今まで紹介してきた始値・終値・高値・安値の4種類のデータが数年分あれば、Pythonに株価予測をさせることは可能です。
ただ、より正確な予測を実現したい場合には出来高のデータも用意しておいた方が最適です。
出来高とは、特定の期間中に売買された株式の数のことです。出来高が多いほど、より多くの株式が売買されたことを意味します。
出来高も各取引日ごとにデータを集める必要があり、売買された株式の総量に関するデータもコンピューターに分析させることで、株式の正確な予測に利用できます。
調整後終値のデータ
Pythonで株式予測をするためには、調整後終値のデータも一緒に集めておいた方がおすすめです。
調整後終値とは、株式分割などを考慮して再計算された終値のことです。株価の連続性を保つために、こうした調整後終値が計算されています。
終値と一緒に数年分の調整後終値のデータをコンピューターに分析することで、さらに正確な株価予測がしやすくなります。
③過去データをプログラムで使用できるようにする
株価予測のために集められた数年分の株価に関するデータを、Pythonのプログラムで使用できるようにするためには、まずデータをインポートする必要があります。
importという関数
Pythonでデータをインポートするために使用できるのは、importという関数です。
「import X as Y」というコードを使用すれば、Xという名前のモジュールをYという名前に変更して、Pythonにインポートできます。
また、データの入ったモジュールの名称が長い場合に、この方法を使用して名前を変更すれば、あとでプログラムを書くのが楽になります。
pandas_datareaderというモジュール
株価のデータをPythonにインポートする時に使用すると便利なのは、pandas_datareaderというモジュールです。
pandas_datareaderとはpandasの拡張モジュールのことで、pandasはデータの解析を簡単におこなうことができるPythonのライブラリとして提供されているものです。
pandas_datareaderを使用すれば、数年分の株価や為替レートなどの情報も、簡単にインポートすることが可能です。人口推移のデータなどもpandas_datareaderを使用すれば取得できます。
import pandas from pandas_datareaderというコード
Pythonでpandas_datareaderから株価のデータを取得したい場合には、「import pandas from pandas_datareader」というコードを使用します。
必要なデータを全てPythonにインポートした後は、取得したデータを使用してコンピューターに機械学習をさせる必要があります。
コンピューターに機械学習をさせるためには、インポートしたデータを学習用のデータとして変数に代入する作業が必要です。
それとは別に、テスト用のデータも変数として入力しておく必要があります。
テストデータに使用するデータは、学習用のデータに使用したものよりも、新しい時期の株価変動に関するデータを使用する必要があります。
LinearRegressionというクラス
株価の予測をする時に使用できるのは、LinearRegressionというクラスで、線形回帰モデルの一種類です。このクラスを使用してまずオブジェクトを作成します。
このオブジェクトを使用すれば、用意した学習データを使ってコンピューターに機械学習させることが可能です。
コンピューターが計算した株価の予想値は、テストデータの説明変数を使用すれば、どれくらい正確に予想ができているか確認できます。
Pythonの概要や初心者でもできる実装例、Pythonの学習方法については、以下の記事で詳しく紹介しています。
初心者がやりやすいPythonのプログラムでの株価予測
Pythonのプログラムを使用すれば、コンピューターに機械学習をさせて、自動で株価予測をすることもできます。
また、Pythonに株価予測をさせるためには、さまざまな種類の株価のデータを使って、機械学習をさせる必要があります。
Pythonで株価予想のためのデータを使用したい場合には、pandasの拡張モジュールを使用することで、数年分の株価のデータを簡単にインポートすることができるのです。
株価予測がPythonでやりたいけれど、そもそもPythonを使ったことがないという方は、Python基礎セミナーの受講をおすすめします。
環境構築からはじめて、2日間でPythonのスキルをマスターすることができます。
初心者がPythonで株価予測をする方法についてまとめ
今回はPythonで株価予測をする方法や、簡単に株価予測をする方法について解説しました。
Pythonの初心者はこういった膨大なデータからの未来予測から始めると、Pythonについて理解が深まるかもしれません。ぜひこの機会に、Pythonを使って株価予測にチャレンジしてみてください。
またこれまでPythonに触れたことがない方は、ProSkilllが運営するPython基礎セミナーを受講を検討されることをおすすめします。
