AI勉強会 課題1 株価予測

この課題の考え方

株価の予想方法には、ファンダメンタルズによる方法と、テクニカルによる方法がある。

■ファンダメンタルズによる予測
経済状況
社会現象
企業業績
財務状況
これらのデータを分析して、株価を予想する。長期投資では、有名な投資家がこの方法で成功している。この予想には非常に多くのAIが使われるようになっていて、AIが情報を分析して、自動売買までしている。AIの方が、人間よりも速く正確に予想できるので、AIが圧倒的に有利になる。

■テクニカルによる予測
移動平均
値幅
サイクル
日柄カウント
その他インジケータ
これらのデータを分析して、株価を予想する。この予測方法は、多くの自動売買システムが使っている。非常に多くのシステムが動いていて、全世界の株取引の半分以上がこの方式だといわれている。しかし 、安定してパフォーマンスを出しているシステムがあるかは不明。

この課題におけるAI予測
乖離率
移動平均のトレンド
取引量のトレンド
ドル円のトレンド
NYダウのトレンド
香港ハンセンのトレンド

これらのデータでAIで予測して、数日のポジションで取引する。

・この変数を使うことで、部分的だがファンダメンタルズを含めて予測できる。
・日経平均を取引することで個別の銘柄のことは考えなくていい。
・最近の億トレーダの多くがこの方法に類似した方法で成功している。

予想方式の概要

前日の株価と複数の変数データから、当日の株の最適な売買参考価格を予想する。日々のデータと5営業日先の始値の履歴を学習用データとして、AIに学習させ、学習済みモデルを作成する。ここで、複数のトレンドの強さ、出来高の変化等を前処理で作成し学習することで予測精度を上げる。売買参考価格は、指値、損切条件、利確条件を含める。予想対象は日経225連動ETF。