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機械学習

機械学習で株価予測を行うには?具体的な手法を紹介します

機械学習の技術はあらゆるビジネスシーンで活用されています。その中でも、株価予測は機械学習の利用シーンの中で最も注目を集める分野の1つです。株価予測をAIがサポートするサービスも登場しています。そこで当記事では、機械学習による株価予測の具体的な手法や例をご紹介していきます。

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【完全版】機械学習とは?解決できる課題から実例まで徹底解説

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株価予測に機械学習が活用されている?


まずは、「株価」と「機械学習」のそれぞれの定義について見ていきましょう。

そもそも株価とは?

株価とは、当該の株式に関して、株式市場において実際に約定があった価格のことです。上場している企業の株式は、証券取引所で自由に売り買いすることができ、 その株式を買いたい人と売りたい人で株価が決まります。

機械学習とは?

機械学習とは、コンピュータが大量のデータを学習することで、データのルールやパターンを抽出するデータ分析技術のことです。近年では、学習した成果に基づいて「予測・判断」することが重視されるようになりました。

機械学習には種類がある

機械学習が、データの背景にあるルールやパターンを学習するための種類としては、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」「深層強化学習」「半教師あり学習」の5種類があります。

株価予測に使われるアルゴリズムは?

株価予測に使われるアルゴリズムは、ニューラルネットワークやランダムフォレストなどが挙げられます。

ニューラルネットワークは、人間の脳神経系のニューロンから着想を得た数理モデルであるニューロンを組み合わせて層状のネットワークにしたモデルです。このニューラルネットワークを巨大化・複雑化することで、様々なタスクにおいて高い性能が発揮します。

一方ランダムフォレストは、複数の異なる分類木でそれぞれのクラスを予測させて、多数決でどのクラスへ分類するかを決定するアルゴリズムです。あらかじめ決定しなければならないパラメータが少ないため、扱いもかんたんです。

株価予測で重要な要素


株価は、直接的には、投資家の売買注文によって決まりますが、その投資行動はさまざまな要因に影響を受けています。ここでは、株価予測において重要な4つの要素について紹介します。

利益

高い利益を出している企業の株式は、一株あたりの利益も高いため、株価が上昇します。なお、株価に反映されるのは投資家が予想する企業の将来利益の平均です。そのため、必ずしもその時点での経営状態が反映されているとは限りません。その点には注意する必要があります。

金利

金利が高い時期は、投資家は資金を債権で運用するため、株価は低下します。反対に、金利が低い時期については、投資家は株式で運用するため、株価が高くなります。

株式発行数

株式はその発行数によって一株あたりの利益が変わるため、株価に影響を及ぼします。具体的には、株式発行数が多ければ、一株あたりの利益は少なくなってしまい、株価は低くなります。反対に、株式発行数が少なければ、一株あたりの利益が高くなり、株価も高くなるのです。

リスクプレミアム

リスクプレミアムとは、リスクのある資産の期待収益率から無リスク資産の収益率を引いた差のことです。経営に影響を及ぼしかねないリスクの高い銘柄は、株価が低くなる傾向にあります。

株価予測に機械学習を活用する方法


では、 株価予測に機械学習を活用するにはどのような方法を用いれば良いのでしょうか。ここでは、代表的な2つの手法について紹介します。

プログラミング言語を使う

まず第一の手法がプログラミング言語を用いる方法です。この際、構築に使われるプログラミング言語で、代表的なものとしては、「Python」が挙げられます。Pythonは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサムというプログラマーによって開発され、オープンソースで運営されているプログラミング言語です。

Pythonを利用するメリットは、少ないコードで簡潔にプログラムを書ける点と、専門的なライブラリを豊富に揃えられる点にあります。また、非常に広く使われている言語であるため、学習サイトや参考書も充実しています。しかし、Pythonを使って機械学習を構築するためには、言語の知識やスキルが必要不可欠です。そのため、初心者が挑戦するにはハードルが高いといえます。

フレームワークを利用する

フレームワークの利用も有効な手法のひとつです。特に、2016年に米マイクロソフト社が公開した勾配ブースティングに基づく機械学習手法「LightGBM」は、株価予測におすすめのフレームワークとして広く知られています。

LightGBMでは、計算時間を削減するためにさまざまな工夫がなされており、非常に速いスピードで機械学習の構築が可能です。実際に、「Kaggler」の上位6割以上が LightGBM を用いているという集計結果が報告されている、人気のフレームワークです。

AIツールを活用する

AIツールを活用した株価予測は、AIによる提案で投資判断がしやすくなるなどのメリットがあります。さらに、専門的な知識がなくても使えるため、初心者の方にもおすすめのツールとなっています。最近では、株価予想だけではなく、さまざまな企業の課題解決に活用できるAIツールも登場しています。

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まとめ

今回は、機械学習で株価予測を行うための具体的な手法についてまとめました。AIを活用した株価予測による株の自動売買は、今後主流となっていくともいわれています。また、個人の投資家に向けた株の運用を支援するサービスも登場している、非常に注目の分野です。ぜひ、本記事を参考に機械学習による株価予測に取り組んでみてはいかがでしょうか。

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