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@dsduoa31

【自由研究】数理モデルを構築して個別株の予測をしてみた

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個別株の予測をしてみようと思い、結果を自分用備忘録として以下まとめます。

統計的な手法としては、古き良き重回帰分析でサクッと。
今回使用する説明変数は、前日の終値をベースに、
・移動平均線(5日移動平均線、25移動平均線、50日移動平均線)
・ボリンジャーバンド(±2σ,±1σ)
・一目均衡表(基準線、転換線、先行スパン1、先行スパン2、遅行線)
を使用しました。

対象株は、RIZAPグループ(2928)です。理由は特にありません。。。
学習対象期間は上場した2006年から2018年までで、
テスト対象期間は2019年にしました。

以下、結果です。

graph1.png

前日の終値を元に、翌日の終値を計算しています。
株価の動きはほぼ完璧に捉えられていると思います。
まぁ重回帰分析の特徴を踏まえると当たり前ですかね。

graph2.png

しかし、予測値はほぼ株価を過大評価です。(赤線はy=X)
まだまだ、改善点はありそうです。

終値だけでなく、高値、安値、始値を用いてチャート化しようかな?
ソースコードはこちらから↓ご連絡ください。
https://coconala.com/services/999047

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dsduoa31
大学院生です。pythonをメインで使っています。 python関連の話題が多いです。

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