[Colab] [Python3]機械学習により、日経平均株価を予測する方法

要　旨

Colabを使用して、機械学習により翌日の日経平均が上昇するか下落するかを予測するコードを記述します。

実施要領

colabにより、以下を記述します。

#nikkei_predicted.py
#coding: UTF-8
#Pythonsのライブラリから日経平均10年分のデータを取得して予測するプログラム(1949.05.16からデータあり)
#前日から４日分のデータから翌日の株価を予測する
#直近３００日間のデータを使用
#全データの前半75%を訓練に使用、直近25%でテスト実施。
import time
t1 = time.time()

from sklearn import svm
from pandas_datareader import data as web
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import csv
import datetime

n225 = web.DataReader("NIKKEI225", "fred", start=datetime.date(1900, 1, 1))
n225 = n225.dropna()
lastday = n225[-1:]
lastday = lastday.index.tolist()
lastday = map(str, lastday)
lastday = ''.join(lastday)
lastday = lastday.rstrip("00:00:00")
n225.to_csv("nikkei_price.csv")

#データフレーム型からリスト型に変換して、価格のみを取り出す
n225 = n225.values.tolist()
#2Dを１Dに変換する
n225arr = np.array(n225)
n225arr = n225arr.ravel()
n225 = n225arr.tolist()

#データ数を直近の何日分にするか設定する
stock_data_close = n225[-300:]

#予測する月日を示す
print(str(lastday) + "の翌営業日の予測")
# データの確認
# print (stock_data)
count_s = len(stock_data_close)
print ('データ量:' + str(count_s) + '日分')

# 株価の上昇率を算出、おおよそ-1.0-1.0の範囲に収まるように調整
modified_data = []
for i in range(1, count_s):
    modified_data.append(float(stock_data_close[i] - stock_data_close[i-1])/float(stock_data_close[i-1]) * 20)
# print (modified_data)
count_m = len(modified_data)
# print (count_m)

# 前日までの4連続の上昇率のデータ
successive_data = []
# 正解値 価格上昇: 1 価格下落: 0
answers = []
for i in range(4, count_m):
    successive_data.append([modified_data[i-4], modified_data[i-3], modified_data[i-2], modified_data[i-1]])
    if modified_data[i] > 0:
        answers.append(1)
    else:
        answers.append(0)
# print (successive_data)
# print (answers)

# データ数
n = len(successive_data)
# print (n)
m = len(answers)
# print (m)

# 線形サポートベクターマシーン
clf = svm.LinearSVC()
# サポートベクターマシーンによる訓練 （データの75%を訓練に使用）
clf.fit(successive_data[:int(n*750/1000)], answers[:int(n*750/1000)])

# テスト用データ
# 正解
expected = answers[int(-n*250/1000):]
# 予測
predicted = clf.predict(successive_data[int(-n*250/1000):])

# 末尾の10個を比較
print ('正解:' + str(expected[-10:]))
print ('予測:' + str(list(predicted[-10:])))

# 正解率の計算
correct = 0.0
wrong = 0.0
for i in range(int(n*250/1000)):
    if expected[i] == predicted[i]:
        correct += 1
    else:
        wrong += 1

print('正解数： ' + str(int(correct)))
print('不正解数： ' + str(int(wrong)))

print ("正解率: " + str(round(correct / (correct+wrong) * 100,  2)) + "%")

successive_data.append([modified_data[count_m-4], modified_data[count_m-3], modified_data[count_m-2], modified_data[count_m-1]])
predicted = clf.predict(successive_data[-1:])
print ('翌営業日の予測:' + str(list(predicted)) + ' 1:上昇,　0:下落')
if str(list(predicted)) == str([1]):
    print('翌営業日の日経平均株価は「上昇」するでしょう。')
else:
    print('翌営業日の日経平均株価は「下落」するでしょう。')

t2 = time.time()
elapsed_time = t2- t1
elapsed_time = round(elapsed_time, 2)
print('プログラム処理時間： ' + str(elapsed_time) + '秒')

実行結果
2024-04-03 の翌営業日の予測
データ量:300日分
正解:[1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]
予測:[1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1]
正解数： 41
不正解数： 32
正解率: 56.16%
翌営業日の予測:[1] 1:上昇,　0:下落
翌営業日の日経平均株価は「上昇」するでしょう。
プログラム処理時間： 3.03秒

正解率56.16%なので、あまり正解率は高くありませんが一応予測はできています。

結　言

今回は、Colabを使用して、機械学習により翌日の日経平均が上昇するか下落するかを予測するコードを記述しました。