ぜんばんは！
ぜんぜんです。
さて、今回は米国株を機械学習したAIに株価を予想させてみました。
AIに株式情報の数値を入れて株価を予想させたもの
過去の記事でも書いていますが
The DRiP Investing Resource Centerから
エクセルデータをダウンロードして
その数値をAIに機械学習させて株価を予想させるものです。
The DRiP Investing Resource Centerはこちらから→http://www.dripinvesting.org/tools/tools.asp
米国株を大量のデータが欲しい方はダウンロードしましょう。
過去の記事はこちらから↓
マイクロソフトのAzure MLで機械学習しています。
いわゆるディープラーニングですね。
前回の結果
前回２回ほどやった結果は以下の通りです。
個人的に気になるのは
株価が低いものがやや高めに予測される。
株価が高いものはやや低めに予想される印象です。
米国株の平均値は７０～８０です。
また、学習で使ったデータによって同じ銘柄でも結果が変わる。
サンプル数は８９２個です。
決定係数は0.5～0.7ぐらいです。
AIの株価予想の増加率が高かったもの
LMAT 33.48→189.06 ５．６５倍
CZWI 14.15→47.75 ３．３７倍
EVC 5.00→50.04 １０．００倍
CTO 61.51→601.25 ９．７７倍
AMNF 2.63→23.86 ９．０７倍
全く知らない銘柄ばかり出て来ました。
EVCやAMNFなどは元の株価が低いので
上振れしただけだと思います。
CTOは株価が高いので、買って見ると面白いかもしれません。
米国株の増配株
個人的な独断と偏見で結果をいくつかピックアップ
PM 80.74→122.69 （１回目）
PM 80.74→110.74 （２回目）
MO 56.79→70.95
IBM 139.7→216.4 （１回目）
IBM 139.7→218.01 （２回目）
M 37.43→56.2 （１回目）
M 37.43→55.93 （２回目）
PG 78.06→96.13 （１回目）
PG 78.06→110.64 （２回目）
JNJ 121.34→172.12
株価を予測する銘柄がランダムなのでどうしても
同じものを２回算出したり
まったく予測されない銘柄が出て来ます。
これは回数を増やすので解決するつもりです。
あと、精度の確認の意味でも数回取るのは必要だと考えています。
今回の結果では同じ銘柄で、学習データが違うときに株価の乖離が少なくてよかったです。
まとめ
米国株を機械学習したAIに株価を予想させたら
知らない銘柄がいっぱい出て来ました。
米国株で人気の高配当銘柄はそれなりに株価の増加を見込めるのではないかと思います。
前回の記事はこちらから↓
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