株価予測: (株)森組【1853.T】

株価予測は投資家やトレーダーにとって非常に重要です。将来の株価を予測することは、投資の意思決定に役立ちます。この記事では、Pythonを使用して(株)森組【1853.T】の株価予測を行います。

ライブラリのインポート

まず始めに、必要なライブラリをインポートします。今回は、データの取得にはyfinance、データの処理にはpandas、モデルの構築にはscikit-learnを使用します。

import yfinance as yf
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

データの取得

次に、Yahoo Financeから(株)森組【1853.T】の過去の株価データを取得します。データは2022年から2023年までのものを取得します。

# 株価データの取得
stock_data = yf.download('1853.T', start='2022-01-01', end='2023-01-01')

データの確認

取得したデータを確認してみましょう。

print(stock_data.head())
print(stock_data.info())

データの先頭行と情報が表示されます。データの形式や欠損値の有無を確認します。

データの前処理

取得したデータを機械学習モデルに適した形に整形します。まず、不要な列を削除し、欠損値を処理します。

# 不要な列を削除
stock_data = stock_data.dropna()

# 特徴量と目的変数の選択
X = stock_data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]
y = stock_data['Close']

データの分割

データをトレーニングデータとテストデータに分割します。トレーニングデータでモデルを学習し、テストデータでモデルの性能を評価します。

# データの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

モデルの構築と学習

線形回帰モデルを使用して株価を予測します。

# モデルの構築
model = LinearRegression()

# モデルの学習
model.fit(X_train, y_train)

モデルの評価

学習したモデルの性能を評価します。平均二乗誤差（Mean Squared Error）を使用して評価します。

# テストデータでの予測
y_pred = model.predict(X_test)

# モデルの評価
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)

結果の解釈

予測結果のMSEが表示されます。これは、予測値と実際の値の平均二乗誤差を示しています。MSEが小さいほど、モデルの性能が高いと言えます。

まとめ

以上で、Pythonを使用して(株)森組【1853.T】の株価予測を行いました。データの取得からモデルの構築、評価までの一連の流れを実行しました。株価予測は多くの要素に影響されるため、単一のモデルだけでなく、他の情報や手法と組み合わせて使用することが重要です。