三井Ｅ＆Ｓ株価予想のためのPythonプログラム

株価予想は金融市場で重要なトピックの一つです。特定の企業の株価を予測することは、投資家や取引者にとって非常に有益であり、Pythonを使用して株価予測モデルを構築することは、その目的を達成するための一般的な手法の一つです。

1. データ収集

まずはじめに、株価予測のために必要なデータを収集します。株価データは様々なソースから取得できますが、ここではYahoo Financeからデータを取得する方法を示します。

import yfinance as yf

# 三井Ｅ＆Ｓの株価データを取得
stock_data = yf.download('7003.T', start='2023-01-01', end='2024-01-01')

このコードは、指定した期間内の三井Ｅ＆Ｓ（7003.T）の株価データを取得します。

2. データの分析と前処理

次に、取得した株価データを分析し、モデルの入力として使用するために適切に前処理します。例えば、移動平均などの技術的指標を計算することができます。

# 移動平均の計算
stock_data['MA_50'] = stock_data['Close'].rolling(window=50).mean()
stock_data['MA_200'] = stock_data['Close'].rolling(window=200).mean()

# データの欠損値を処理
stock_data.dropna(inplace=True)

3. モデルの構築と予測

データの準備が整ったら、予測モデルを構築します。ここでは、線形回帰モデルを使用して株価を予測する方法を示します。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# データの分割
X = stock_data[['MA_50', 'MA_200']]
y = stock_data['Close']
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
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 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)

4. 結果の可視化

最後に、予測結果を可視化してモデルの性能を評価します。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.title('Predicted vs True Values')
plt.show()

結果

このようにして、三井Ｅ＆Ｓの株価を予測するためのPythonプログラムを作成しました。このプログラムは、過去の株価データを使用してモデルを学習し、未来の株価を予測することができます。