直感！深層学習　７ステップで作る Python AI 株価予測

🎓 直感！深層学習　７ステップで作る Python AI 株価予測 🌟

はじめに

物価の上昇、景気の波動、世界中の不確実性…。今のところ、一寸先が闇でも光となるかは分からない時代に、サラリーマンの皆さんが自らの手で将来を予測し、不確実さに立ち向かうための知識を身につけることが重要です。この講座では、最先端の技術を学び、自分自身の資産運用を行うための自己投資の第一歩を踏み出しませんか？

本講座の概要

2022年6月現在における市場の状況

• 物価上昇
• 政策金利の引き上げ
• 景気後退の影響
• 戦争や天災、感染症の不確実性

こうした現状で、株価予測はなおかずキープライバトだと言い切れません。しかし、あなたが直面するのは「どうしても自分の手で予測を試みる」時代です。

講座の目次

Step.1 Google Colaboratoryの小技

• Google Colab環境のセットアップ
• クラウドベースの計算リソースの活用方法

Step.2 Matplotlibを使った株価の可視化方法

• 株価データの収集と前処理
• Matplotlibを用いたグラフィカルの作成

Step.3 単純パーセプトロンを用いた線形回帰

• 基本的な統計モデルの理解と実装
• 株価予測のための初期モデリング

Step.4 全結合型ニューラルネットワークを用いたSIN波の予測

• ニューラルネットワーク（NN）の基本概念
• SIN波のパターン認識と予測の実践

Step.5 LSTMによるIBM/Apple/Microsoft/Google/Amazonの株価予測

• 長短期記憶網络（LSTM）の理解と適用
• 深層学習を用いた時系列データの予測

Step.6 投資戦略

• 株価予測モデルの意味解析
• リスク管理と貫性の重要性

Step.7 深層学習モデルを用いた投資戦略のバックテスト（クオンツストレーディングへ）

• 実際の市場データを用いたバックテストの実施
• 株価予測の精度向上のためのアプローチ

Step.8 ChatGPTでも使われているtransformerアーキテクチャを使った東証グロース株の株価予測

• transformerモデルの基本原理
• 実際にtransformerを適用して、東証グロース株の株価予測を試みる

この講座で手放せますようになる内容

• Pythonプログラミングの基礎 - Pythonを使ったデータ分析と機械学習の初心者から上級者まで対応。
• 機械学習モデルの構築 - 線形回帰、ニューラルネットワーク、LSTMなど、様々なモデルの構築方法を学びます。
• 時系列データの分析 - 株価などの時系列データを扱い、予測モデルを構築・評価する技術を身につけます。
• 実際の市場での応用 - 学んだ知識を実際の投資戦略に応用し、市場の動向を予測する経験を積みます。

この講座を受けたあなたは、未来の株価動향に耳を傾け、自分の手で予測を行う能力を育てることができるはずです。どうか積極的に学び、未来の投資者としてのスキルを身につけていただければ嬉しいです。

📈 始める準備ができたら、こちらから講座の内容をぜひご確認ください！ 📈