株価終値予測のための深層学習フレームワーク「SCPP-Stock-Closing-Price-Prediction」

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株価終値予測のための深層学習フレームワーク「SCPP-Stock-Closing-Price-Prediction」

株価終値予測のための深層学習フレームワーク「SCPP-Stock-Closing-Price-Prediction」

「SCPP-Stock-Closing-Price-Prediction」は、過去の株式市場データを活用し、株価の終値を予測するための深層学習フレームワークを提供するリポジトリです。データ前処理からテクニカル指標の生成、LSTMやBiLSTM、RNNといったニューラルモデルを用いた時系列解析までを統合し、PythonとPyTorch、Optuna、Plotlyなどのライブラリで構築されています。投資分析やAIによる価格予測に関心のある技術者に有用なツールです。

https://github.com/GARV-PATEL-11/SCPP-Stock-Closing-Price-Prediction

概要

「SCPP-Stock-Closing-Price-Prediction」は、株式市場の過去データを基に株価終値を予測することを目的とした深層学習フレームワークです。本リポジトリは、データの前処理や特徴量エンジニアリングとして各種テクニカル指標の計算を行い、その後にLSTM（長短期記憶）、BiLSTM（双方向LSTM）、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）といった時系列データに強いニューラルネットワークモデルで学習を進めます。PythonのPyTorchを中心に、ハイパーパラメータ最適化のためのOptuna、データ可視化のPlotlyも活用し、実践的かつ高度な株価予測の実装例を示しています。

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主な特徴

  • 過去の株価データを用いた終値予測に特化した深層学習モデル群（LSTM、BiLSTM、RNN）を実装
  • テクニカル指標の計算機能を備え、特徴量エンジニアリングを容易に実施可能
  • PyTorchベースでのモデル構築に加え、Optunaを用いたハイパーパラメータチューニング支援
  • Plotlyによる予測結果のインタラクティブな可視化をサポート

技術的なポイント

本リポジトリは、株価終値予測という金融時系列問題に対し、深層学習の有力な手法であるRNN系モデルを活用しています。特にLSTMやBiLSTMは、時系列データの長期依存関係を捉える力に優れており、株価のようなノイズを含む不規則なデータのパターン認識に適しています。

まず、データ前処理段階では、単純な価格系列だけでなく、移動平均線（MA）、相対力指数（RSI）、MACDなどの代表的なテクニカル指標を計算し、モデルの入力特徴量として追加しています。これにより、単なる価格変動以上の市場のトレンドや過熱感、モメンタムをモデルに学習させることが可能です。テクニカル指標は投資家の心理や需給バランスを反映しやすいため、予測精度向上に寄与します。

モデル構築にはPyTorchを採用しており、カスタマイズ性とGPU活用による高速学習を実現。LSTM、BiLSTM、RNNそれぞれのモデルが用意されており、利用者はタスクやデータ特性に合わせて最適なモデルを選択可能です。BiLSTMは双方向からの情報処理が可能なため、前後の文脈を同時に考慮でき、将来予測の精度向上が期待されます。

さらに、Optunaを導入することで、学習率や隠れ層のサイズ、バッチサイズなど多様なハイパーパラメータの自動最適化を行える点も特徴です。手動での試行錯誤を減らし、効率的に最適モデルを探索できるため、モデル開発の生産性が大幅に向上します。

結果の評価・分析にはPlotlyを用いたインタラクティブなグラフ描画機能が備わっており、予測値と実測値の比較や損失関数の推移などを視覚的に把握可能です。これにより、モデルの性能検証や改善点の発見が容易になります。

以上の技術要素を組み合わせることで、本リポジトリは「株価終値の予測」という高度かつ実務的な課題に対し、包括的かつ実用的なソリューションを提供しています。Pythonの豊富なライブラリ群を活用し、コードの拡張性も高いため、金融AIの研究開発や個人投資家の分析ツールとして幅広く活用できる点も魅力です。

まとめ

深層学習で株価終値予測を実践する上での優れたリソースです。