Tesla-Stock-Prediction の要約：テスラ株（TSLA）予測モデル

AI/ML
Tesla-Stock-Prediction の要約：テスラ株（TSLA）予測モデル

Tesla-Stock-Prediction の要約：テスラ株（TSLA）予測モデル

本リポジトリは、XGBoostを用いてテスラ（TSLA）株の日次方向（上昇/下落）を分類する機械学習プロジェクトです。テクニカル指標（RSI、移動平均など）を特徴量として加工し、特徴量エンジニアリングとモデルのハイパーパラメータ調整を行うことで、未検証データに対して57%の精度を達成しています。Pythonエコシステム（Pandas、Scikit‑Learn、XGBoost、Seaborn）を用いた分析ノートブック形式で提供され、ベースラインとしてロジスティック回帰（54%）と比較しています。手順はデータ取得→指標計算→前処理→学習→評価の流れで、金融時系列の分類問題を扱う入門〜中級向けの実装例です。

https://github.com/Tanho2003/Tesla-Stock-Prediction

概要

本リポジトリは「Tesla (TSLA) Market Trend Prediction Model」を題材に、機械学習（XGBoost）でテスラ株の日次の上昇／下落を予測するワークフローをJupyter Notebookで示しています。一般的な流れとして株価データの取得と前処理、テクニカル指標（例：RSI、各種移動平均）の計算、特徴量エンジニアリング、学習データとテストデータの分割、モデル学習（XGBoost）とハイパーパラメータ調整、評価（精度比較）を行っています。結果として、未見のテストデータに対して57%の精度を出し、ロジスティック回帰の54%を上回っています。実装はPythonと主要なデータ分析／機械学習ライブラリを用いたシンプルかつ実践的な例です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • XGBoostを用いた二値分類（株価の上昇／下落）モデル実装例
  • テクニカル指標（RSI、移動平均など）を用いた特徴量エンジニアリング
  • ロジスティック回帰をベースラインとした比較（XGBoostで57%の精度）
  • Python（Pandas、Scikit‑Learn、XGBoost、Seaborn）によるノートブック形式のワークフロー

技術的なポイント

本プロジェクトは金融時系列データを扱う際の典型的な設計と実装の例を示しています。まずデータ取得と前処理では、株価の終値や出来高などから派生するテクニカル指標（相対力指数RSI、短期／長期移動平均など）を計算し、これらをモデルへの入力特徴量として整形します。特徴量エンジニアリングでは、ラグ特徴（過去n日の価格差や指標）、ボラティリティ指標、移動平均のクロスオーバー情報といった派生特徴を作成することで、価格変動の局所的な傾向を捉える工夫がなされています。

モデル選定は勾配ブースティング系のXGBoostで、勾配ブーストは非線形関係と特徴間の相互作用を比較的うまく扱えるため金融データの分類によく適しています。実装では学習用／検証用／テスト用に分割し、過学習対策として学習曲線や検証スコアの確認、必要に応じたパラメータ調整を行います。READMEにある通りハイパーパラメータ調整を実施し、ベースラインのロジスティック回帰（線形モデル）と比較して精度改善が確認されています（ロジスティック回帰: 54%、XGBoost: 57%）。この差は小さいながらも、有用な示唆を与えます。

評価面では精度（Accuracy）が用いられていますが、金融時系列の分類問題ではクラス不均衡や利益率など別の観点（リコール、精度、F1、損益ベースのバックテスト）も重要になります。本ノートブックはモデルの構築から評価までの流れを示す教育的なサンプルとして有用で、さらなる発展として特徴量選択、クロスバリデーション、時間系列交差検証、取引コストを考慮したバックテスト、あるいはモデル解釈（特徴量重要度やSHAP）を組み込むことで実務的な精度と信頼性を高められます。

（上記はリポジトリに含まれるノートブックの構成やREADMEの記述を基に、金融機械学習の一般的なベストプラクティスを踏まえて整理した技術的解説です。）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • 1Stock_Price_Prediction_using_Machine_Learning_in_Python.ipynb: file
  • README.md: file

まとめ

入門〜中級者向けの実践的サンプル。XGBoostで若干の精度改善を示した株価方向分類のハンズオン。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Tesla (TSLA) Market Trend Prediction Model

Project Overview

This project uses Machine Learning (XGBoost) to predict the daily directional movement (Up/Down) of Tesla stock.

Key Results

  • Model Accuracy: 57% on unseen test data (beating the Logistic Regression baseline of 54%).
  • Techniques Used: Technical Analysis (RSI, Moving Averages), Feature Engineering, and XGBoost Hyperparameter Tuning.
  • Tools: Python, Pandas, Scikit-Learn, XGBoost, Seaborn.

How to View

Click on …