2024年株価予想するAIを作成するため必要な環境をPythonで構築する

2024年は、東京オリンピックの開催や、新型コロナウイルスのワクチンの普及など、世界的に大きなイベントが多く予定されています。これらのイベントは、株式市場にも大きな影響を与える可能性があります。しかし、株価は多くの要因によって変動するため、人間の目で分析するのは困難です。そこで、AIを使って株価の動きを予測することが有効だと考えます。

AIは、過去の株価データや、ニュースやSNSなどのテキストデータを学習して、未来の株価を予想することができます。AIは、人間の感情やバイアスに左右されずに、客観的に株価の傾向を捉えることができます。また、AIは、膨大なデータを高速に処理することができるため、人間よりも正確に株価を予想することができます。

2024年の株価を予想するAIを作ることで、あなたは、以下のメリットを得ることができます。

株式投資の判断材料として活用できる
株式市場の動向を分析して、自分のビジネスに役立てることができる
AIの技術力を向上させることができる

どんなAIを作るのか

2024年の株価を予想するAIを作るには、まず、どんなAIを作るのかを決める必要があります。AIには、様々な種類がありますが、今回は、以下の2つのAIを作ってみたいと思います。

LSTM（Long Short-Term Memory）を使った時系列予測モデル
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）を使ったテキスト分析モデル

LSTMは、過去のデータから未来のデータを予測するためによく使われるニューラルネットワークの一種です。LSTMは、時系列データの中で、長期的な依存関係を学習することができます。LSTMを使って、過去の株価データから、2024年の株価を予測することができます。

BERTは、テキストデータを分析するためによく使われるニューラルネットワークの一種です。BERTは、テキストデータの中で、前後の文脈を考慮して、単語の意味を理解することができます。BERTを使って、ニュースやSNSなどのテキストデータから、株価に影響を与える要因を抽出することができます。

これらの2つのAIを組み合わせることで、株価の予測精度を高めることができます。具体的には、以下のような流れでAIを作ります。

株価データとテキストデータを収集する
株価データをLSTMに入力して、2024年の株価を予測する
テキストデータをBERTに入力して、株価に影響を与える要因を抽出する
LSTMの予測結果とBERTの抽出結果を統合して、最終的な株価予測を出力する

どんなPythonの環境を構築するのか

2024年の株価を予想するAIを作るために必要なPythonの環境を構築するには、以下の手順を実行します。

Pythonのインストール
必要なライブラリのインストール
Jupyter Notebookの起動

Pythonのインストール

Pythonは、AIを作るためによく使われるプログラミング言語です。Pythonは、シンプルで読みやすく、多くのライブラリが用意されているため、AIの開発に適しています。Pythonのインストール方法は、以下の通りです。

Windowsの場合
- Pythonの公式サイトから、最新版のPythonをダウンロードする
- ダウンロードしたファイルを実行して、インストーラーの指示に従ってPythonをインストールする
- インストール時に、[Add Python to PATH]にチェックを入れることで、コマンドプロンプトからPythonを実行できるようにする
Macの場合
- Homebrewをインストールする
- ターミナルで、以下のコマンドを実行して、最新版のPythonをインストールする

  brew install python

Linuxの場合
- ほとんどのLinuxディストリビューションには、Pythonがすでにインストールされている
- ターミナルで、以下のコマンドを実行して、Pythonのバージョンを確認する

python --version

Pythonのバージョンが3.xでない場合は、以下のコマンドを実行して、最新版のPythonをインストールする

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3

Pythonのインストールが完了したら、ターミナルやコマンドプロンプトで、以下のコマンドを実行して、Pythonが正常に動作することを確認します。

python

>>> print("Hello, world!")
Hello, world!

AI で生成されたコード。ご確認のうえ、慎重にご使用ください。FAQ で詳細を確認。 Pythonの対話モードを終了するには、以下のコマンドを実行します。

>>> exit()

必要なライブラリのインストール

2024年の株価を予想するAIを作るために必要なPythonのライブラリをインストールするには、以下の手順を実行します。

pipのインストール
numpyのインストール
pandasのインストール
matplotlibのインストール
scikit-learnのインストール
tensorflowのインストール
transformersのインストール

pipは、Pythonのパッケージ管理ツールです。pipを使って、Pythonのライブラリを簡単にインストールすることができます。pipのインストール方法は、以下の通りです。

Windowsの場合
- Pythonのインストール時に、[Install pip]にチェックを入れることで、pipもインストールされる
- コマンドプロンプトで、以下のコマンドを実行して、pipのバージョンを確認する

pip --version

Macの場合
- HomebrewでPythonをインストールした場合は、pipもインストールされる
- ターミナルで、以下のコマンドを実行して、pipのバージョンを確認する

pip --version

Linuxの場合
- ターミナルで、以下のコマンドを実行して、pipをインストールする
- ターミナルで、以下のコマンドを実行して、pipのバージョンを確認する

sudo apt-get install python3-pip
pip3 --version

pipのインストールが完了したら、ターミナルやコマンドプロンプトで、以下のコマンドを実行して、必要なライブラリをインストールします。

pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow transformers

これらのライブラリの概要は、以下の通りです。

numpyは、数値計算を効率的に行うためのライブラリです。numpyは、多次元配列や行列などのデータ構造や、線形代数や統計などの関数を提供します。
pandasは、データ分析を行うためのライブラリです。pandasは、表形式のデータを扱うためのデータフレームというデータ構造や、データの読み書きや加工や集計などの関数を提供します。
matplotlibは、データの可視化を行うためのライブラリです。matplotlibは、折れ線グラフや棒グラフや散布図などのグラフを描画するための関数を提供します。
scikit-learnは、機械学習を行うためのライブラリです。scikit-learnは、回帰や分類やクラスタリングなどの機械学習のアルゴリズムや、データの前処理や評価やチューニングなどの関数を提供します。
tensorflowは、深層学習を行うためのライブラリです。tensorflowは、ニューラルネットワークの構築や学習や推論を行うための関数を提供します。
transformersは、自然言語処理を行うためのライブラリです。transformersは、BERTやGPTなどの最先端のニューラルネットワークモデルや、テキストの分類や生成や分析などの関数を提供します。

Jupyter Notebookの起動

Jupyter Notebookは、Pythonのコードを実行しながら、文書やグラフなどを表示できるツールです。Jupyter Notebookは、AIの開発や実験に便利です。Jupyter Notebookの起動方法は、以下の通りです。

ターミナルやコマンドプロンプトで、以下のコマンドを実行する

jupyter notebook

ブラウザで、以下のURLにアクセスする

http://localhost:8888

ブラウザで、[New]ボタンをクリックして、[Python 3]を選択する
ブラウザで、新しいノートブックが開く

Jupyter Notebookの使い方は、以下の通りです。

ノートブックは、セルと呼ばれる単位に分かれています。セルには、コードセルとマークダウンセルの2種類があります。
コードセルには、Pythonのコードを入力して、実行することができます。コードセルを実行するには、[Shift] + [Enter]キーを押します。コードセルの実行結果は、セルの下に表示されます。
マークダウンセルには、文書やグラフなどを入力して、表示することができます。マークダウンセルを表示するには、[Shift] + [Enter]キーを押します。マークダウンセルの表示結果は、セルの下に表示されます。
セルの種類を変更するには、[Cell]メニューから、[Cell Type]を選択して、[Code]または[Markdown]を選択します。
セルを追加するには、[Insert]メニューから、[Insert Cell Above]または[Insert Cell Below]を選択します。
セルを削除するには、[Edit]メニューから、[Delete Cells]を選択します。
ノートブックを保存するには、[File]メニューから、[Save and Checkpoint]を選択します。
ノートブックを閉じるには、[File]メニューから、[Close and Halt]を選択します。

まとめ

この記事では、2024年の株価を予想するAIを作るために必要なPythonの環境を構築する方法を紹介しました。具体的には、以下の内容を説明しました。

なぜ2024年の株価を予想するAIが必要なのか
どんなAIを作るのか
どんなPythonの環境を構築するのか
- Pythonのインストール
- 必要なライブラリのインストール
- Jupyter Notebookの起動

これで、Pythonの環境を構築する準備が整いました。次回の記事では、実際にAIを動かしてみる方法を紹介します。お楽しみに！