直感！深層学習　７ステップで作る Python AI 株価予測

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直感！深層学習　７ステップで作る Python AI 株価予測

〜Python Pytorchを用いた株価予測AIの実装ハンズオン〜

2022/6月現在、米国の政策金利の引き上げによる物価上昇や景気後退、戦争・天災・感染症など世の中は不確実性が増しており、一寸先は闇なのか、一寸先は光なのか、予測困難な状況と思います。

そんな中で、我々サラリーマンが将来を少しでも自分の手で予測し、不確かな時代を生き抜く為には自己投資、つまり最先端技術を学習するための継続的学習を行いながら自分の手で立てた仮説を元に、人任せにしない資産運用をしていくことが求められると思います。

本講座ではPythonの基礎文法は学んだ、という方に向けて、transformerを利用した時系列解析にチャレンジします。Pytorch/Matplotlib/pandasなどのライブラリを用いて、2000年から2010年までのAmazon/IBM/Apple/Microsoft/Googleの株価を予測するハンズオンを行います。

本講座をきっかけに仮説に基づくAI予測モデルの作成をご自身で行い、不確かな将来を予測する一助となれば幸いです。

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目次

Step.1 Google Colaboratoryの小技

Step.2 Matplotlibを使った株価の可視化方法

Step.3 単純パーセプトロンを用いた線形回帰

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

Step.5 LSTMによるIBM/Apple/Microsoft/Google/Amazonの株価予測, 深層学習モデルを用いたバイナリーオプション取引のバックテスト

Step.6 投資戦略

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

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

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What You Will Learn!

• Python Pytorchを用いた株価予測AIの実装ハンズオン
• IBM/Apple/Microsoft/Google/Amazonの株価予測
• Python PandasのDataFrameを使ったデータ抽出方法
• Matplotlibを使った株価の可視化方法
• 単純パーセプトロンを用いた線形回帰
• 全結合型ニューラルネットワークを用いたSIN波の予測
• LSTMによる時系列データの回帰
• Google Colaboratoryの小技
• 深層学習モデルを用いたバイナリーオプションのバックテスト
• 深層学習モデルを用いた投資戦略のバックテスト（クオンツトレーディングへ）

Who Should Attend!

• Pythonの基礎文法を一通り終えて応用的な内容を学びたい人
• Pytorch初心者でデータ分析に興味がある人
• 深層学習の実世界での応用に興味がある人
• 深層学習を用いた回帰分析に興味がある人
• 株式取引（システムトレード）に興味がある人

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