4月分の予測の掲載は行いません。

人工知能による株価の予測

1ヶ月後の個別銘柄の株価を予測しています。

2013年1月〜2016年1月までのデータから、2017年2月の株価を人工知能により分析。 2016年2月1日時点の始値から2月28日時点の終値が上昇するのか、下落するのか、を予測しています。

2月分予測結果を見る »

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予測方法

過去4年間のデータ(経済指標・為替・株価)を人工知能により分析し、1月末時点の株価が上昇するのか、下落するのかを予測しています。

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過去成績

過去12ヶ月分のシミュレーションを行っています。

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人工知能の弱点

人工知能はわかっているようで、何もわかっていません。本サイトを閲覧する前に注意点があります。

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予測方法 Prediction

予測は、その銘柄が1ヶ月後に上昇するかあるいは下落するかの2値で行います。上がり幅、下がり幅は予測していません。使用しているデータ(経済指標・為替・株価)は、およそ100項目ほどあり、それらのデータの過去4年間を分析しています。表示しているのは予測例と分析データ例です。

予測例

コード 企業名 予測
1802 大林組 Down
7267 ホンダ Up
8306 三菱UFJフィナンシャル・グループ Down

分析データ例

国内企業物価指数 消費者物価指数 M3増加率 (%)
2016年11月 -2.2 -0.1 3.4
2016年10月 -2.7 0.2 3.1
2016年9月 -3.2 -0.1 3

過去成績 Performance

過去12ヶ月で予測を行った結果です。平均予測精度は57.01%です。予測銘柄数は月によって変わります。

予測月 予測精度
12月 69.70%
11月 59.32%
10月 72.84%
9月 61.90%
8月 29.49%
7月 26.97%
6月 67.86%
5月 61.54%
4月 63.77%
3月 36.37%
2月 78.57%
1月 55.56%

人工知能の弱点 Caution

全ての状況において、全てを完璧に予測することは不可能です。使用しているデータに含まれない事象は、予測することはできません。これこそが人工知能の弱点でもあり、突発的なイベントの影響による株価の変動が大きい場合は、予測が困難となります。例えば、粉飾決算の発覚、大地震、英国のEU離脱国民選挙などによる株価の変動は予測が困難となります。

今後、分析データを拡張し、できるだけ予測困難となる事態を減少させる予定ですが、全てのデータを網羅することはできません。現時点では、予測困難に陥る可能性があるというリスクを許容するしかありません。