【Python機械学習】ドル円の未来予測をしてもらう具体的な手順

Alpha VantageのAPIを使ってよりたくさんのことをやってみたい！？

ではPythonを使って為替レートの未来予測をシュミレートしてみましょう。

APIの取得はこちらの記事から。

具体的な手順を確認

プロジェクトを成功させるためには、以下のステップをますはチェック。

ステップ 1: Alpha Vantage APIのセットアップ

• Alpha Vantageのウェブサイトで無料APIキーを取得します。

• 必要なPythonライブラリ（例：requests、pandas、matplotlib、機械学習用のscikit-learnなど）をインストールします。

ステップ 2: 為替レートデータの取得

• Alpha Vantage APIを使用して、特定の通貨ペアの過去の為替レートデータを取得します。

• データをpandas DataFrameに格納し、前処理（例：欠損値の処理、データ型の変換など）を行います。

ステップ 3: データの探索的分析

• matplotlibやseabornを使用してデータを可視化し、トレンド、季節性、異常値などのパターンを探します。

• 必要に応じて統計的分析を行います。

ステップ 4: 予測モデルの構築

• scikit-learnや他の機械学習ライブラリを使用して予測モデルを構築します。時系列予測にはARIMA、LSTM（長短期記憶ネットワーク）、XGBoostなどの手法があります。

• モデルのトレーニングとバリデーションを行い、過学習を避けるための手法（クロスバリデーション、正則化など）を適用します。

ステップ 5: モデルの評価と調整

• テストデータセットを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。

• 評価指標（例：平均絶対誤差、平均二乗誤差、R2スコアなど）を使用して、モデルの精度を測定します。

• 必要に応じてモデルの調整やフィーチャーエンジニアリングを行います。

ステップ 6: モデルのデプロイと監視

• 完成したモデルを実際の環境にデプロイします。

• モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じて調整します。

これらのステップを順に進めていけば、為替レートの分析と予測プロジェクトを成功させることができます。

通貨ペアの為替レートデータを取得