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【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ということで、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、以下のステップを踏むことが重要です。

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

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