![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/110509396/rectangle_large_type_2_0651a227d66744736967885c91ef4990.jpeg?width=1200)
chatGPTで自然言語処理を実施できた!自然言語処理で株価分析を試す!
今回はchatGPTの新機能が開放されたCode Interpreterの機能を使用して自然言語処理を行いたいと思います。もともと自然言語処理を学んでいる最中だったので、非常に楽になったので、ご紹介♪
自然言語処理で株価分析が行えるか?
先に結果からお伝えすると、まず以下のチャートが表示されました。
![](https://assets.st-note.com/img/1689045441596-oqGJZmDVIL.png?width=1200)
![](https://assets.st-note.com/img/1689045425533-dvoqUz9c46.png?width=1200)
分析の実施方法
4月下旬ぐらいから、ブルームバーグの記事を毎日10-20記事ほどコツコツと取得し、csvファイルに保存していました。そのファイルをchatGPTのCode Interpreter機能を使用し、アップロード。続いて、過去にも紹介したyfinanceの株価取得で取得したSP500、日経225、ダウ平均、ドル円の価格を取得します。
ニュース記事を感情値という形でchatGPTにpythonで自動で算出し、それをチャート化。ちなみに画像の上のチャートがいわゆる感情値で0を基準にポジティブかネガティブかを表しています。
取得した株価をcsvファイルで保存し、今度はchatGPTにアップロードし、今度は感情値の推移と、取得した株価のチャートを一括表示。価格差があるので正規化し、少しわかりやすくしたものが下のグラフになります。
AIの評価
今回、chatGPTに簡単に分析結果をまとめてみてもらったところ以下の通り。
「結果として、感情と株価の間には弱い相関しか見られなかったため、ニュースの感情が必ずしも株価の動きと直接的な関連性を持たないことが示されました。これは、市場の動きが多くの要因によって影響を受けるため、感情分析だけで株価の動きを完全に説明することは難しいということを意味します。」
なので、あくまで参考程度ということでしたがニュース内容と対応する指標を個別で分けていけばもう少し面白い結果になるかもですね!
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?