pythonで株価分析⑧【単回帰分析を使って、明日の日経平均株価を予測する】

皆様、こんにちは。

今回は、大人気シリーズ「pythonで株価分析してみた」の第９弾です❕

本記事では、統計学に置いて解析の基礎となる単回帰分析を使用し、日経平均株価を予測していきます。('ω')ノ

今回も、コピペで行ける様、しっかりとpythonコードの解説をしていきますので、グーグルコラボのご準備をお願い致します。

では、早速行ってみましょう!(^^)!

❶単回帰分析とは❓

単回帰分析とは、端的に申し上げると『現在手元にあるデータを活用し、将来起こりうる結果を予測する』ということです。

考え方はとても単純で、中学１年生で学ぶ数学でOKです。

単回帰式：　ｙ　＝　aｘ　+　ｂ
これだけです。(*^-^*)

ｙが将来起こりうる結果（予測値）。統計学上、目的となる数値（算出したい数値）ですので、目的変数と言います。

ｘが現在手元にあるデータ。統計学上、予測値（ｙ）を算出するための、元となる数値ですので、説明変数（目的変数を説明するための数値）と言います。

今回は、【ｘ＝ダウ平均株価】を使って、【ｙ＝日経平均株価】を算出していきます(^_-)-☆

単回帰分析（単回帰式）グラフのイメージは下記の通りです。👇

https://qiita.com/y_itoh/items/1584ebae325927b3684b

画像は、データサイエンティスト/データアナリストである、yumi ito@y_itoh様のQiitaより。

yumi ito@y_itoh様はこの他にも、丁寧な数式やグラフを駆使して、統計学の分析手法を分かり易くご説明なさっていますので、興味をお持ちの方はリンクからどうぞ。(^_-)-☆

大変参考になりますよ🙉

❷日経平均株価をダウ平均株価で算出（説明する）

相場の格言では、『アメリカがくしゃみをすると、日本は風邪を引く。』と言われたりします。これは、日本が先進国として常にアメリカに追いつけ。追い越せ。としてきた戦後以降変わりません。

その為、今回はダウ平均株価を説明変数として、目的変数である日経平均株価を算出していきます。(・ω・)ノ

では、コードです👇

はい！ドン❕

まずは必要なモジュールをインストール。

#@title 単回帰分析❶【a:X軸の株価　b:Y軸の株価　c:回帰係数 d:切片】
from sklearn import linear_model
import statsmodels.api as smf
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
import pandas_datareader.data as web
import fix_yahoo_finance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import warnings
import seaborn as sns
warnings.filterwarnings('ignore')

次に、ｘ：現在手元にあるデータ。を指定します。👇

#スタート日を決める
start = "2019-1-1" #@param {type:"string"}
end = datetime.date.today() 

#銘柄コード
code1 = "DJIA" #@param ["AAPL"] {allow-input: true}
code2 = "NIKKEI225" #@param ["AMD"] {allow-input: true}
codelist = [code1,code2]
#終値取得(data2に終値を取り込み)※欠損値除外


data2 = web.DataReader(codelist, "fred", start, end).dropna()
print(data2.head().append(data2.tail()))
data2.describe()

ここまでの結果です。👇