sklearnのモデルの選定について

Question

1日前2日前3日前の日本、アメリカ、ロンドンの株価のデータを使って、
今日の株価が上がるか下がるかを予測するような分析をしたいと思っています。

以下のリンクのチートシートと実装方法に沿ってsklearnの学習を進めていこうと考えてましたが、
どのアルゴリズムを使えばいいのかご教授いただけないでしょうか。
また、学習に当たって有用なURLがあればぜひとも教えていただきたいです。

【機械学習初心者向け】scikit-learn「アルゴリズム・チートシート」の全手法を実装・解説してみた

初めは上がるか下がるかでクラスタリングすればいいのかと思い
classificationのどれかでやろうと考えていたのですが、
3(1日前、2日前、3日前)*3(日本、アメリカ、ロンドン)の9つを変数とすることはできなさそうに思えました。

ちなみにデータは2017年の1月から2018年の12月までの日次データを学習データ、2019年の１年間の日次データを予測データとして分析しようと考えています。

また、データは終値の値をそのままとってきたcsvや前日比を1または-1(0)で表したものを用意しました。

初心者丸出しの質問で申し訳ないのですが、なにとぞよろしくお願いいたします。

Answer 1

回帰で説明変数に「日本、アメリカ、ロンドンの平均株価の前3日分」、目的変数に本日の前日比（＋（=含む） or ―）として学習してみてはどうでしょうか？　チューニングしたり、色々な手法を試したりして予測精度を比べてみると良いかと思います。

Comments

[parcyparcy]

回答ありがとうございます！とりあえず+か-で分けるということで、classificationにあるモデルのそれぞれで試してみようと思います！

[meg_]

3日分の株価から次の日の株価を予測して、それが上がっているかどうかは別に判定しても良いかとも思います。