【考え方】時系列データで最終完成物の予測

Question

実際のコードを書く以前にどういう方向性でプログラムを書いていくかの相談をさせてください。
時系列データを扱ったことがなく、的外れな質問でしたら申し訳ございません。

【行いたいこと】
複数の時系列データを用いて、最終生成物（時系列ではなくて1つの値）の精度を予測するモデルをAIモデルを作成したいです。
（MLでもDLでもどちらでも可）

イメージで話すと
1日の日経平均、マザーズ指数、NYダウ、TOPIX、上海総合指数（各1分毎の数値データ）を用いて
A社の1日の株価終値を予測するというイメージです。

【聞きたいこと】
①そもそもこれを予測することは可能なのか

②可能だとして、時系列データをどのように学習データにするか
画像化すること以外に方法があるか

どうぞアドバイスをよろしくお願いいたします。

Answer 1

• ①そもそもこれを予測することは可能なのか

当たらない予測でよければ可能でしょう。(意味があるとは思えませんが。)

当たる予測を行うことは不可能です。
株価の正確な予測がコンピュータあるいは別の方法で可能になった場合には、株式市場自体が成り立たなくなり、株の売買は行われなくなります。したがって予測の対象がなくなるからです。

Comments

[ken248]

ppaul様

返答してくださりありがとうございます。
どの因子に一番相関があるかを見たい時には有効と考えていますが…
いかがでしょうか？
②の手法のところもアドバイスいただけたら幸いです。