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アルゴリズムトレーディングの秘密、AIが株価を当てる方法

40種類以上の経済指標と株価データをAIで分析し、S&P 500、QQQ ETFだけでなく個別銘柄まで予測する強力な株価分析モデルをご自身で作ってみましょう!

  • cheatkeylab
실습 중심
Deep Learning(DL)
Python
transformer
lstm
Financial Technology

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • 📊 AIディープラーニングを活用した米国株予測:LSTM & Transformerモデルを使用してS&P 500、QQQ ETF、個別銘柄の株価を予測するAIモデルを自作してみます。

  • 📈 データに基づいた株式分析と経済指標の活用 : FRED APIとYahoo Financeから経済指標と株価データを取り込みAIに基づいた投資戦略を立てる方法を学びます。

  • 🤖 ディープラーニングに基づく株価予測モデルの実装 : LSTMとTransformerモデルを活用し、株価データと経済指標を組み合わせたAI予測モデルを設計し最適化します。

  • 📊 AI予測結果の可視化および性能評価:AIが予測した株価の推移を実際の株価と比較し、MSE、RMSE、MAPEなどの指標で性能を分析します。

  • 🚀 実践プロジェクトベース学習 : 実際の金融データを用いてAIモデルを学習させ、自ら株価予測システムを構築し実践投資分析に活用します。

明日上がる株、AIは知っている

株式投資、今は感ではなく、データとAIの時代です!

40種以上の経済指標と株価データを学習したAIモデルが、S&P 500、QQQ ETFだけでなく、個別種目まで94%精度で予測します。

📖講義の紹介

AIベースの株価予測は、単なる理論ではなく実戦投資に適用できる強力な再テクニックツールであることをご存知でしたか?

本講義で取り上げるディープラーニングベースのAIモデルは、
S&P 500 ETFを94%精度で予測
QQQ ETFを93%の精度で予測
個別種目についても高精度で分析可能

人はこのように膨大に多くの経済指標と株価データを持って複数の種目を同時に分析できるのでしょうか?

「これは株式投資を感覚や経験だけに頼るのではなく、数多くの経済指標や株価データをAIで学習して投資決定をデータ基盤に下す時代です!」

この講義では、FRED APIとYahoo Financeを活用した経済指標分析から、lstm、transformerベースのディープラーニングモデルを活用した株価予測システムの構築まで、完全な実践中心の講義を提供します。

🔥 株式 投資へ について 情熱!

私は株式投資への情熱が本当に大きかったです! だから3時間に40万ウォンを超える有名チャート売買技法講義まで直接訪れ、チャート分析によるスイング投資で3年間着実に月平均100万ウォン程度の収益を上げてきました。

💼 そうしたシード(seed)を元に、現在は長期投資にも挑戦し、安定したポートフォリオを徐々に構築しています。

短期 投資 自動化に について 悩む

しかし、ここで止まらず、より効率的で体系的な投資方法を悩んだ末に「短期投資を自動化できないだろうか?」というアイデアが浮上しました。

🤖AIベースの株価予測モデルを直接作って、実際の市場で売買シグナルをつかむプログラムを構築すれば、私だけでなく皆さんもより効率的に売買タイミングを捉えることができると思いました。

🎯 講義 製作 楽器

この過程を通じて積み重ねノウハウを多く方々と共有したいので講義を製作することになりました。


「皆さんもデータと技術を活用して新しい投資パラダイムを体験してください!」

📰AIアルゴリズムトレーディング - ウォール街の60〜80%を占める

  • 実際、米国の多くの証券会社と投資機関がAIを活用して株式分析と自動売買を積極的に導入しています。

  • また、米国のファンド会社であるルネッサンステクノロジーは、100%のコンピュータシステムを通じて売買を進めており、年間平均収益率は30%に達します。

  • このように、AIを活用した株式取引は、米国株式取引の60~80%以上を占めるほど普遍化されており、多くの企業がこれらの技術を通じて効率性と収益性を高めています。

🔥この講義だけの特徴と差別点

ディープラーニング+経済指標で株価予測!

  • 単純なAIモデリングではなく、経済データと組み合わせてより正確な予測を実行します。

  • 経済データと予測したい株価データを二重入力に入れて、ターゲット未来株価を正確に予測します。

  • [データ収集→前処理→モデル設計→予測→評価]全体のパイプラインを構築します

94%精度で検証されたAIモデルを直接実装

  • 理論にとどまるのではなく、実際に検証されたAIモデルを直接学習して改善します。

  • S&P 500、QQQだけでなく、個々の品目までAI予測モデルを学習できます。

完全実習中心講義 – 実戦投資まで連携

  • 単純なAIモデリングを学ぶのではなく、投資に直接適用できるように実戦データで実習します。

  • 講義の後半では、AI予測結果を分析して投資戦略を策定する方法まで学習します。

プログラミング初心者にも従うためのステップバイステップの説明

  • AI開発経験がなくても大丈夫です!

  • データの収集方法からディープラーニングモデルの適用方法まで、次第に進みます。

🎯この講義を聞くと何ができますか?

✔40種類以上の経済データを分析して株価の流れを予測することができます。
ディープラーニングモデルを活用して、個々の株式の上昇・下落の可能性を分析することができます。
AI予測結果を基に、買収・売り決定を支援する分析ツールを作成できます。
株式投資でデータ駆動型の意思決定を活用する能力を持つことができます。
独自のAI株価予測モデルを開発し、投資戦略を確立することができます。

こんな方におすすめです

アメリカの株に興味があり、株式投資を通じて収益を見たいです。
AIが分析した経済指標と株価データを活用して、より正確な投資決定を下す方法を説明します。

金融市場でAIを活用した
投資方法を学びたいトレーダー
ディープラーニングを活用したLSTM&Transformerモデルを直接構築することで、実戦投資に活用する方法を学ぶことができます。

ディープラーニングとデータ分析を本番プロジェクトとして習得したい開発者
AIモデルの開発からデータ収集、学習、評価まで、実際の金融データを活用したプロジェクトベースの学習が可能です。

🚀川の受講後に変化する私の姿!

✔AIで株価を予測し、データ駆動型投資戦略を立てることができます。
ディープラーニングを活用した金融データ分析を直接実行できます。
✔LSTMとTransformerモデルを活用して株式市場を分析できます。
独自のAI株価予測モデルを開発し、投資決定を支援するツールを作成できます。
レッスン終了後も提供されたコードを利用して、継続的に分析モデルを改善できます。

このような内容が含まれています。

📈 AIモデル学習進行過程(Epochの増加に伴う変化)

モデルが学習を重ねるほど、損失値(Loss)が減少し、パフォーマンスが向上します。
Epochが増加するほど予測精度は向上しますが、過適合性も併せて確認します。

📊 AIが予測した株価フロー(実際のデータと比較)

実際の株価(青線)とAI予測株価(オレンジ線)を比較し、予測精度を分析します。
✅AIモデルが個々の品目について予測した株価と実際の株価の差を視覚的に表現することで、精度を簡単に確認できます。

📂 QQQ ETF & S&P 500 ETF予測精度分析

AIモデルが予測した S&P 500およびQQQ ETFの精度データを分析し、Excelファイルとして保存します。
実際の株価と比較して予測誤差を分析し、モデルの信頼度を確認できます。

📋個別種目別AI予測精度分析

個々の株式種別別のAI予測結果と精度を確認することができます。

MAE、MSE、RMSE、MAPE(%)、Accuracy(%)などの指標を活用して、AIモデルの予測性能を客観的に評価することができます。
これらの指標により、予測誤差を最小限に抑え、モデルの信頼性を高める方法を学習します。

📊ナスダック上位20種目AI予測分析結果

AIがナスダック上位20の主要種目の株価フローを分析して予測したグラフです。
青い線は実際の株価、オレンジ色の線はAIが7日後を予測した株価を表します。
過去のデータを学習したAIモデルが、将来の価格変動をどれだけ正確に予測するかを視覚的に確認できます。
このモデルを使用すると、特定のカテゴリが将来の上昇または下落の可能性をデータに基づいて分析できます。
グラフを使用してAIの予測精度を評価し、実際の投資にどのように適用できるかを確認できます。

この講義を作った人

サイバーセキュリティ&暗号化

  • ランサムウェア防止ソリューション設計・開発

  • 車両・IoT環境超軽量暗号化・ドライバ認証技術

  • 大規模トラフィック対応Webファイアウォール(WAF)の構築

スマートモビリティ&IoT

  • コネクテッドカーリモートコントロールセキュリティの高度化

  • Smart Home IoTの脆弱性分析・ハッキングツールの制作

ブロックチェーン・ピンテック

  • モビリティ決済・NFT・デジタル資産サービスアーキテクチャ設計

  • 大企業STO(トークン証券)インフラ構築

データプラットフォーム&自動化

  • 半導体・製造ライン SQL・データパイプライン設計・運営

  • n8n・MCP・A2Aベースのワークフロー自動化システム企画・開発

教育&コミュニティ

  • 半導体従業員対象無線ハッキング・セキュリティ特強

  • IT実践ノウハウオンライン講義運営

  • 半額不動産CEO

受講前の注意

📌実践環境

  • Python(pandas、NumPy、TensorFlowなど)

  • Google Colab、Visual Studio Code、または Cursor IDE

  • FRED APIとYahoo Financeのデータ収集

  • Matplotlib, Seaborn, Plotly (データ可視化)

📌学習資料

  • ノッションリンクでお届けします!

  • イントロ講義の授業ノートを参考にしてください!




    授業ノートは現在の画面で再生画面(黒色)部分にマウスを置いてマウススクロールを少し下げると、 2番目のキャプチャのようにすぐに確認できます。



    (スクロールダウン前)


    (スクロールダウン後)


    講義資料のないレッスンは何の資料も見えません。
    📑アイコンが表示されたレッスンだけ資料があるので参考にしてください

    社内の内部網環境などでアクセスが難しい場合は、いつでもbanbu.jh@gmail.comでお気軽にご連絡ください! 😊

📌追加的に知っていれば役に立つ内容

  • ディープラーニングと機械学習の基礎

    • TensorFlowを使った経験があれば役に立ちます。

    • 基本的なニューラルネットワーク(NN)と時系列分析の概念を知っていると、理解が速くなります。

  • データ分析と前処理の経験

    • Pandas、NumPyなどのデータ操作や分析ライブラリを使った経験があれば、練習に簡単に従うことができます。

  • 金融データと経済指標の基礎を理解する

    • FRED API、Yahoo Financeなどのデータソースから金融データを扱った経験がある場合は、さらに有利です。

📌上記の概念が不慣れであっても心配しないでください!
講義内で関連内容を親切に説明し、実習を通じて自然に身につけるように構成されています

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 株式と経済に興味のある方

  • パイソンを学びたい方

  • ディープラーニングを学びたい方

  • データ分析をしてみたい方

  • データを扱う方法を学びたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • パイソン

こんにちは
です。

724

受講生

48

受講レビュー

49

回答

4.8

講座評価

5

講座

다양한 실무 경험과 프로젝트를 통해 전문성을 쌓아왔습니다:

주요 경력 및 성과

사이버 보안 & 암호화

  • 랜섬웨어 방지 솔루션 설계·개발

  • 차량·IoT 환경 초경량 암호화·드라이버 인증 기술

  • 대규모 트래픽 대응 웹 방화벽(WAF) 구축

스마트 모빌리티 & IoT

  • 커넥티드 카 원격 제어 보안 고도화

  • Smart Home IoT 취약점 분석·해킹 툴 제작

블록체인·핀테크

  • 모빌리티 결제·NFT·디지털 자산 서비스 아키텍처 설계

  • 대기업 STO(토큰 증권) 인프라 구축

데이터 플랫폼 & 자동화

  • 반도체·제조 라인 SQL·데이터 파이프라인 설계·운영

  • n8n·MCP·A2A 기반 워크플로 자동화 시스템 기획·개발

교육 & 커뮤니티

  • 반도체 임직원 대상 무선 해킹·보안 특강

  • IT 실전 노하우 온라인 강의 운영

  • 반값부동산 CEO

 

현재와 강의 목표

현재 저는 대기업 IT 개발자로서 서비스 개발, 성능 개선, 블록체인, AI, 클라우드, 인프라, 정보보안 등 다양한 분야에서 성과를 만들어가고 있으며, 동시에 제가 직접 기획하고 운영하는 플랫폼을 통해 실무와 비즈니스를 접목하며 새로운 도전을 이어가고 있습니다.

저는 IT의 본질은 실무 적용에 있다고 믿습니다.
강의를 통해 여러분께 다음을 전달하고 싶습니다:

  • 기술을 실제 프로젝트에 효과적으로 적용하는 방법

  • 현업에서 실질적인 문제를 해결하는 방법

  • 비전공자도 스스로 사업이나 포트폴리오를 만들 수 있는 실질적인 노하우

  • IT를 쉽게 대하고 즐길 수 있는 방법

 

핵심만 배우는 IT 치트키 강의

제 강의는 단순히 이론만 전달하지 않습니다. 실무 경험과 진정성을 담아 여러분이 시간을 낭비하지 않고 꼭 필요한 핵심만 배울 수 있도록 돕겠습니다. 

IT는 방대하고 공부할 범위가 넓지만, 모든 것을 알 필요는 없습니다.
자신에게 필요한 것을 정확히 배우고, 이를 효과적으로 활용하는 방법만 익히면 누구나 IT를 고수처럼 활용할 수 있습니다.

새로운 길을 찾고, 성공적인 도전을 이어가며, 기술이 삶을 바꾸는 강력한 도구가 되는 순간을 함께 만들어갈 수 있도록 여러분의 IT 치트키가 되어드리겠습니다.
감사합니다! 🎯

カリキュラム

全体

19件 ∙ (1時間 58分)

講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

20件

5.0

20件の受講レビュー

  • crimsonpath님의 프로필 이미지
    crimsonpath

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    주식에 관심이 많아 수강했는데, 강의 내용이 컴팩트하고, 실용적이라 꽤 공감이 됐습니다. 여기서 다룬 지표들 외에도 제가 직접 추가해보고 싶은 지표들이 떠올랐고, 관심 있는 종목도 더 깊이 분석해보려 합니다. 강의가 전반적으로 깔끔하고 알차서 만족스러웠고, 주식 자동매매 관련 강의도 빨리 나왔으면 좋겠네요!

    • 치트키 알려주는 남자
      知識共有者

      crimsonpath님 소중한 후기 정말 감사합니다. 지표와 종목 분석에 영감을 얻으셨다니 다행입니다. 자동매매 강의도 곧 선보일 테니 많이 기대해주세요!

  • silverwave님의 프로필 이미지
    silverwave

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    제 포트폴리오에 직접 적용해봐야겠네요. 다음 강의도 얼른 올려주세요~

    • silverwave님 수강해주셔서 감사합니다! 강의가 도움이 됐다니 기쁩니다. 다음 강의도 기대해주시면 열심히 준비하겠습니다!

  • 심경철님의 프로필 이미지
    심경철

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    • hit102412님의 프로필 이미지
      hit102412

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      32% 受講後に作成

      잘 수강하겠습니다.

      • 박소희님의 프로필 이미지
        박소희

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        平均評価 4.5

        5

        63% 受講後に作成

        ¥5,696

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