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アルゎリズムトレヌディングの秘密、AIが株䟡を圓おる方法

40皮類以䞊の経枈指暙ず株䟡デヌタをAIで分析し、S&P 500、QQQ ETFだけでなく個別銘柄たで予枬する匷力な株䟡分析モデルをご自身で䜜っおみたしょう

難易床 初玚

受講期間 無制限

Deep Learning(DL)
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Python
Python
transformer
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lstm
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Financial Technology
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Financial Technology
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孊習した受講者のレビュヌ

孊習した受講者のレビュヌ

4.8

5.0

조낚였

100% 受講埌に䜜成

統蚈を利甚しお株䟡を予枬するこずが合理的であるこずは知っおいたしたが、実際にプログラムを䜜る過皋を詳しく孊ぶこずができお良かったです。 もちろん盎接プログラムを䜜る胜力はありたせんが、この過皋を通じお今埌自動売買プログラムに察しお信頌できるようになりたした。 繰り返し講矩を芋お理解できるよう努力したす。 ありがずうございたす。

5.0

crimsonpath

100% 受講埌に䜜成

株匏に興味があり受講したしたが、講矩内容がコンパクトで、実甚的だったのでかなり共感できたした。ここで扱った指暙以倖にも、私が盎接远加しおみたい指暙が思い浮かび、関心のある銘柄もさらに深く分析しおみようず思いたす。講矩が党䜓的にすっきりしおいお充実しおいたので満足でしたし、株匏自動売買関連の講矩も早く出おほしいですね

5.0

silverwave

100% 受講埌に䜜成

自分のポヌトフォリオに盎接適甚しおみないず。次の講矩も早くアップしおくださいね

受講埌に埗られるこず

  • 📊 AIディヌプラヌニングを掻甚した米囜株予枬LSTM & Transformerモデルを䜿甚しおS&P 500、QQQ ETF、個別銘柄の株䟡を予枬するAIモデルを自䜜しおみたす。

  • 📈 デヌタに基づいた株匏分析ず経枈指暙の掻甚 : FRED APIずYahoo Financeから経枈指暙ず株䟡デヌタを取り蟌みAIに基づいた投資戊略を立おる方法を孊びたす。

  • 🀖 ディヌプラヌニングに基づく株䟡予枬モデルの実装 : LSTMずTransformerモデルを掻甚し、株䟡デヌタず経枈指暙を組み合わせたAI予枬モデルを蚭蚈し最適化したす。

  • 📊 AI予枬結果の可芖化および性胜評䟡AIが予枬した株䟡の掚移を実際の株䟡ず比范し、MSE、RMSE、MAPEなどの指暙で性胜を分析したす。

  • 🚀 実践プロゞェクトベヌス孊習 : 実際の金融デヌタを甚いおAIモデルを孊習させ、自ら株䟡予枬システムを構築し実践投資分析に掻甚したす。

明日䞊がる株、AIは知っおいる

株匏投資、今は感ではなく、デヌタずAIの時代です

40皮以䞊の経枈指暙ず株䟡デヌタを孊習したAIモデルが、S&P 500、QQQ ETFだけでなく、個別皮目たで94%粟床で予枬したす。

📖講矩の玹介

AIベヌスの株䟡予枬は、単なる理論ではなく実戊投資に適甚できる匷力な再テクニックツヌルであるこずをご存知でしたか

本講矩で取り䞊げるディヌプラヌニングベヌスのAIモデルは、
✅ S&P 500 ETFを94%粟床で予枬
✅ QQQ ETFを93%の粟床で予枬
✅個別皮目に぀いおも高粟床で分析可胜

人はこのように膚倧に倚くの経枈指暙ず株䟡デヌタを持っお耇数の皮目を同時に分析できるのでしょうか

「これは株匏投資を感芚や経隓だけに頌るのではなく、数倚くの経枈指暙や株䟡デヌタをAIで孊習しお投資決定をデヌタ基盀に䞋す時代です」

この講矩では、FRED APIずYahoo Financeを掻甚した経枈指暙分析から、lstm、transformerベヌスのディヌプラヌニングモデルを掻甚した株䟡予枬システムの構築たで、完党な実践䞭心の講矩を提䟛したす。

🔥 株匏 投資ぞ に぀いお 情熱

私は株匏投資ぞの情熱が本圓に倧きかったです だから3時間に40䞇りォンを超える有名チャヌト売買技法講矩たで盎接蚪れ、チャヌト分析によるスむング投資で3幎間着実に月平均100䞇りォン皋床の収益を䞊げおきたした。

💌 そうしたシヌドseedを元に、珟圚は長期投資にも挑戊し、安定したポヌトフォリオを埐々に構築しおいたす。

⚡ 短期 投資 自動化に に぀いお 悩む

しかし、ここで止たらず、より効率的で䜓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」ずいうアむデアが浮䞊したした。

🀖AIベヌスの株䟡予枬モデルを盎接䜜っお、実際の垂堎で売買シグナルを぀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むミングを捉えるこずができるず思いたした。

🎯 講矩 補䜜 楜噚

この過皋を通じお積み重ねたノりハりを倚くの方々ず共有したいので講矩を補䜜するこずになりたした。


「皆さんもデヌタず技術を掻甚しお新しい投資パラダむムを䜓隓しおください」

📰AIアルゎリズムトレヌディング - りォヌル街の60〜80を占める

  • 実際、米囜の倚くの蚌刞䌚瀟ず投資機関がAIを掻甚しお株匏分析ず自動売買を積極的に導入しおいたす。

  • たた、米囜のファンド䌚瀟であるルネッサンステクノロゞヌは、100のコンピュヌタシステムを通じお売買を進めおおり、幎間平均収益率は30に達したす。

  • このように、AIを掻甚した株匏取匕は、米囜株匏取匕の6080以䞊を占めるほど普遍化されおおり、倚くの䌁業がこれらの技術を通じお効率性ず収益性を高めおいたす。

🔥この講矩だけの特城ず差別点

✅ディヌプラヌニング+経枈指暙で株䟡予枬

  • 単玔なAIモデリングではなく、経枈デヌタず組み合わせおより正確な予枬を実行したす。

  • 経枈デヌタず予枬したい株䟡デヌタを二重入力に入れお、タヌゲット未来株䟡を正確に予枬したす。

  • [デヌタ収集→前凊理→モデル蚭蚈→予枬→評䟡]党䜓のパむプラむンを構築したす。

✅ 94%粟床で怜蚌されたAIモデルを盎接実装

  • 理論にずどたるのではなく、実際に怜蚌されたAIモデルを盎接孊習しお改善したす。

  • S&P 500、QQQだけでなく、個々の品目たでAI予枬モデルを孊習できたす。

✅完党実習䞭心講矩 – 実戊投資たで連携

  • 単玔なAIモデリングを孊ぶのではなく、投資に盎接適甚できるように実戊デヌタで実習したす。

  • 講矩の埌半では、AI予枬結果を分析しお投資戊略を策定する方法たで孊習したす。

✅プログラミング初心者にも埓うためのステップバむステップの説明

  • AI開発経隓がなくおも倧䞈倫です

  • デヌタの収集方法からディヌプラヌニングモデルの適甚方法たで、次第に進みたす。

🎯この講矩を聞くず䜕ができたすか

✔40皮類以䞊の経枈デヌタを分析しお株䟡の流れを予枬するこずができたす。
✔ディヌプラヌニングモデルを掻甚しお、個々の株匏の䞊昇・䞋萜の可胜性を分析するこずができたす。
✔ AI予枬結果を基に、買収・売り決定を支揎する分析ツヌルを䜜成できたす。
✔株匏投資でデヌタ駆動型の意思決定を掻甚する胜力を持぀こずができたす。
✔独自のAI株䟡予枬モデルを開発し、投資戊略を確立するこずができたす。

こんな方におすすめです

アメリカの株に興味があり、株匏投資を通じお収益を芋たいです。
AIが分析した経枈指暙ず株䟡デヌタを掻甚しお、より正確な投資決定を䞋す方法を説明したす。

金融垂堎でAIを掻甚した
投資方法を孊びたいトレヌダヌ
ディヌプラヌニングを掻甚したLSTMTransformerモデルを盎接構築するこずで、実戊投資に掻甚する方法を孊ぶこずができたす。

ディヌプラヌニングずデヌタ分析を本番プロゞェクトずしお習埗したい開発者
AIモデルの開発からデヌタ収集、孊習、評䟡たで、実際の金融デヌタを掻甚したプロゞェクトベヌスの孊習が可胜です。

🚀川の受講埌に倉化する私の姿

✔AIで株䟡を予枬し、デヌタ駆動型投資戊略を立おるこずができたす。
✔ディヌプラヌニングを掻甚した金融デヌタ分析を盎接実行できたす。
✔LSTMずTransformerモデルを掻甚しお株匏垂堎を分析できたす。
✔独自のAI株䟡予枬モデルを開発し、投資決定を支揎するツヌルを䜜成できたす。
✔レッスン終了埌も提䟛されたコヌドを利甚しお、継続的に分析モデルを改善できたす。

このような内容が含たれおいたす。

📈 AIモデル孊習進行過皋(Epochの増加に䌎う倉化)

✅モデルが孊習を重ねるほど、損倱倀Lossが枛少し、パフォヌマンスが向䞊したす。
✅ Epochが増加するほど予枬粟床は向䞊したすが、過適合性も䜵せお確認したす。

📊 AIが予枬した株䟡フロヌ(実際のデヌタず比范)

✅ 実際の株䟡青線ずAI予枬株䟡オレンゞ線を比范し、予枬粟床を分析したす。
✅AIモデルが個々の品目に぀いお予枬した株䟡ず実際の株䟡の差を芖芚的に衚珟するこずで、粟床を簡単に確認できたす。

📂 QQQ ETF & S&P 500 ETF予枬粟床分析

✅ AIモデルが予枬した S&P 500およびQQQ ETFの粟床デヌタを分析し、Excelファむルずしお保存したす。
✅ 実際の株䟡ず比范しお予枬誀差を分析し、モデルの信頌床を確認できたす。

📋個別皮目別AI予枬粟床分析

✅ 個々の株匏皮別別のAI予枬結果ず粟床を確認するこずができたす。

✅ MAE、MSE、RMSE、MAPE(%)、Accuracy(%)などの指暙を掻甚しお、AIモデルの予枬性胜を客芳的に評䟡するこずができたす。
✅これらの指暙により、予枬誀差を最小限に抑え、モデルの信頌性を高める方法を孊習したす。

📊ナスダック䞊䜍20皮目AI予枬分析結果

✅ AIがナスダック䞊䜍20の䞻芁皮目の株䟡フロヌを分析しお予枬したグラフです。
✅青い線は実際の株䟡、オレンゞ色の線はAIが7日埌を予枬した株䟡を衚したす。
✅過去のデヌタを孊習したAIモデルが、将来の䟡栌倉動をどれだけ正確に予枬するかを芖芚的に確認できたす。
✅このモデルを䜿甚するず、特定のカテゎリが将来の䞊昇たたは䞋萜の可胜性をデヌタに基づいお分析できたす。
✅グラフを䜿甚しおAIの予枬粟床を評䟡し、実際の投資にどのように適甚できるかを確認できたす。

この講矩を䜜った人

サむバヌセキュリティ暗号化

  • ランサムりェア防止゜リュヌション蚭蚈・開発

  • 車䞡・IoT環境超軜量暗号化・ドラむバ認蚌技術

  • 倧芏暡トラフィック察応WebファむアりォヌルWAFの構築

スマヌトモビリティIoT

  • コネクテッドカヌリモヌトコントロヌルセキュリティの高床化

  • Smart Home IoTの脆匱性分析・ハッキングツヌルの制䜜

ブロックチェヌン・ピンテック

  • モビリティ決枈・NFT・デゞタル資産サヌビスアヌキテクチャ蚭蚈

  • 倧䌁業STOトヌクン蚌刞むンフラ構築

デヌタプラットフォヌム自動化

  • 半導䜓・補造ラむン SQL・デヌタパむプラむン蚭蚈・運営

  • n8n・MCP・A2Aベヌスのワヌクフロヌ自動化システム䌁画・開発

教育コミュニティ

  • 半導䜓埓業員察象無線ハッキング・セキュリティ特匷

  • IT実践ノりハりオンラむン講矩運営

  • 半額䞍動産CEO

受講前の泚意

📌実践環境

  • Python(pandas、NumPy、TensorFlowなど)

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

  • FRED APIずYahoo Financeのデヌタ収集

  • Matplotlib, Seaborn, Plotly (デヌタ可芖化)

📌孊習資料

  • ノッションリンクでお届けしたす

  • むントロ講矩の授業ノヌトを参考にしおください




    授業ノヌトは珟圚の画面で再生画面黒色郚分にマりスを眮いおマりススクロヌルを少し䞋げるず、 2番目のキャプチャのようにすぐに確認できたす。



    (スクロヌルダりン前)


    (スクロヌルダりン埌)


    講矩資料のないレッスンは䜕の資料も芋えたせん。
    📑アむコンが衚瀺されたレッスンだけ資料があるので参考にしおください

    瀟内の内郚網環境などでアクセスが難しい堎合は、い぀でもbanbu.jh@gmail.comでお気軜にご連絡ください 😊

📌远加的に知っおいれば圹に立぀内容

  • ディヌプラヌニングず機械孊習の基瀎

    • TensorFlowを䜿った経隓があれば圹に立ちたす。

    • 基本的なニュヌラルネットワヌクNNず時系列分析の抂念を知っおいるず、理解が速くなりたす。

  • デヌタ分析ず前凊理の経隓

    • Pandas、NumPyなどのデヌタ操䜜や分析ラむブラリを䜿った経隓があれば、緎習に簡単に埓うこずができたす。

  • 金融デヌタず経枈指暙の基瀎を理解する

    • FRED API、Yahoo Financeなどのデヌタ゜ヌスから金融デヌタを扱った経隓がある堎合は、さらに有利です。

📌䞊蚘の抂念が䞍慣れであっおも心配しないでください
講矩内で関連内容を芪切に説明し、実習を通じお自然に身に぀けるように構成されおいたす。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • 株匏ず経枈に興味のある方

  • パむ゜ンを孊びたい方

  • ディヌプラヌニングを孊びたい方

  • デヌタ分析をしおみたい方

  • デヌタを扱う方法を孊びたい方

前提知識、
必芁でしょうか

  • パむ゜ン

こんにちは
cheatkeylabです。

1,042

受講生

77

受講レビュヌ

65

回答

4.7

講座評䟡

5

講座

これたでの倚様な実務経隓ずプロゞェクトを通じお、専門性を積み䞊げおきたした

䞻な経歎および成果

サむバヌセキュリティ暗号化

  • ランサムりェア察策゜リュヌションの蚭蚈・開発

  • 車䞡・IoT環境向け超軜量暗号化・ドラむバヌ認蚌技術

  • 倧芏暡トラフィック察応りェブアプリケヌションファむアりォヌルWAFの構築

スマヌトモビリティIoT

  • コネクテッドカヌのリモヌトコントロヌルセキュリティの高床化

  • Smart Home IoT 脆匱性分析・ハッキングツヌル制䜜

ブロックチェヌン・フィンテック

  • モビリティ決枈・NFT・デゞタル資産サヌビスのアヌキテクチャ蚭蚈

  • 倧手䌁業STOセキュリティ・トヌクンむンフラ構築

デヌタプラットフォヌム  自動化

  • 半導䜓・補造ラむン SQL・デヌタパむプラむン蚭蚈・運甚

  • n8n・MCP・A2Aベヌスのワヌクフロヌ自動化システムの䌁画・開発

教育コミュニティ

  • 半導䜓圹職員向け無線ハッキング・セキュリティ特別講矩

  • IT実践ノりハりのオンラむン講座を運営

  • 半額䞍動産 CEO

珟圚ず講矩の目暙

珟圚、私は倧手䌁業のIT゚ンゞニアずしお、サヌビス開発、パフォヌマンス改善、ブロックチェヌン、AI、クラりド、むンフラ、情報セキュリティなど、倚様な分野で成果を出し続けおいたす。同時に、自ら䌁画・運営するプラットフォヌムを通じお実務ずビゞネスを融合させ、新たな挑戊を続けおいたす。

私はITの本質は実務ぞの適甚にあるず信じおいたす。
講矩を通じお、皆さんに次のこずをお䌝えしたいです

  • 技術を実際のプロゞェクトに効果的に適甚する方法

  • 珟堎で実質的な問題を解決する方法

  • 非専門家でも自ら事業やポヌトフォリオを䜜るこずができる実践的なノりハり

  • ITを身近に感じお楜しむための方法

栞心だけを孊ぶITチヌト玚講矩

私の講矩は単に理論だけを䌝えるものではありたせん。実務経隓ず誠実さを蟌めお、皆さんが時間を無駄にするこずなく、必ず必芁な栞心だけを孊べるようお手䌝いしたす。

ITは膚倧で勉匷する範囲も広いですが、すべおを知る必芁はありたせん。
自分に必芁なこずを正確に孊び、それを効果的に掻甚する方法さえ身に぀ければ、誰でもITを達人のように䜿いこなすこずができたす。

新しい道を芋぀け、挑戊を成功ぞず繋げ、技術が人生を倉える匷力なツヌルずなる瞬間を共に䜜り䞊げおいけるよう、皆さんのITチヌトキヌになりたす。
ありがずうございたした 🎯

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

19件 ∙ (1時間 58分)

講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

28ä»¶

4.8

28件の受講レビュヌ

  • moljin님의 프로필 읎믞지
    moljin

    受講レビュヌ 16

    ∙

    平均評䟡 4.8

    5

    95% 受講埌に䜜成

    ベゲリサヌチずアルゎリズムトレヌディングを連続しおずっず受講したした。提䟛しおいただいたコヌドも動かしながら講矩を聞きたした。 私は非開発者でPython(Django、Flask、FastAPI)のWebフレヌムワヌクでWebアプリケヌションを䜜ったこずがあるだけなので...講矩内容を党お理解するには少し足りない郚分が倚かったです。 職皮もこの分野で働いおいる人ではないので...経隓倀も少なく...、株匏も倚く経隓したこずがないため、䞡分野の基瀎知識が䞍足しおいお少し難しかったですが、それでもアむデアを埗るには十分な講矩でした。 䜕床も繰り返し芖聎しながら、関連する背景知識も埐々に増やしおいけば、䜕ずかなるでしょう。最初にPythonでコヌディングを始めた時も独孊でやった時も、ある皋床軌道に乗るたで時間が必芁だったこずを思い出したす。 囜内株匏垂堎に関するアルゎリズムトレヌディング講矩もあればずいう願いがありたす。ありがずうございたした。

    • cheatkeylab
      知識共有者

      こんにちは。 講座に関心を持っおいただき、ありがずうございたす。 おっしゃる通り、この講座は開発・金融・株匏の経隓がすべお求められる領域であるため、非開発者の方や該圓ドメむンの経隓があたりない方には、最初は倚少難しく感じられるのが自然だず思いたす。 しかし、講座の目的はドメむンの非専門家、非開発者も最近のトレンドに合わせおAIを掻甚しお玠早く孊習し、自分のアむデアを実装するこずに眮きたした。 そのような芳点から、@moljinさんはよく぀いおこられたず思いたす。 そしお、たすたすAIが認識できるContextのサむズが倧きくなっおいるため、アむデアず方向性さえ正確であれば、AIを掻甚しお远加機胜を実装したり、既存機胜の拡匵も可胜です。 囜内株匏垂堎ぞの投資に関するご意芋も、ありがたく参考にさせおいただきたす。 今埌、講座の改善及び拡匵の方向性を怜蚎する際に考慮しおみたす。 䞁寧なレビュヌを残しおいただき、ありがずうございたす。

  • crimsonpath565643님의 프로필 읎믞지
    crimsonpath565643

    受講レビュヌ 2

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    100% 受講埌に䜜成

    株匏に興味があり受講したしたが、講矩内容がコンパクトで、実甚的だったのでかなり共感できたした。ここで扱った指暙以倖にも、私が盎接远加しおみたい指暙が思い浮かび、関心のある銘柄もさらに深く分析しおみようず思いたす。講矩が党䜓的にすっきりしおいお充実しおいたので満足でしたし、株匏自動売買関連の講矩も早く出おほしいですね

    • cheatkeylab
      知識共有者

      crimsonpath様、貎重なレビュヌ本圓にありがずうございたす。指暙ず銘柄分析にむンスピレヌションを埗おいただけたずのこず、幞いです。自動売買講座も近々公開予定ですので、ぜひご期埅ください

  • manwon님의 프로필 읎믞지
    manwon

    受講レビュヌ 10

    ∙

    平均評䟡 4.2

    4

    63% 受講埌に䜜成

    • dgh060082841님의 프로필 읎믞지
      dgh060082841

      受講レビュヌ 2

      ∙

      平均評䟡 5.0

      5

      32% 受講埌に䜜成

      • silverwave님의 프로필 읎믞지
        silverwave

        受講レビュヌ 2

        ∙

        平均評䟡 5.0

        5

        100% 受講埌に䜜成

        自分のポヌトフォリオに盎接適甚しおみないず。次の講矩も早くアップしおくださいね

        • cheatkeylab
          知識共有者

          silverwave様、受講しおいただきありがずうございたす講矩がお圹に立おたようで嬉しいです。次の講矩も期埅しおいただけるず、䞀生懞呜準備いたしたす

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