AIにて3ヶ月で株価50%以上上昇する銘柄の特定|2025年7月~9月の予測結果公開

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こんにちは!こんばんは!はじめまして!
Pythonにて独自の投資AIを作成し、実運用で活用している「とうシカ」です。

本記事では、作成した投資AIの1つである「3ヶ月で株価が50%以上上昇する銘柄を特定するAI」を取り上げています。

2025年7月~9月の間で50%以上上昇するとAIが判断した銘柄が本当に上昇したのかを公開しているため、ぜひ最後までご覧ください。

2025年7月~9月の相場の振り返り

まず初めに、2025年の7月~9月がどのような相場であったかを振り返っていきましょう。

国内市場

日経平均に関していえば、この3ヶ月は過去最高値を更新するなど大きく上昇した3ヶ月となりました。

チャートとしては以下の通りです。

上記のように大きく上昇した背景としては以下のことが考えられるのかなと思います。

  • 米国市場好調の波及
  • FRBによる利下げへの期待
  • 国内企業の決算が好調

円安による輸出企業の増益や、最高値を更新しようとする投資家心理が大きいところでしょう。

10月~12月は、石破政権から高市政権に代わったことや年末商戦に突入することから、さらに上昇する3ヶ月となりそうです。

米国市場

日経平均と同じように、ダウ平均に関しても過去最高値を更新しました。

チャートとしては以下の通りです。

このように大きく上昇した背景としては以下のことが考えられます。

  • 経済指標が鈍化傾向を示したことによる利下げへの期待感
  • AIやハイテク株の牽引

中でも、利下げにより株式などのリスク資産へ資金が流入したことが大きいところでしょう。

FRBは年内までにあと2回ほど利下げを想定していることから、10月~12月もゆるやかに上昇していく3ヶ月となりそうです。

50%以上上昇銘柄予測AIの構成と検証条件

今回の予測に使用したアルゴリズムやデータを紹介していきます。
使用したアルゴリズムとしては以下の通りです。

  • NN(ニューラルネットワーク)
    →株価データを用いて、50%以上上昇するものとそうでないものを分類する際に使用
  • RF(ランダムフォレスト)
    →株価データを用いて、50%以上上昇するものとそうでないものを分類する際に使用
  • CNN(畳み込みニューラルネットワーク)
    →株価チャートの画像を用いて、50%以上上昇するものとそうでないものを分類する際に使用

なお、使用したデータとしては2020年~2024年の4月~6月の株価データとチャート画像になります。

詳細はこの場でお伝えできませんが、株価データは加工し18種類の特徴量にて学習しました。

予測結果:AIが選定した上昇銘柄と成果

さて、本題の予測結果に移ります。
以下がAIが予測した銘柄と実際の結果になります。

予測銘柄
(証券コード)
最安値最高値騰落率※所要日数
89188円13円62.5%0日
213451円91円78.4%7日
674017円33円94.1%17日
997327円40円48.1%
456426円34円30.8%
2656115円171円48.7%
55951801円2409円33.8%
175710円18円80.0%5日
5721110円337円206%37日
367264円114円78.1%40日

※最高値よりも前の日の中で最も安い価格を最安値として計算((最高値-最安値)*100/最安値)

AIが予測した上位10銘柄のうち、6銘柄分正しく予測できました。

とはいえ的中率は6割と、優れているとは言い切れません。

学習に用いた株価データが3ヶ月分のため、うまく学習しきれなかったことが原因であると考えています。

10月~12月の予測では、的中率を8割ほどに上げていきたいですね。

次期(10月~12月)に向けた改善点と展望

先ほども述べたように、今回用いたAIは3ヶ月分の株価データでしか学習ができていません。

また、ラベルが1(=50%上昇した銘柄)のデータ量も少ないため、パターンを学習しきれなかったことも原因であると考えています。

そのため、次回は6ヶ月分の株価データで学習してみようと思います。

別件で、銘柄が特定できればその銘柄に投資すればいいですが、50%に達したとしても最安値付近で購入できなければ50%に達しないこともあります。

最安値の日を特定するのは不可能に近いため、3ヶ月のうちどの月に最安値になるかを特定できるようなAIも追加で作成しようと思います。

まとめ

さて、本記事では、3ヶ月で株価が50%以上上昇する銘柄を特定するAIの予測結果(2025年7月~9月版)を公開していきました!

結果としては、的中率が6割(6/10)とまずまずの結果となりました。

その原因としては、学習時のデータ量が少なかったことが考えられます。

次期(10月~12月)は8割程度に上げるべく、使用するデータを6ヶ月分に増やしてみようと思います。

また、最安値の時期を特定するAIを作成し、より多くの利益が得られるような仕組みを構築したいと思います。

では、また3ヶ月後の結果報告をお楽しみに~!

本記事を書いた人

30歳までに総資産1億円を目指す25歳男性サラリーマン
大学3年生の頃から投資に興味を持ち始め、2023年10月から本格的に投資を始める
毎月8万円を投資に充て、2024年度末で運用資産が135万円超え
総資産1億円までの軌跡を本ブログに掲載
今まで得たナレッジやノウハウを余すことなく提供いたします

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