機械学習アルゴリズムの基本概念
この記事では、株式分析で使用される主要な機械学習アルゴリズムについて中立的に解説します。回帰分析、決定木、サポートベクタマシンなどの基本的な手法の仕組みと特徴を紹介します。各アルゴリズムの適用範囲と制約についても客観的に記述し、特定の手法を推奨することはありません。技術的理解を目的とした教育的内容です。
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株式分析におけるAI技術では、データの品質が結果に大きく影響します。このセクションでは、価格データの正規化、欠損値の処理、ノイズの除去などの前処理手法について説明します。各手法の目的と適用場面を客観的に整理し、技術的な制約についても言及します。データの特性に応じた適切な処理方法の選択が重要であることを強調します。すべての内容は技術的事実に基づいており、特定の処理方法を推奨するものではありません。
株価データの時系列分析では、過去のパターンから将来の動向を予測しようとする手法が使用されます。ARIMA モデル、LSTM ニューラルネットワーク、フーリエ変換などの技術的手法について説明します。これらの手法は統計的な分析ツールであり、市場の複雑性や不確実性により予測精度には限界があります。技術的な仕組みと実際の適用例を通じて、現実的な技術評価を提供します。
