株価の予測は当たりやすい時と当たりにくい時がある - stockedge.jpの技術メモ
stockedge.jpの株価予測に面白い性質があるので紹介する。 以下のグラフは、株価予測を100回行うごとに勝率を計算してその時系列をプロットしたものである。使用したのは2011年5月13日から2015年8月25日までのデータ（35860サンプル）。 グラフをよく見ると、勝率が低くなるとしばらくの間低い期間が続き、高くなるとしばらくの間高い期間が続く、という傾向があるように見える。要は、勝率の時系列に自己相関があるように見える。 実際、どの程度自己相関があるのかをRのacf関数で計算してみた。 > #ratesは勝率の時系列 > acf(rates, plot=F) Autocorrelations of series ‘rates’, by lag 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1.000 0.506 0.415 0.449 0.321 0.241 0.271 0.2
メディア・パブ: ツイッターで株価予測、米インディアナ大学が開発
ツイッターを利用した株価予測システムを米 Indiana大学（Bloomington's School of Informatics and Computing）の研究者が開発した。ダウ平均株価（DJIA)のアップダウンを87.6%の精度で予測できたという。 2008年の10ヶ月間において、Twitterのユーザー270万人を対象に彼らの980万回のつぶやき（tweets）を分析して、株価を予測した。株価は投資家の気分で変動しやすい。リアルタイムの情報であるTwitterのつぶやきを分析すれば、投資家たちの気分が読み取れ、その日のダウ平均株価が予測できるということか。 その分析のために、2種類のmood tracking tools（気分を追跡するツール）を用いた。一つは、気分がポジティブかネガティブかを測るOpinionFinder。もう一つは、気分を6次元（(Calm, Alert,
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