はじめに
近年、株式投資の世界では、テクノロジーを活用したデータドリブンなアプローチが主流となりつつあります。特にPythonは手軽に書けるプログラミング言語として、金融データの取得や可視化、機械学習モデルの構築まで幅広い用途で利用されています。本記事では、私がUdemyで受講した「Python×株価分析講座」の体験レポートを通じて、講座の全体像と実際に習得できた内容、そして独学で発展させたテクニックを詳細にご紹介します。
また、Udemy講座受講にあたってのお得なポイント還元方法として「ハピタス経由」の活用方法も解説しますので、ぜひ最後までお読みください。
講座概要
講座名：【Python×株価分析】株価データを取得・加工・可視化して時系列分析！最終的にAIモデルで予測をしていこう！
講師：ウマたん（上野佑馬）（「データサイエンスやAIの力でつまらない非効率を減らしおもしろい非効率を増やす」がビジョンのWW inc.の代表取締役社長）
受講形式：動画オンデマンド（全5章・合計4.5時間）
受講環境：Webブラウザ上のGoogle Colabを推奨
対象レベル：プログラミング未経験者～中級者、金融データ分析に興味のある投資家
講座の構成と目安学習時間
- セクション1：イントロダクション（1分）
- セクション2：Pythonの使い方（２時間11分）
- セクション3：株価データの取得と加工可視化（45分）
- セクション4：株価予測（1時間9分）
- セクション5：Plotlyを使った株価可視化＆他の株価指標について解説（34分）
実際に講座を受けてできるようになったこと
1. データ取得から前処理まで自動化
本講座では、まずPythonの基礎を身につけた後、yfinanceライブラリを使って株価データを簡単に取得する方法を学びます。具体的には以下の流れが自動化できるようになります。
- 対象銘柄リストの定義（ティッカーコードの配列）
yfinance.download()で株価データのダウンロード- 株価推移可視化
- 移動平均線、標準偏差、ボリンジャーバンドなどの特徴量生成
私は特に「数十銘柄のデータを1行のコードでまとめて取得→前処理する」フローを日々の投資分析に組み込むことで、個別にExcel操作をする手間を大幅に削減できました。
2. 可視化スキルの幅が広がった
講座の可視化パートでは、Matplotlib、Seaborn、Plotlyそれぞれの特徴を踏まえた上で、具体例を通じて使い分けを学びます。
- Matplotlib（基礎描画）
株価終値や移動平均線を静的なチャートで表示する方法を習得できます。
- Seaborn（統計描画）
応用すれば、リターンのヒストグラムやボックスプロット、回帰直線を重ねた散布図など、統計的な可視化が簡単に実装可能になります。
- Plotly（インタラクティブ）
Webブラウザ上でドラッグ＆ズームできるチャートや、マウスオーバーで数値ラベルを表示する機能を加えることで、外部に公開する資料としても十分な見栄えを実現できるようになります。
これにより、単なるデータ表示ではなく「視覚的に洞察を得る」ための技術が身につき、レポートやブログ記事、投資コミュニティでの共有資料作成に役立てています。
3. LightGBMによる基本的なモデル構築
機械学習パートでは、まずScikit-learnを使った基本的な分類モデルの作り方を学んだ後、XGBoost・LightGBM・CatBoostの特徴と実装手順が解説されます。なかでも詳しく解説されているLightGBMは高速かつ精度が高いことから、コンペでも多くの参加者が利用する定番ライブラリです。
- LightGBMの導入：
!pip install lightgbmで簡単に環境構築が可能。 - データ投入：
特徴量テーブル（Pandas DataFrame）とラベルを渡すだけで学習が動くシンプルなAPI。
- 学習→予測→提出：
学習済みモデルにテストデータを入力し、予測結果をCSVにエクスポートする流れを実践できます。
これらを学んだことで「学習済みモデルの外部共有」や「定期的なモデル更新パイプライン構築」の基礎が身につき、日々の投資意思決定に役立っています。
独学で習得した発展的テクニック
ハイパーパラメータ探索（GridSearchCV）
講座ではチュートリアルとしてLightGBMの基本を学びましたが、その後独自に調べて、モデル性能をさらに引き上げるための「ハイパーパラメータ最適化」に挑戦しました。以下のスクリプト例では、代表的なパラメータであるnum_leaves（木の葉の数）、learning_rate（学習率）、n_estimators（ブースト回数）の組み合わせを網羅的に試し、検証データ上の精度で最良の設定を自動で探し出します。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, StratifiedKFold
import lightgbm as lgb
# 1. パラメータ候補を辞書で定義
param_grid = {
'num_leaves': [31, 63], # 木の葉の数（モデルの複雑度に影響）
'learning_rate': [0.01, 0.1], # 学習率（更新幅の大きさ）
'n_estimators': [100, 200] # ブースティングのラウンド数
}
# 2. LightGBM分類器インスタンスを作成
model = lgb.LGBMClassifier(random_state=42)
# 3. 層化された5分割交差検証（StratifiedKFold）を設定
cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
# 4. グリッドサーチの実行
gsearch = GridSearchCV(
estimator=model,
param_grid=param_grid,
cv=cv,
scoring='accuracy',
n_jobs=-1
)
gsearch.fit(X_train, y_train)
# 5. 最も性能が良かったパラメータを表示
print("Best params:", gsearch.best_params_)
コードの解説：
- param_gridの定義：試したいパラメータを辞書形式でまとめます。
- StratifiedKFold：データラベルの比率を保ったまま分割することで、分割ごとにバランスの取れた学習・検証を実現します。
- GridSearchCV：全パラメータ組み合わせで学習と評価を自動で実行し、最良の組み合わせを選びます。
- .best_params_：探索結果から最適パラメータを取り出せます。
k-fold交差検証による過学習対策
ハイパーパラメータ探索と同じ枠組みで交差検証を活用し、過学習のリスクを低減します。複数の分割でモデル性能を確認することで、特定のデータにだけ最適化されていないかを検証できます。
# 各foldでの評価スコアを確認
cv_results = gsearch.cv_results_
for mean_score, params in zip(cv_results['mean_test_score'], cv_results['params']):
print(f"Score: {mean_score:.4f} | Params: {params}")
このように、foldごとのスコア分布を見ることで「どの設定が安定して高精度なのか」「特定のfoldでのみ異常に高いor低い結果になっていないか」を把握できます。
特徴量エンジニアリング例
モデル精度向上には、適切な特徴量の追加が重要です。講座で学んだ基礎を踏まえ、以下のようなコードでラグ特徴量やボラティリティを算出し、モデルに投入しています。
# ラグ特徴量（過去5日間のリターン） df['pct_change_5'] = df['Close'].pct_change(periods=5) # ボラティリティ（過去10日間の標準偏差） df['volatility_10'] = df['Close'].rolling(window=10).std()
これらを組み合わせることで、単純な終値推移から一歩踏み込んだ「トレンドの勢い」や「変動性」の情報をモデルに付与できます。
経験談：講座を活用した投資分析ワークフロー
私の場合、講座で学んだ知識を以下のように日々の投資分析に組み込んでいます。
- 前営業日の終値データを自動取得（毎日、定時刻にバッチ実行）
- 特徴量生成スクリプトでラグリターンや移動平均を算出
- 学習済みLightGBMモデルでUP/DOWN予測
- 予測結果をSlack通知＆可視化レポートとして出力
- 予測確率が高い銘柄をフィルタリングし、トレードリストを生成
これにより、数分で前日の分析結果を手元にまとめられ、相場開始前の意思決定に役立てています。
よくある質問（FAQ）
- Q1. 完全初心者でもついていけますか？
- A. はい。Python未経験者向けの基礎講座から始まり、ステップごとに実践演習があるため、初めてでも理解しやすい構成です。
- Q2. Google Colab以外の環境でも動かせますか？
- A. ローカル環境（Anacondaなど）でも同じコードが動きますが、環境構築の手順は別途調整が必要です。Visual Studio Codeもオススメです。
- Q3. 他の機械学習手法も学べますか？
- A. 講座ではXGBoost、CatBoostの基礎解説もあります。LightGBM以外の実装は補足資料や独学で深掘りすると良いでしょう。
まとめ＆感想
- 環境構築不要：Web上のGoogle Colabで全て完結し、OSに依存しない。MacでもWindowsでも使えます。
- 実践的カリキュラム：可視化から機械学習モデル構築まで、一連の流れを手を動かしながら学べる。
- 発展も自在：独学でハイパーパラメータ最適化や特徴量エンジニアリングを追加し、モデル精度向上が可能。
Python×株価分析の「入り口」として、また自分なりの投資分析パイプライン構築の基盤として、非常におすすめの講座です。
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