はじめに
こんにちは！このブログシリーズでは、強化学習を用いて株価予測システムを開発するプロジェクトの進行過程を共有していきます。このプロジェクトの目的は、米国市場のS&P500やDowのデータを基にして、日経平均株価の動きを予測することです。
プロジェクトの背景
株価予測は、金融市場において非常に重要なトピックです。特に、世界の主要な株価指数間には一定の相関関係が認められることが多く、これを利用することで予測の精度を高めることができます。このプロジェクトでは、米国市場の主要な指数であるDowとS&P 500を選択しました。これらの指数は、グローバルな経済動向を反映しており、日経平均株価との間に一定の相関関係が見られるため、予測の基礎データとして適していると考えられます。
強化学習とは
強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら学習を進める機械学習の一分野です。エージェントは、行動を選択し、その行動に基づいて報酬を受け取ります。このプロセスを通じて、エージェントは最適な行動戦略（ポリシー）を学習します。今回はこの強化学習とディープラーニング（深層学習）を併せた手法を使って開発をしてみようと思います。それぞれ過去に書いた記事を下に載せていますので参考にしてみてください。
プロジェクトの目的
このプロジェクトの主な目的は、強化学習を用いて日経平均株価の始値と終値を予測するモデルを開発することです。具体的には、前日までの米国市場のデータを基にして、次の日の日経平均株価の動きを予測します。
もっと具体的に言うとその日の日経225を「ロング」「ショート」もしくは「何もしない」の三つの選択肢から最適な行動を選んでくれるエージェントを学習させることです。
今後の展望
このブログシリーズでは、データの収集と前処理、モデルの設計、トレーニングプロセス、テストと評価、そして得られた結果の分析について詳しく説明していきます。このプロジェクトを通じて、強化学習の実践的な応用について深く掘り下げていきたいと思います。
