【NumPy】移動平均線と重回帰分析で株価予測

この記事では、Python言語とNumPyを用いて、移動平均線(MA)と重回帰分析（多変量解析）で株価予測する方法をソースコード付きで解説します。

重回帰分析（多変量解析）とは

重回帰分析（多変量解析）とは、重回帰分析とは、複数個の説明変数で1つの目的変数を推定することです。

目的変数・・・日経平均株価
説明変数・・・前日の移動平均線（5日線、25日線、75日線、200日線）

今回は2015年のデータから重回帰式を求め、その式を用いて2016年の株価を予測してグラフにプロットしてみました。

サンプルプログラムのソースコードは下記の通りです。

■使用したデータ(日経平均株価のデータ)
2014年分：nikkei15.csv
2015年分：nikkei15.csv
2016年分：nikkei16.csv

※株価データの入手は下記サイトを参考に行いました。
【日経平均株価】過去データ（CSV）をダウンロード

サンプルプログラムの実行結果です。

青線・・・日経平均株価(実値)
緑線・・・回帰式（予測値）