３種類のアルゴリズムを使って、株価予測を行ってみました。
実装したものの、結果が得られなかった２つを含めると、５種のアルゴリズムを手を動かしてやってみたことになる。
結果が得られなかったアルゴリズムとその理由
LightGBM →出力中に接続が途切れるのを繰り返し断念
LSTM→評価指標の結果が得られず（エラー解消できず断念）
共通条件
対象銘柄：ノジマ（7419.JP）
学習用データ：2018-01-01~2021-12-31
テストデータ：2022-01-01~2022-06-03
データソース：pandas.Datareader 'stooq'
評価指標：RMSE、R2
予測精度
| アルゴリズム | RMSE | R2 |
| XGBoost | 150.5701 | 0.34837 |
| ランダムフォレスト | 33.90728 | 0.966955 |
| 重回帰分析 | 27.22775 | 0.982661 |
総評
- 予測精度が最も良いのは、重回帰分析（RMSEは０に、R2は１に近いほど良い）
- XGBoostは、株価予測には向いていないのか、改善の余地が大きいのか、の判断はいまはできない
今後やりたいこと
- 未来の株価予測をやってみたい（これまでは、過去時点での株価予測をして、実際の株価と比較して予測精度を評価したので）→教師なし学習になるのか
参考サイト
https://sigfin.org/?plugin=attach&refer=024-26&openfile=23_SIG-FIN-24.pdf
