日経平均株価が15日、1990年8月以来30年半ぶりとなる3万円の大台を回復した。この間に日本株を買ってきたのは外国人投資家と日銀だった。個人はほぼ一貫して保有株を売りつづけており、株高の恩恵が国民に広がりにくくなっている。戦後の財閥解体時に進めた「証券民主化運動」に改めて官民で取り組み、資本市場を通じて国民が豊かさを享受できる社会を築くときだ。【関連記事】・・・15日午後3時、朝から本降りだった雨が上がった東京の証券街・日本橋兜町。日経平均を大きく映し出した株価ボードに目を向ける人は少なく、街には3万円台回復を喜ぶ雰囲気はなかった。「景気との差がありすぎて違和感しかない」。足を止めた50歳代の会社員は首をかしげた。「平成バブルの時のような熱狂がない。ごく限られた一部の人が買い上げているのではないか」。70歳代の団体職員はこう話した。日経平均の水準は30年半前に戻ったが、その間に株を所有す
ニューヨーク株式市場では、先週、SNSでつながった個人投資家の大量の買い注文が市場の乱高下を引き起こし、かつてない事態だとして大きな波紋を広げました。実際に取り引きに参加した個人を取材すると、アメリカ社会に横たわる深刻な課題が背景にあることが浮かび上がって来ました。 ニューヨーク市場では、先週、業績が振るわないとされていたゲームソフトなどの小売企業「ゲームストップ」の株価が、突如、急上昇。一時、その前の週に比べて7倍以上にまで跳ね上がりました。 急上昇の原因は、個人による大量の買い注文でした。 今回、個人を結び付けたのは「ウォールストリートベッツ」と呼ばれるインターネットの掲示板でした。そこには、「ヘッジファンドやウォール街をやっつけろ」といった呼びかけが書き込まれていました。 ヘッジファンドは、さまざまな投資手法で多額の資金を運用し、利益をあげますが、特に、将来の株価の値下がりを見込んで
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 前回記事「機械学習による株価予測 いろはの"い"」の公開後、筆者の機械学習モデルの獲得利益はめでたく1億を突破することができた。運用モデルの概要については筆者のブログにて紹介したが、折角の機会なので技術的な内容についてここに続編を執筆する。今回の記事では、株価を予測するための特徴量についてその考え方をまとめる。 特徴量の種類 個別銘柄を説明するための代表的なデータとは、財務諸表とチャート（価格系列）である。一昔前は個人投資家がこれらのデータを揃えるのにかなりの苦労が必要だった（特に財務諸表が面倒であった）が、最近ではQiita
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