市場トレンドの分析（株価予測を組み込む|生成AI・ChatGPTで株価を予測する、やり方・プロンプト例

市場トレンドの分析（株価予測を組み込む|生成AI・ChatGPTで株価を予測する、やり方・プロンプト例

GPTが株価予測・市場トレンド分析に必要とする情報一覧

現在の株価・チャート動向（直近の値動き）

GPTが「今どう動いているか」を理解するための時系列情報：

• 現在値・前日比・出来高
• 過去1週間・1ヶ月・3ヶ月・1年の株価推移
• 株価の高値・安値・トレンドライン
• 直近の上昇・下落パターン（例：押し目・反発・下落転換）

テクニカル指標

市場や個別株の短期〜中期的なトレンドを把握するための指標：

• 移動平均線（5日・25日・75日・200日）
• RSI（相対力指数）：過熱・売られすぎの判断
• MACD：トレンドの強弱と転換
• ボリンジャーバンド：価格の乖離と平均回帰
• 出来高分析（増加 or 減少傾向）
• ゴールデンクロス／デッドクロスの発生有無

企業ファンダメンタルズ

個別株の場合、株価予測には企業の基礎体力が不可欠：

• 売上高・営業利益・純利益（過去3〜5年）
• EPS（1株あたり利益）・ROE・PER・PBRなどの指標
• 財務健全性（自己資本比率・負債比率など）
• 配当利回り・自社株買いの有無
• 決算発表内容と市場の反応

業界・セクターのトレンド

個別株の上昇／下落は、業界全体の地合いに左右される：

• 業界全体のパフォーマンス（例：半導体、EV、金融など）
• 同業他社の株価・決算状況との比較
• 規制緩和・補助金・法改正などの産業政策
• 世界的な潮流（脱炭素、生成AI、金利上昇など）

市場全体のセンチメント（地合い）

GPTが「今の相場全体が強気か弱気か」を判断するための指標：

• 日経平均・TOPIX・S&P500・NASDAQの推移
• 恐怖指数（VIX）、米国長期金利（10年債）
• ドル円などの為替（企業の業績影響に関わる）
• 原油・商品価格（インフレ要因）
• 投資家心理（SNS・掲示板の言及傾向など）

経済指標・政策の影響

マクロ環境が市場に与える影響を分析するため：

• 日本・米国の金利（政策金利・長短金利差）
• CPI（消費者物価指数）・PPI・GDP成長率
• 雇用統計・小売売上高
• 日銀・FRBの政策方針・要人発言
• 政治イベント（選挙、金融政策、地政学リスク）

ニュース・イベント・材料

株価に影響を及ぼす突発的要因：

• 決算発表・業績修正・IR情報
• 新製品発表・M&A・提携
• 法的トラブル・不祥事
• 大口投資家の売買・株式分割
• 株主総会・議決イベント・政治発言など

過去のパターンとの比較

GPTがパターン認識的な推論を行うための参考：

• 過去の似た金利・業績・セクター地合いにおける値動き
• 過去のチャート形状（例：ダブルトップ・三角持ち合い）
• 「金利上昇局面でのハイテク株の動き」といった文脈

GPTによる分析の性質と限界

情報粒度ごとの整理（GPTに渡すべき粒度）

次に「やり方」「プロンプト例」に進めてよろしければご指示ください。
また、個別株を入力すれば自動で全情報を収集してGPTに渡すPythonスクリプト（＋OpenAI連携）も構築可能です。

以下に、Pythonを使わずに、ChatGPT単体でリアルタイムの株式市場トレンドを予測するためのプロンプトを記述します。OpenAI GPT-4などのツールでWebアクセス機能（ブラウジング機能）が有効な状態であることを前提にしています。
また、株価予測に必要な情報を網羅的に取得・分析し、最終的に市場トレンドを予測することを目的としたフル構築・一括実行型プロンプトです。

リアルタイム株価予測プロンプト（Python非使用）

以下の一括指示に従い、Webブラウジング機能を通じて必要な最新情報を収集し、最終的に近未来の株価トレンド（数日〜1ヶ月）を予測してください。使用モデルがリアルタイム情報にアクセス可能であることが前提です。

▼目的：
次に示す企業または株式指標（例：日経平均、S&P500、テスラ、エヌビディア等）の**短期トレンド予測（数日〜1ヶ月）**を行うこと。

▼対象銘柄（例）：
- 日経平均株価
- S&P500
- テスラ（TSLA）
- エヌビディア（NVDA）

▼指示内容（全体処理を一括で行うこと）：

1. 【企業・市場の最新ニュース】
　対象銘柄に関する直近の重要ニュース・経済情勢・企業発表をWebから収集してください（過去7日以内）。
　例：決算、レイオフ、業績予測、訴訟、規制動向、業界再編 など

2. 【直近チャート傾向】
　Web上でチャートを視認し、以下の傾向を簡潔に要約してください：
　- 直近5日・1ヶ月の株価推移
　- 出来高の増減傾向
　- ボラティリティの特徴

3. 【SNS/世論動向】
　対象銘柄に関するTwitter、Reddit、StockTwitsなどのSNS動向・感情分析を行ってください（例：ポジティブな話題が急増・投資家心理が悪化）。

4. 【主要指標・マクロ経済】
　次の情報も同時にWeb参照して、影響度を定量/定性評価してください：
　- FRB金利政策の発表予定と市場の織り込み具合
　- インフレ率（CPI）・失業率・為替動向（USD/JPYなど）
　- 地政学的リスク（中東・中国・選挙など）

5. 【AIによるパターン予測】
　上記すべてのデータに基づき、以下を論理的に予測してください：
　- 今後1週間・1ヶ月の株価推移（上昇・横ばい・下落の可能性と理由）
　- 投資家が注目すべきポイント
　- 今後の変動要因と、最も影響力が強いファクター

6. 【出力形式】
　以下の構成で最終レポートとして出力してください：
　---
　■ 銘柄名
　■ 現在の株価・チャート傾向（要約）
　■ 直近の重要ニュース
　■ SNSおよび世論動向
　■ マクロ経済・金融政策の影響
　■ 総合分析と予測
　■ 予想される投資家の行動と推奨対策（買い・売り・静観など）
　---

▼重要ルール：
- PythonやAPIは使用しないでください（Web検索のみで完結）。
- 統計用語や専門的語句には簡単な説明も添えてください。
- 仮説ではなく、実データに基づいた推測をしてください。
- 投資助言や断定は避け、傾向・可能性にとどめてください。

以上をもとに、対象銘柄ごとに1件ずつ丁寧に処理し、最終的なトレンド予測レポートを提示してください。

以下は、リアルタイムの株価データを取得し、それをOpenAI APIに渡して市場トレンドや株価予測を行うための、Pythonスクリプトの一例です（APIキー等はご自身で適切に設定してください）。

 機能概要

1. yfinanceを使用して株価データをリアルタイム取得
2. 最新ニュースをGoogle News RSSから取得（API不要）
3. OpenAI GPT-4 APIに渡して、分析と予測をさせる

必要ライブラリ（インストールしていない場合）

pip install yfinance openai feedparser

スクリプト全体（Python + OpenAI連携）

import yfinance as yf
import feedparser
import openai
import datetime

# --- OpenAI APIキー設定 ---
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

# --- 対象銘柄設定（例：Tesla）---
ticker_symbol = "TSLA"
stock = yf.Ticker(ticker_symbol)

# --- 株価データ取得 ---
today = datetime.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
hist = stock.history(period="5d")  # 直近5日分

price_data = hist[['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']].to_string()

# --- ニュース取得（Google News RSS）---
rss_url = f"https://news.google.com/rss/search?q={ticker_symbol}+stock"
feed = feedparser.parse(rss_url)

news_items = []
for entry in feed.entries[:5]:  # 最新5件
    news_items.append(f"{entry.title}\n{entry.link}")

news_summary = "\n\n".join(news_items)

# --- GPTに渡すプロンプト作成 ---
prompt = f"""
あなたは有能な金融アナリストです。
以下の株価データと最近のニュースを参考に、今後数日の{ticker_symbol}の株価トレンドを予測してください。
具体的には、短期的な上昇または下落の見込み、ボラティリティ傾向、注目すべきリスク要因を含めてください。

【株価データ（過去5日）】
{price_data}

【最新ニュース】
{news_summary}

# 出力フォーマット
1. 短期予測（2〜5日）
2. 背景分析
3. リスク要因と市場感情
4. 結論・推奨（買い/売り/様子見）
"""

# --- GPT-4へ送信 ---
response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    temperature=0.5
)

# --- 出力表示 ---
print(response["choices"][0]["message"]["content"])

注意点

• YOUR_OPENAI_API_KEY の部分はご自身のAPIキーに差し替えてください。
• yfinance は遅延あり。正確な「リアルタイム株価」ではなく、若干のタイムラグがあります。
• ニュース取得には制限があるため、必要に応じて別のニュースソースに切り替えてください。

市場トレンド分析と株価予測の統合：生成AI・ChatGPTの活用法

市場トレンドの分析に株価予測を組み込むことで、より包括的で実用的な投資判断が可能になります。生成AIやChatGPTは、大量のデータからパターンを抽出し、未来の動向を予測するのに非常に強力なツールです。ここでは、市場トレンド分析に焦点を当てつつ、株価予測も行うための具体的なプロンプト例と、その実行方法について解説します。

市場トレンド分析と株価予測の連携の考え方

市場トレンド分析は、株価の方向性や勢いを把握するためのものです。これには、テクニカル指標（移動平均線、RSI、MACDなど）、市場全体のセンチメント、マクロ経済指標などが含まれます。株価予測と組み合わせることで、単なる個別の株価の動きだけでなく、市場全体の背景を考慮した予測が可能になります。

AIを活用した連携予測の主な要素は以下の通りです。

1. データ収集:
   • 株価データ: 個別銘柄だけでなく、日経平均株価やS&P 500などの市場インデックスデータも重要です。
   • テクニカル指標データ: 各種移動平均線、RSI、MACDなどの計算に必要なデータ。
   • 市場センチメントデータ: ニュース記事、SNSの投稿、経済指標発表時の市場の反応など。
   • マクロ経済データ: GDP成長率、政策金利、消費者物価指数など。
2. 特徴量エンジニアリング:
   • 株価データから、トレンドを示す特徴量（例：長期移動平均線と短期移動平均線のクロス、RSIの買われすぎ/売られすぎ水準）を作成します。
   • 市場センチメントを数値化（感情分析）して特徴量に加えます。
   • マクロ経済指標を組み込み、市場全体の背景を反映させます。
3. モデル選択と学習:
   • 市場トレンドと個別株価の双方に影響を与える可能性のある複雑なパターンを学習できるモデル（例：LSTM、Transformerベースのモデル、Gradient Boostingなど）が有効です。
   • 個別銘柄の株価予測モデルと、市場トレンド予測モデルを別々に構築し、それぞれの予測結果を統合するアプローチも考えられます。
4. 予測と評価:
   • 個別の株価予測に加えて、市場全体のトレンド（上昇トレンド、下降トレンド、レンジ相場など）も予測します。
   • 予測結果の精度だけでなく、トレンド予測がどの程度市場の動きに合致しているかを評価します。

プロンプト例と使い方

以下のPythonプロンプトは、個別銘柄の株価データと市場インデックスデータ（例: 日経平均）の両方を取り込み、個別株価の予測に市場トレンドの要素を組み込むことを目指します。ここでは、シンプルに市場インデックスの「ラグ特徴量」を個別株価予測の特徴量に含めることで、トレンドの影響を考慮します。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# --- ユーザーが提供するデータと設定 ---
# 1. 個別銘柄の株価データファイルパス (CSV形式)
#    CSVには最低限 'Date' (日付) と 'Close' (終値) 列が必要です。
stock_data_path = 'ここに個別銘柄の株価データのCSVファイルパスを貼り付けてください'

# 2. 市場インデックスの株価データファイルパス (CSV形式, 例: 日経平均, S&P 500)
#    CSVには最低限 'Date' (日付) と 'Close' (終値) 列が必要です。
market_index_data_path = 'ここに市場インデックスデータのCSVファイルパスを貼り付けてください'

# 3. 予測対象の個別銘柄の列名 (通常は 'Close')
target_column = 'Close'

# 4. 予測期間 (例: 5日後の株価を予測する場合、5を設定)
prediction_days = 5

# 5. 使用するモデルの選択 (現在はRandomForestRegressor)
selected_model = 'RandomForestRegressor' # 'RandomForestRegressor' or 'LinearRegression'

# --- ここからAIによる市場トレンド分析と株価予測処理 ---

def analyze_and_predict_stock_with_market_trend(
    stock_path, market_path, target_col, pred_days, model_choice
):
    try:
        # 個別銘柄データの読み込み
        df_stock = pd.read_csv(stock_path)
        df_stock['Date'] = pd.to_datetime(df_stock['Date'])
        df_stock = df_stock.set_index('Date').sort_index()

        # 市場インデックスデータの読み込み
        df_market = pd.read_csv(market_path)
        df_market['Date'] = pd.to_datetime(df_market['Date'])
        df_market = df_market.set_index('Date').sort_index()
        # 列名を分かりやすく変更
        df_market = df_market.rename(columns={'Close': 'Market_Close'})

    except FileNotFoundError as e:
        print(f"エラー: ファイルが見つかりません - {e.filename}")
        return
    except KeyError as e:
        print(f"エラー: 必要な列が見つかりません - {e}. CSVに'Date'と'Close'列があるか確認してください。")
        return

    # データの結合: 個別銘柄データに市場インデックスデータを結合
    # 日付を基準に結合し、欠損値が生じる可能性があるので注意
    df_combined = pd.merge(df_stock, df_market['Market_Close'], left_index=True, right_index=True, how='inner')
    df_combined = df_combined.dropna()

    if df_combined.empty:
        print("エラー: データの結合後、有効なデータがありません。日付範囲またはCSVの内容を確認してください。")
        return

    # 特徴量エンジニアリング
    # 個別銘柄のラグ特徴量
    for i in range(1, pred_days + 6): # 過去5日間のラグ特徴量を考慮 (調整可能)
        df_combined[f'{target_col}_lag_{i}'] = df_combined[target_col].shift(i)

    # 市場インデックスのラグ特徴量 (市場トレンドの要素として)
    for i in range(1, pred_days + 6):
        df_combined[f'Market_Close_lag_{i}'] = df_combined['Market_Close'].shift(i)

    # 目的変数 (予測対象) の作成
    df_combined['target'] = df_combined[target_col].shift(-pred_days)

    # NaNを含む行の削除 (ラグ特徴量や目的変数作成で生じる)
    df_combined = df_combined.dropna()

    if df_combined.empty:
        print("エラー: 特徴量・目的変数作成後、有効なデータがありません。データの期間や量を確認してください。")
        return

    # 特徴量 (X) と目的変数 (y) の分離
    X = df_combined.drop(columns=[target_col, 'Market_Close', 'target'])
    y = df_combined['target']

    # 訓練データとテストデータに分割 (時系列データのため、時系列順に分割)
    train_size = int(len(df_combined) * 0.8)
    X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:]
    y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:]

    if X_train.empty or X_test.empty:
        print("エラー: データ分割後、訓練データまたはテストデータが空です。データの期間が短すぎる可能性があります。")
        return

    # モデルの選択と学習
    model = None
    if model_choice == 'RandomForestRegressor':
        model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
        print("モデル: RandomForestRegressor を使用します。")
    elif model_choice == 'LinearRegression':
        from sklearn.linear_model import LinearRegression
        model = LinearRegression()
        print("モデル: LinearRegression を使用します。")
    else:
        print(f"エラー: 未知のモデル選択 - {model_choice}")
        return

    model.fit(X_train, y_train)

    # テストデータでの予測
    predictions = model.predict(X_test)

    # 予測結果の評価
    mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
    rmse = np.sqrt(mse)
    print(f"\n--- 予測結果の評価 ---")
    print(f"平均二乗誤差 (MSE): {mse:.2f}")
    print(f"二乗平均平方根誤差 (RMSE): {rmse:.2f}")

    # 最新のデータでの予測 (将来の株価予測)
    # 訓練データとテストデータに分割した後の最新データを使用
    # X_testの最後の行（最も新しいデータ）を使って予測を行う
    latest_data_for_prediction = X.iloc[-1:].copy()
    if not latest_data_for_prediction.empty:
        future_prediction = model.predict(latest_data_for_prediction)
        print(f"\n--- 将来の株価予測 (市場トレンド考慮) ---")
        print(f"現在のデータに基づいた{pred_days}日後の予測株価: {future_prediction[0]:.2f}")
    else:
        print("\n将来の株価予測に必要な最新データが不足しています。")


    # 予測結果の可視化
    plt.figure(figsize=(14, 7))
    plt.plot(y_test.index, y_test, label='実際の株価', color='blue', alpha=0.7)
    plt.plot(y_test.index, predictions, label='予測株価', color='red', linestyle='--', alpha=0.7)
    plt.title(f'{pred_days}日後の株価予測 (モデル: {model_choice}, 市場トレンド考慮)')
    plt.xlabel('日付')
    plt.ylabel('株価')
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    plt.show()

# 関数呼び出し
analyze_and_predict_stock_with_market_trend(
    stock_data_path, market_index_data_path, target_column, prediction_days, selected_model
)

プロンプトの使い方

1. Python環境の準備:
   • Pythonがインストールされていることを確認してください。
   • 必要なライブラリをインストールします。コマンドプロンプトやターミナルで以下を実行してください。

     Bash

     pip install pandas scikit-learn numpy matplotlib
     

2. 株価データの準備:
   • 個別銘柄の株価データ: 予測したい個別銘柄の過去の株価データ（CSV形式）を用意します。最低限、「日付」を示す列（例: Date）と「終値」を示す列（例: Close）が必要です。
   • 市場インデックスの株価データ: 日経平均株価、S&P 500、TOPIXなどの市場全体の動きを示すインデックスの過去データ（CSV形式）を用意します。こちらも、「日付」と「終値」の列が必要です。
   • 両方のCSVファイルの日付範囲が重なっていると、より良い分析結果が得られます。データはYahoo! https://www.google.com/search?q=Finance%E3%82%84Investing.comなどからダウンロードできます。
   • CSVファイルの例:

     コード スニペット

     # individual_stock.csv
     Date,Open,High,Low,Close,Volume
     2023-01-01,100,105,98,103,100000
     2023-01-02,103,108,102,107,120000
     ...
     
     # market_index.csv
     Date,Open,High,Low,Close,Volume
     2023-01-01,27000,27100,26900,27050,50000000
     2023-01-02,27050,27200,27000,27150,55000000
     ...
     

3. コードの実行:
   • 上記のPythonコードをコピーし、任意のテキストエディタに貼り付けます。
   • 重要:
     • stock_data_path = 'ここに個別銘柄の株価データのCSVファイルパスを貼り付けてください'
     • market_index_data_path = ‘ここに市場インデックスデータのCSVファイルパスを貼り付けてください’の部分を、準備したCSVファイルの正確なパスに書き換えてください。
       • 例: 'C:/Users/YourUser/Documents/individual_stock.csv' (Windows)
       • 例: '/Users/YourUser/Documents/market_index.csv' (macOS/Linux)
       • 同じフォルダにCSVファイルを置く場合は、ファイル名だけでも大丈夫です（例: 'individual_stock.csv'）。
   • 必要であれば、prediction_days（何日後の株価を予測するか）や selected_model（使用するモデル）を変更してください。
   • ファイルを .py 拡張子で保存します（例: stock_trend_predictor.py）。
   • コマンドプロンプトやターミナルを開き、保存したファイルのディレクトリに移動して、以下のコマンドを実行します。

     Bash

     python stock_trend_predictor.py
     

結果の見方

• 予測結果の評価: 平均二乗誤差 (MSE) や 二乗平均平方根誤差 (RMSE) は、モデルの予測誤差を示します。これらの値が小さいほど、モデルの予測精度が高いことを意味します。
• 将来の株価予測: 現在のデータに基づいたX日後の予測株価 に、モデルが算出した将来の株価が表示されます。ここでは、個別銘柄のデータだけでなく、市場インデックスの動きも考慮された予測となります。
• グラフ: 実際の株価と予測株価の推移がグラフで表示され、視覚的に予測の精度と市場トレンドの影響を確認できます。

予測精度と市場トレンド分析の深掘りのヒント

このプロンプトは、市場トレンドを株価予測に組み込むシンプルな例ですが、さらに分析を深めるために以下の点を検討できます。

より高度な特徴量エンジニアリング:

• テクニカル指標の導入: 個別銘柄および市場インデックスの両方に、RSI、MACD、ボリンジャーバンドなどのテクニカル指標を計算し、特徴量として追加します。
• ボラティリティ指標: ATR（Average True Range）などのボラティリティ指標を特徴量に含めることで、市場の変動の激しさを予測に反映させます。
• 経済指標の組み込み: 政策金利の変更、GDP発表、失業率などの重要なマクロ経済指標を数値化して特徴量に加えます。

市場センチメント分析:

• ニュースデータ: 関連する経済ニュースや個別企業のニュース記事を収集し、自然言語処理（NLP）を用いて感情分析（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を行います。その感情スコアを予測モデルの特徴量として利用します。
• SNSデータ: Twitter（X）などのSNSから特定のキーワード（例: 株式コード、企業名）を含む投稿を収集し、感情分析を行います。

複数のモデルのアンサンブル:

• 異なる種類のモデル（例: 時系列特化型モデルのARIMAやProphet、深層学習モデルのLSTM、従来の機械学習モデルのRandomForest）を組み合わせて予測を行うアンサンブル学習は、単一モデルよりも高い精度を出す可能性があります。
• 市場トレンドの予測に特化したモデル（例: トレンドの方向性だけを予測する分類モデル）を別途構築し、その予測結果を個別株価予測モデルの特徴量として組み込むことも有効です。

動的なモデル更新:

市場環境は常に変化するため、モデルを定期的に最新のデータで再学習させる（オンライン学習や再学習の自動化）ことで、予測精度を維持・向上させることが重要です。

市場トレンドの分析と株価予測は、投資判断において非常に強力な組み合わせです。AIを活用することで、人間が手動で分析するには膨大すぎるデータから、有用なインサイトを抽出できるようになります。