[IPO] 新規公開株の初値上昇率をAIで予測する[準備編]

投資の中でもIPOは非常に人気があります。浅ましくもその人気にあやかりたい新人ブロガーの主は最近人気のAI(機械学習)で初値上昇率(一般的なIPOの利益)を予測しようと思います。これで有望な会社であれば複数の口数を入札する方針にします。

予測するためには学習するパラメータが必要になります。こちらの記事でも少し書きましたが学習するパラメータを決めようと思います。

ただいざ考えても妙案が出てこないので先人たちの知恵を借ります。こちらのサイトで紹介している項目をとりあえずの学習項目にします。

  1. IPO企業の上場する株式市場はどこか

これは明確ですね~。IPOは東証1部か東証2部に上場する場合はあまり大きな利益は出せない可能性が高いらしいです。そのためマザーズ,ジャスダックに上場するIPOがねらい目とか。AIに学習させる場合は文字列でも良いんですが,東証1部:1 東証2部:2 マザーズ:3 JASDAQ:4 として数値データで学習させます。

2. IPOの当選本数,上場規模

これも明確に学習できますね。目論見書の以下部分を学習項目に使います。

3. IPO企業の事業内容(強みや独自性,新規性)

さて,AIに学習させるには一工夫いる内容が出て来ました。まずその企業がどの分野(情報・通信業かサービス業かなど)に分類されるかを数値で表現しようと思います。他に独自性や新規性なんかは何か重みづけしようかなぁ。。。

  4. IPO企業の過去5年以上の企業業績

これは目論見表にあればいいのですが毎回あるのでしょうか。とりあえず今回参考に見た目論見表にはありましたが。

このあたりから必要そうな項目を機械学習に入れようと思います。

  5. IPOの株主構成,ロックアップ契約

ロックアップは上場前から株を保有している株主が上場後一定期間(90日や180日間)の間は売却不可能になります。つまり上場後はそこまで急落に落ちる事はないという事です。この契約がされているかどうかですね。0か1で判断させますか。正直要らない項目な気がしますが。

株主構成はかなり厳しいですね。色々なパターンがあるので,売り出される株の比率だけでも学習させるか・・・?

これまでの内容から以下のようなファイルにデータを記入していき,AIに学習させて予測しようと思います。気の遠くなるような作業だなぁ

こんな感じでまとめます

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