[IPO] 新規公開株の初値AI予測手法

AI(機械学習)プログラミングの構築ティアンドエス版

最近人気がすごい勢いで伸びているIPOの初値予測をするAIを作りました。学習元のデータとランダムフォレストによる多変量分析はこちらの記事で紹介しています。

早速ですが前回記事で作成したIPO.pickleファイルから予測モデルを立て,直近で上場するティアンドエスの初値予測をしようと思います。今回作ったプログラムは非常に短く,簡潔です。

import pandas as pd
import pickle

IPOModel = pickle.load(open('IPO.pickle', 'rb')) #pickleから予測モデルを取り出す
train_fname = 'IPOData.csv' #ティアンドエスのデータを入れたファイル

df_target = pd.read_csv(train_fname) #ティアンドエスのデータを読み取る

result = IPOModel.predict(df_target) #ティアンドエスのデータから予測する
print(result) #結果を表示
print("IPO") #気分で表示

たったのこれだけです。その結果が以下になります。