【Python株価分析】データ取得・可視化・予測まで完全ガイド！

1. はじめに｜Pythonで株価分析ってどんなことができるの？

「株価分析」って聞くと、なんだか専門家や投資家だけのものに思えるかもしれません。でも実は、Pythonというプログラミング言語を使えば、誰でも手軽に株価を取得してグラフにしたり、予測モデルを作ったりできるんです。

Pythonは、金融・データ分析の分野で世界中の企業に使われている強力なツールです。GoogleやNetflixといった大手企業も活用しており、「データサイエンスを学ぶならPython」と言われるほど、人気と実力を兼ね備えています。

では、Pythonを使ってどんな株価分析ができるのでしょうか？
この記事では、以下のようなことが学べます。

• 株価データ（日経平均・ナスダック・個別株など）を自動で取得する方法
• 過去の価格データをグラフで可視化するテクニック
• 「移動平均」や「RSI」などのテクニカル指標を使った分析
• 株価が上がるか下がるかを予測する機械学習モデルの作り方

これらを一つずつやさしく解説していきますので、投資に活かしたい方や、Pythonで実践的なデータ分析を学びたい方にもぴったりです。

プログラミングがはじめてでも大丈夫！Pythonなら、株価データの分析が楽しくなりますよ。それでは一緒に、株価分析の世界に入ってみましょう！

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2. データ取得の基本｜Pandas DataReaderで株価を取る

株価を分析するには、まず「データの入手」が必要です。Pythonでは、金融データを自動で取得できるライブラリがいくつかありますが、ここでは初心者にも扱いやすい pandas_datareader を使ってみましょう。

📥 pandas_datareaderのインストール方法

まずはライブラリをインストールしましょう。以下のコマンドを実行するだけでOKです。

pip install pandas_datareader

また、日付の操作には datetime モジュールもよく使われます。これは標準で使えるので、追加インストールは不要です。

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🧪 株価データを取得してみよう

たとえば「日経平均株価」を取得するには、Yahoo! Financeをデータソースとして使います。以下は実際のコード例です。

import pandas_datareader.data as web
import datetime

start = datetime.datetime(2022, 1, 1)
end = datetime.datetime(2023, 1, 1)

# ^N225 は日経平均株価のシンボル
nikkei = web.DataReader("^N225", "yahoo", start, end)
print(nikkei.head())

出力されるのは、以下のような表形式（DataFrame）です：

Date	High	Low	Open	Close	Volume	Adj Close
2022-01-04	29323	28771	29123	28891	800000	28891
…	…	…	…	…	…	…

このようにして、過去の株価データ（日足）を簡単に取得できます。

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🌍 他にも取得できるデータの例

対象	シンボル例	備考
ナスダック	^IXIC	米国全体の株価指数
アップル株	AAPL	個別企業の株価
ビットコイン	BTC-USD	仮想通貨の対ドル相場
為替	JPY=X	円とドルの為替レート

複数の資産を同時に比較したいときも、リストでシンボルをまとめて処理すれば簡単です。

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🧾 取得したデータの基本操作

取得したデータは DataFrame 型です。以下のような操作がよく使われます。

# データの先頭5行を表示
print(nikkei.head())

# 特定のカラム（終値）のみ取り出す
print(nikkei['Close'])

# 欠損値の確認
print(nikkei.isnull().sum())

Pythonに慣れてくると、「移動平均を出す」「日付でフィルタリングする」などの操作もどんどんできるようになりますよ。

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3. データを整える｜特徴量と前処理の実践

株価データを取得したら、次にやることは「データの整形（前処理）」です。分析や予測を行うためには、そのままのデータを使うのではなく、分析しやすい形に整える必要があります。

🧹 欠損値をチェック＆削除

まずは、データに「空欄（NaN）」が含まれていないか確認しましょう。金融データには、祝日や取引停止などで空白になる日があるので要注意です。

# 欠損値のチェック
print(nikkei.isnull().sum())

# 欠損値のある行を削除
nikkei = nikkei.dropna()

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📅 日付を扱いやすくする

DataFrame のインデックスが「日付」になっている場合、日付から曜日や月などを取り出すことができます。

# 曜日（0=月, 6=日）を新しい列に追加
nikkei['Weekday'] = nikkei.index.weekday

# 週番号を追加（例えば年の第1週〜第52週など）
nikkei['Week'] = nikkei.index.isocalendar().week

こういった情報は、あとで分析や機械学習でトレンドの把握や予測の精度向上に使えます。

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🔍 カラム名を分かりやすく変更

必要に応じて、列名（カラム名）をわかりやすい日本語や短縮名に変更しておくのも便利です。

nikkei.rename(columns={
    'Close': '終値',
    'Open': '始値',
    'High': '高値',
    'Low': '安値',
    'Volume': '出来高'
}, inplace=True)

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📈 移動平均などの特徴量を追加しよう

**特徴量（特徴的なデータの列）**を追加することで、予測モデルや分析の精度が向上します。以下はよく使われるものです：

▷ 終値の移動平均（SMA: Simple Moving Average）

# 5日移動平均
nikkei['SMA_5'] = nikkei['終値'].rolling(window=5).mean()

# 25日移動平均
nikkei['SMA_25'] = nikkei['終値'].rolling(window=25).mean()

▷ 終値の前日比（％変化）

nikkei['前日比率'] = nikkei['終値'].pct_change()

▷ 実体（始値と終値の差）

nikkei['実体'] = nikkei['終値'] - nikkei['始値']

▷ 前日との終値の差分

nikkei['終値_diff'] = nikkei['終値'].diff()

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4. グラフで可視化！matplotlibとmplfinance

数値データをただ眺めているだけでは、なかなか変化の傾向がつかめません。そこで大活躍するのが **「可視化（グラフ化）」**です。Pythonには、データをグラフで表現するための便利なライブラリがいくつもあります。

今回は、2つのライブラリを紹介します。

• matplotlib：汎用的なグラフ描画ライブラリ
• mplfinance：金融データに特化したローソク足チャート描画ライブラリ

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🖼 matplotlibで株価の線グラフを描く

Pythonで一番よく使われるグラフライブラリが matplotlib です。まずは、終値を線グラフで描画してみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(nikkei['終値'], label='終値', color='blue')
plt.plot(nikkei['SMA_25'], label='25日移動平均', color='orange')
plt.title("日経平均株価と移動平均")
plt.xlabel("日付")
plt.ylabel("価格（円）")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

📝 figsize でグラフのサイズ、label で凡例、legend() で表示、grid() でグリッド線を追加できます。

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🕯 mplfinanceでローソク足チャートを描く

株価分析といえば、やはり「ローソク足チャート」ですよね。これを簡単に描けるのが mplfinance（エムピーエル・ファイナンス）というライブラリです。

🔧 インストール方法

pip install mplfinance

🔥 実際のコード

import mplfinance as mpf

# データをローソク足形式で描画
mpf.plot(nikkei, type='candle', style='charles', volume=True, mav=(5, 25), title="日経平均ローソク足")

• type='candle'：ローソク足
• style='charles'：見た目のスタイル（色・線など）
• volume=True：出来高も表示
• mav=(5, 25)：移動平均線も表示

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📊 複数グラフを上下で表示する

たとえば、上に価格チャート、下にRSIやMACDを表示したいときも簡単です。

apds = [
    mpf.make_addplot(nikkei['RSI'], panel=1, color='purple', ylabel='RSI'),
    mpf.make_addplot(nikkei['MACD'], panel=2, color='green', ylabel='MACD')
]

mpf.plot(nikkei, type='candle', style='yahoo', volume=True, addplot=apds)

panel=1, panel=2 を指定すると、上下にグラフを並べて表示できます。

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5. テクニカル指標を導入しよう｜TA-Libと分析例

「この株、買い時かな？」「そろそろ売った方がいいかも？」
そんな判断をサポートしてくれるのが テクニカル指標 です。これらは、株価の動きや出来高をもとに、トレンドや売買タイミングを見極めるために使われます。

Pythonでテクニカル指標を扱うには、主に以下の2つの方法があります。

• 数式を使って自分で計算する
• TA-Lib（Technical Analysis Library）というライブラリを使う

ここでは、TA-Libを使った方法を中心に紹介します。

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🧰 TA-Libって何？

TA-Libは、MACDやRSI、ボリンジャーバンド、一目均衡表など、100種類以上のテクニカル指標を簡単に計算できるライブラリです。

ただし、通常のインストールではエラーになることも多いため、次のような方法が使われます：

方法①：pipでインストール（うまくいけばラッキー）

pip install TA-Lib

方法②：Docker環境を使う（確実でおすすめ）

Dockerを使えば、TA-Libが事前にインストールされた環境を手軽に用意できます。難しい設定をスキップできるので、初心者にも安心です。

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📉 よく使われるテクニカル指標の例

✅ 移動平均線（SMA）

import talib

nikkei['SMA_25'] = talib.SMA(nikkei['終値'], timeperiod=25)

ゴールデンクロス（短期線が長期線を上抜け）は買いシグナル、
デッドクロス（短期線が長期線を下抜け）は売りシグナルとされます。

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✅ MACD（移動平均収束拡散法）

macd, signal, hist = talib.MACD(nikkei['終値'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
nikkei['MACD'] = macd
nikkei['MACD_signal'] = signal

• MACDが0より上：上昇トレンドの可能性
• MACDがシグナルを上抜け：買いサイン
• 下抜け：売りサイン

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✅ RSI（相対力指数）

nikkei['RSI'] = talib.RSI(nikkei['終値'], timeperiod=14)

• RSIが70以上：買われ過ぎ（売り検討）
• RSIが30以下：売られ過ぎ（買い検討）

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✅ ボリンジャーバンド

upper, middle, lower = talib.BBANDS(nikkei['終値'], timeperiod=20)
nikkei['BB_upper'] = upper
nikkei['BB_middle'] = middle
nikkei['BB_lower'] = lower

バンドの外にローソク足が飛び出すと、相場が過熱している可能性があります。

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✅ 一目均衡表（Ichimoku Kinko Hyo）

tenkan, kijun, senkou_spanA, senkou_spanB, chikou = talib.ICHIMOKU(
    nikkei['高値'], nikkei['安値'], nikkei['終値']
)

nikkei['転換線'] = tenkan
nikkei['基準線'] = kijun
nikkei['先行スパン1'] = senkou_spanA
nikkei['先行スパン2'] = senkou_spanB
nikkei['遅行線'] = chikou

一目均衡表は日本発祥の分析手法で、「雲（スパン1と2）」の上にあるか、下にあるかを見ることで、トレンドを把握できます。
雲を突き抜ける動きや、雲のねじれはトレンド転換のヒントになります。

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🔍 可視化してシグナルを見つけよう！

描画には前章の mplfinance を活用すると、テクニカル指標とローソク足を組み合わせて視覚的に把握できます。

たとえば、MACDやRSIをローソク足の下に表示すると、売買のタイミングがぐっと見やすくなります。

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6. 株価予測の基礎｜LSTMで上がるか下がるかを分類

「明日の株価って上がる？それとも下がる？」
…投資をしている人なら、誰もが気になるポイントですよね。

そんな“未来を予測したい！”というときに登場するのが、LSTM（Long Short-Term Memory）というAIの仕組みです。LSTMは、過去のデータを参考にして未来を予測するのが得意な機械学習モデルで、特に時間の流れが大切なデータ＝時系列データを扱うのに向いています。

ここでは、LSTMを使って「株価が上がるか下がるか」を分類する方法を、順番に解説していきます！

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🧹ステップ①：目的に合わせてデータを準備しよう

まず、AIに学習させるための「データセット」を用意します。

✅やることリスト：

• 終値（Close）を使って「翌日上がるか下がるか」をラベルにする
  たとえば、今日より明日の終値が高ければ「1（上がる）」、そうでなければ「0（下がらない）」という具合です。
• 不要な情報を削除する
  「銘柄名」や「市場コード」など、予測に関係ない列は削除します。
• 曜日や月ごとの特徴を追加する
  「週明けは株価が動きやすい」「月末に下がりやすい」などの傾向を見るためです。

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🔧ステップ②：データを標準化しよう

AIにとって、1や1000みたいに桁がバラバラなデータは扱いにくいんです。なので、全部のデータを「だいたい同じくらいの大きさ」にそろえる**標準化（Standardization）**を行います。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

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🧠ステップ③：LSTMモデルを作って学習させよう

いよいよLSTMモデルの登場です！
以下のような形で、Keras（TensorFlowの中の便利ツール）を使ってLSTMモデルを作れます。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=False, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # 上がる or 下がるの二択

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32)

このモデルは、訓練データから「上がる／下がらない」を覚え、未来のデータに対して答えを出してくれます。

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🧪ステップ④：予測の結果を評価しよう

せっかく学習したモデルがどれくらい当たるのか、予測の精度をチェックしてみましょう！

✅使える評価指標

• Accuracy（正解率）
  全体のうち、何％の予測が当たったかを表します。
• 混同行列（Confusion Matrix）
  「本当は上がるのに外した」「下がると予測して当たった」など、細かい当たり外れの内訳がわかります。

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score

y_pred = model.predict(X_test)
y_pred_labels = (y_pred > 0.5).astype(int)

print(confusion_matrix(y_test, y_pred_labels))
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred_labels):.2f}")

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📝まとめ：LSTMでできることと注意点

• LSTMは「時系列データに強い」AIモデル
• 株価の過去データを学習して、未来の動きを予測できる
• 結果はAccuracyや混同行列で評価できる

でも注意点もあります。LSTMは「上がる・下がる」を当てることはできますが、100％の正解は存在しません。株価はニュースや出来事に大きく左右されるので、「補助ツール」として使う意識が大事です。

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7. 連続値を予測する｜重回帰分析の基本

前の章では、「株価が上がるか下がるか？」を予測する**LSTM（二値分類）の方法をご紹介しましたが、
今度はもっと踏み込んで、「明日の終値はいくらになるのか？」という数値の予測（回帰分析）**に挑戦してみましょう。

ここで活躍するのが、Pythonの機械学習ライブラリ scikit-learn を使った重回帰分析です。

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🧮 重回帰分析ってなに？

重回帰分析（Multiple Linear Regression）は、複数の説明変数から1つの目的変数（予測したい値）を導き出す方法です。

たとえば…

• SMA（移動平均）
• RSI（相対力指数）
• MACD

といった複数のテクニカル指標を使って、「明日の株価（終値）」を予測するイメージです。

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🛠 データの準備とモデル構築

まずは、使う特徴量（説明変数）と目的変数（予測したい値）を選びます。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

# 説明変数（特徴量）
features = ['SMA_25', 'RSI', 'MACD']
X = nikkei[features].dropna()

# 目的変数（翌日の終値）
y = nikkei['翌日終値'].dropna()

# モデルの構築と学習
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 予測の実行
y_pred = model.predict(X)

# RMSE（誤差の平均）を計算
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y, y_pred))
print("RMSE:", rmse)

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📊 RMSEとは？

RMSE（Root Mean Squared Error）は、予測と実際の株価のズレを平均したものです。
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。

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🔍 モデルの係数を見る

回帰モデルでは、各変数がどれだけ結果に影響を与えているかを見ることもできます。

for name, coef in zip(features, model.coef_):
    print(f"{name} の係数: {coef}")

• 正の値なら「その指標が上がると株価も上がる傾向」
• 負の値なら「その指標が上がると株価は下がる傾向」

※変数ごとのスケールが異なるときは、事前に StandardScaler などで標準化しておくとより正確な比較ができます。

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⚠ 注意点：過学習やデータの偏りに注意

• 過去のデータだけで学習したモデルは、将来の急変動には弱い傾向があります
• テストデータ（未知のデータ）での精度検証や、時系列に適したクロスバリデーションも行うとより信頼性が高まります

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8. Python環境の準備とおすすめツール

ここまで読んで、「Pythonで株価分析や予測、面白そう！」と思っても、最初に「環境構築ってむずかしそう…」と感じる方も多いかもしれません。

でもご安心を！
Pythonには初心者にもやさしい開発環境がいくつかあります。ここでは、すぐに始められるおすすめのツールや使い方をご紹介します。

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🧪 Anacondaとは？インストールと活用法（Windows／Mac対応）

Pythonで株価分析を始めるなら、まずおすすめなのが「Anaconda（アナコンダ）」という無料の統合開発環境です。Python本体に加えて、PandasやMatplotlib、Jupyter Notebookなどの分析ツールが最初から入っていて、とても便利です。

💻 Anacondaとは？

Anacondaは、PythonやRといった言語を使ったデータサイエンスに特化したプラットフォームです。面倒なライブラリのインストールをせずに、すぐに分析を始められる環境が手に入るのが最大の魅力です。

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🪟 Windowsでのインストール手順

1. Anacondaの公式ダウンロードページ（https://www.anaconda.com/download/）へアクセス
2. Individual Edition（無料版）の「Windows」→「Python 3.xバージョン」を選び、64bit または 32bit をダウンロード
3. ダウンロードした .exe ファイルをダブルクリックして実行
4. セットアップウィザードが起動したら「Next」
5. ライセンス内容を確認し「I Agree」
6. 「Just Me（推奨）」を選んで「Next」
7. インストール先はデフォルトのままでOK。「Next」
8. 「Register Anaconda as my default Python 3.x」にチェックを入れて「Install」
9. 「Completed」と表示されたら「Next」→「Finish」で完了！

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🍎 Macでのインストール手順

1. ダウンロードページ（https://www.anaconda.com/download/）から「MacOS」→「Graphical Installer」を選択
2. .pkg ファイルをダブルクリックで起動
3. 「ようこそ」画面で「続ける」→ ライセンス確認で「続ける」→「同意する」
4. 「自分専用にインストール」を選択して「続ける」
5. インストール先を確認し「インストール」→ 完了後「閉じる」で終了！

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🚀 Anacondaインストール後の活用ポイント

📌 Anaconda Navigator

GUIベースで、Jupyter NotebookやSpyder、仮想環境の作成などがワンクリックでできるツールです。

• Windowsならスタートメニュー「Anaconda3」フォルダから
• Macなら「アプリケーション」フォルダから起動できます

📦 仮想環境の構築

Pythonやライブラリのバージョンごとに独立した環境を作れるので、プロジェクトごとのライブラリ競合を防げます。

# 仮想環境の作成例
conda create -n stock_env python=3.10

# 仮想環境の起動
conda activate stock_env

🧑‍💻 VS Codeとの連携

Microsoft製の軽量エディタ「Visual Studio Code」は、Python開発にも人気です。Anacondaインストール時に同時インストールすることも可能で、Jupyter拡張も搭載されています。

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Anacondaを使えば、最初の「面倒な設定」をすっ飛ばして、すぐにPythonで株価分析を始められます。
この環境を一度作っておけば、今後どんなプロジェクトにも使い回しが可能なので、ぜひ最初に整えておきましょう！

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💻 Jupyter Lab（ジュピター・ラボ）

Anacondaをインストールすると、Jupyter Labというブラウザベースの開発ツールが使えるようになります。

📌 Jupyter Labの主な特徴

• 結果がすぐ見える！
  セルにコードを書いてShift + Enterで実行すれば、その下に結果が即表示されます。グラフや表、3Dチャートまで表示できるのが便利！
• Markdownでドキュメントも作成可能
  コードだけでなく、解説やメモもMarkdown形式で一緒に書けるので、技術ドキュメントや分析レポートもこの1本で完結できます。
• 機械学習ライブラリも動く！
  TensorFlowやScikit-learn、PyTorchなども動作可能で、機械学習の実験環境としても人気です。
• オープンソース＆無料！
  誰でも自由に使えるのも大きな魅力。コストをかけずにプロ級の分析環境を手に入れられます。

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⚙ インストール方法と起動

方法①：Anacondaに同梱（初心者おすすめ）

Anacondaをインストールすると、Jupyter Labも一緒に使えるようになります。スタートメニューやターミナルから以下で起動できます：

jupyter lab

方法②：pipでインストール

pip install jupyterlab

ColabやVS Code派の方も、手元にJupyter環境があるとオフライン分析ができて便利です。

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🖥 Jupyter Labの使い方ざっくり解説

1. 起動するとブラウザが開く
   フォルダ一覧と作業スペースが表示されます。
2. 新しいNotebookを作成
   「Python 3」を選べば、すぐにコード入力ができます。
3. セルでコードを入力・実行
   Shift + Enterで実行、結果はすぐ下に！
4. セル操作モードを使い分けよう
   • 青枠：エディットモード（コード入力）
   • グレー枠：コマンドモード（セル操作）
5. 便利なショートカット
   • 新しいセル：A（上に追加）、B（下に追加）
   • セル削除：Dを2回押す（コマンドモード）
   • コメント化：Ctrl + /
   • 実行と新セル追加：Shift + Enter

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🎨 カスタマイズ・拡張も可能！

Jupyter Labは、見た目や機能を拡張できる柔軟性も大きな魅力です。

• テーマ変更：「Setting」→「JupyterLab Theme」でダークモードもOK
• 拡張機能：「Extension Manager」で拡張機能をインストール
• おすすめ：Variable Inspector
  現在使っている変数とその中身を一覧で確認できます。print()地獄から解放！

⚠️ 拡張機能の利用にはNode.jsが必要になることがあります。condaやHomebrewから簡単に導入できます。

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💾 Notebookを.pyファイルとして保存・実行する方法

分析が終わったら、NotebookをPythonファイルとして保存し、他の環境で実行することも可能です。

# 保存した.pyファイルを実行
%pwd            # 現在のフォルダ確認
cd フォルダ名   # ディレクトリ移動
%run -i script.py  # スクリプト実行

「Export Notebook as → Python script」で .py ファイルに変換できます。

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9. まとめ｜Pythonなら株価分析はここまでできる！

ここまで、Pythonを使った株価分析の一連の流れをじっくり見てきました。

はじめは「データの取得ってどうやるの？」というところからスタートし、
グラフによる可視化、テクニカル指標の分析、さらにはLSTMや回帰分析による未来の株価予測にまで踏み込みました。

一見むずかしそうに見える株価分析も、Pythonを使えば…

• 自動でデータを集めて
• キレイなグラフにして
• 予測モデルで未来の傾向を見通す

というところまで、誰でもステップバイステップで実現できることがわかったかと思います。

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✅ 今回の記事でできるようになったこと

• Pandasやpandas-datareaderで株価データを取得する方法
• Matplotlibやmplfinanceで株価チャートやローソク足を描画する方法
• TA-Libを使ってテクニカル指標（SMA, RSI, MACD, 一目均衡表など）を算出
• LSTMで「上がる／下がる」の分類予測
• 重回帰分析で具体的な終値を数値として予測
• AnacondaとJupyter Labで効率よくPython分析を進める環境構築方法

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🧠 Pythonを使うことで得られる強み

• 再現性のある分析ができる
  手動作業とは違い、コードベースなので「いつでも同じ条件で再分析」が可能！
• 自動化・効率化ができる
  毎日定時に最新株価を取得して予測する…といった自動レポート生成も夢じゃない！
• 機械学習やAIと自然に連携できる
  将来的にディープラーニングなど高度な手法を使いたくなっても、Pythonならそのまま拡張可能！

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🚀 最初の一歩を踏み出そう！

「難しそうだけど、ちょっと触ってみようかな…」
そう思った瞬間がチャンスです！

Pythonは、始めるハードルは低く、極めるほど奥が深いツールです。今回の記事がその第一歩のサポートになればうれしいです。

それでは、ぜひPythonとともにあなたの分析スキルをアップデートしてみてください！

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  【VSCode×Python】初心者向けカスタマイズ完全ガイド｜無料で最強のPython開発環境を作ろう！

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よくある質問（Q&A）