深層学習＋ニュースセンチメントによる株価予測

株価予測は、マーケットの変動性・複雑性・投資家心理などが絡む非常に難しいテーマです。しかし、深層学習（Deep Learning） と ニュースセンチメント分析（News Sentiment Analysis） の進化により、価格パターンと市場心理を同時に捉える高精度な予測システムを構築できるようになってきました。

本記事では、
なぜ深層学習が株価予測に向いているのか、
どのようにニュースセンチメントを統合するのか、
必要な特徴量、システム構成、モデル例、実用上の注意点まで
包括的に解説します。
データサイエンス、FinTech、トレーディングシステム開発に携わる方に最適な内容です。

1. 深層学習が株価予測に向いている理由

市場には「線形ではない複雑な関係」が多く存在します。
Deep Learning はこのような特徴に非常に適しています。

深層学習が強いポイント

非線形パターンを直接学習できる
多数の特徴量を同時に扱える
長期的な価格依存関係（Trend、Momentum）を学習できる
市場レジームの変化に対応しやすい
価格・テクニカル指標・ニュース・イベントなど多種類のデータを統合可能

よく使われるモデル

LSTM / GRU（時系列に特化）
1D CNN / TCN（短期パターンの検出が得意）
Transformer（複雑な時系列・多特徴量に最も強力）

2. なぜ News Sentiment を加えるべきか

株価の変動は「ニュース」に強く反応します。
価格データだけでは説明できない動きも多いため、ニュースセンチメントを取り入れることで精度が大きく向上します。

センチメントが捉えるもの

市場心理（恐怖・楽観）
突発的なイベント反応
ファンダメンタル要因の変化
ネガティブ／ポジティブの強度
SNS や投資家コミュニティの話題性

一般的に、
センチメントを加えたモデルは 5〜20% 程度の精度改善が期待できます。

3. システムアーキテクチャ（Top-Down Mermaid 図）

flowchart TD
    A["ニュースソース：News API / RSS / ソーシャルメディア"] --> B["センチメント分析モデル（FinBERT / LLM）"]
    B --> C["日次センチメント特徴量の生成"]

    D["株価データ OHLCV + テクニカル指標"] --> E["特徴量エンジニアリング & マージ"]
    C --> E

    E --> F["深層学習モデル（LSTM / CNN / Transformer）"]
    F --> G["出力：価格予測 / 上下方向 / リターン"]
    G --> H["バックテスト & トレード戦略評価"]

4. 使用するデータと特徴量（Features）

価格データ（OHLCV）

Open
High
Low
Close
Volume
リターン、ボラティリティ
テクニカル指標（RSI, MACD, EMA, ATR など）

ニュースセンチメント特徴量

特徴量	内容
sentiment_mean	日次センチメント平均
sentiment_max	最もポジティブな記事
sentiment_min	最もネガティブな記事
sentiment_volume	記事数
risk_keywords	ネガティブ・リスク関連語の頻度（fraud, downgrade 等）

追加要素

過去のセンチメント（lag 1〜3）
センチメントの変動率
イベントフラグ（決算発表日など）

5. モデルはどのように学習するのか

一般的な設定では、過去 60 日分のデータを入力し、翌日の価格または方向を予測します。

モデル別の特徴

LSTM：長期依存関係に強い
CNN/TCN：短期のパターン（ブレイクアウト等）に強い
Transformer：複数特徴量・複雑な時系列に最も高精度

6. 簡易コードサンプル

データの統合

df = pd.merge(price_df, sentiment_df, on="Date", how="left")
df.fillna(0, inplace=True)

シーケンス作成

def create_sequences(data, w=60):
    X, y = [], []
    for i in range(w, len(data)):
        X.append(data[i-w:i])
        y.append(data[i, df.columns.get_loc("Close")])
    return np.array(X), np.array(y)

LSTM モデル

model = Sequential([
    LSTM(128, return_sequences=True, input_shape=(60, n_features)),
    LSTM(64),
    Dense(32, activation="relu"),
    Dense(1)
])
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")