活用事例
様々な業界で活用されている事例を紹介いたします。
【株価変動の予測】興味のある銘柄を監視し、変化を予測し、それに応じて対応する
世界の株式市場は広大で変動性があります。何千もの銘柄があり、（マクロ的な）経済イベントによって価値が常に変化するため、投資家が追跡することはほとんど不可能です。
さらに、信頼できる最新のデータを誰もが入手できるわけではありません。もしトレーダーがリアルタイムで株式情報を収集することができれば、関心のある銘柄を監視するだけでなく、時間の経過とともに価値の変化を予測し、それに応じて対応することができるようになるでしょう。
「KNIME」活用例
データサイエンティストは、KNIME Analytics Platformでワークフローを構築し、翌日の株価の変化率を推定します。ワークフローはPythonインテグレーションを使用してpandas-datareaderライブラリを介してストック情報を収集します。
ワークフローはKNIME Serverにデプロイされ、組み込みのスケジューリング機能を使用して、各営業日の開始時に実行されます。レポートが生成され、実行が終了するとすぐにトレーダーの受信トレイに配信され、メールを開いた瞬間に読むことができます。
なぜ「KNIME」を選ぶのか？
KNIME Analytics Platformは、データサイエンティストが使い慣れた環境で他のテクノロジーをシームレスに統合することを可能にします。この場合、Pythonインテグレーションを利用してYahoo Financeからデータを読み込んでいます。
KNIME Serverを利用することで、毎日のワークフローをスケジュールして実行することが可能になり、重要な株式情報をトレーダーやその他の意思決定者が利用できるようになります。
この活用事例は、KNIME社の信頼できるパートナーであるCrystalloids社が執筆したものです。