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

  • 2020.6.22
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    KNIME Hubでワークフローを表示する

    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。

     

    原文:https://www.knime.com/predicting-stock-value-changes

     

    KNIME は無料でダウンロードが可能です。
    ぜひお試しください。

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