（グラフは筆者作成）
これからの時代、金融アドバイザーとして基本的なプログラミング、人工知能（機械学習）等の知識は身につけておかないといけないかなと思います
そこで、ブラウザからPythonを実行できるサービスGoogle Colaboratory(Colab)を用い、Meta（旧Facebook）が公開している時系列予測ライブラリ「Prophet」を利用して、過去の株価データから今後の株価を予想するプログラムを動かしてみました
「Prophet」の予測モデルは過去の時系列データを
g(t):トレンド関数
s(t):季節変化
h(t):休日効果
εt:誤差項
に分解し、時系列はこれらの要素の和と捉え下記のようなモデル式を組み立てているそうです
y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+εt.
※Prophetのモデル式を1から理解するーBASE PRODUCT TEAM BLOGより
https://devblog.thebase.in/entry/2019/12/20/110000_1
銘柄は特に意味もなく伏せておきますが、イメージ的には上記のような感じになります
参考サイト：「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2107/27/news006.html
