化学メーカーで「研究ごっこ」をしていますが、本当は博士課程に進学して、本物の研究がしたいと思っています。
進学資金・在学中の生活費など、金銭的な問題がネックで、現在は働きながら資金を貯めているところです。
でも、仮に貯金ができたとしても、在学中の生活費はどうするの？
学振に採用されれば理想的だけど、競争はかなり激しい。これは本当に悩ましい問題です。
元々は有機合成をやっていた
農薬の原体候補になる化合物を合成していたことがあります。
そのとき、薬が標的タンパク質とどう相互作用するのかを調べたくて、分子ドッキングやMDシミュレーションに取り組みました。
この時に、Pythonも少しだけ勉強しました。
当時は生成AIなんてなかったので、エラーが出るとそれだけで丸一日潰れることも…。
でも、今はめちゃくちゃ頭のいいAIさんがいます。時代は変わった。
昼は会社員、夜は株とコード
昼間は会社で働いているので、副収入を得る手段といえば、投資くらいしかありません。
PythonはWebスクレイピングやデータ分析、機械学習などにも使えるし、
「AIに相談しながらコードを組めば、もしかしたら…？」
と淡い期待を抱いてしまいました。
現在構築中の株式選抜モデル
3段階でふるいにかけて、上がりそうな銘柄を5〜10個選抜するモデルを作っています。
一次選抜：財務スクリーニング
- 東証プライム上場の2000銘柄から
- 財務指標（ROE・売上成長率・営業利益率など）で約200銘柄に絞る
二次選抜：テクニカル指標による分析
- 20種類前後のテクニカル指標を使ってスコア化
- 地合いやトレンドを加味してさらに絞り込み
三次選抜：機械学習で未来予測
- Transformerベースのモデルで2週間後の株価リターンを予測
- 上位銘柄だけを最終選抜 → 実際に発注
イメージ
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なんかそれらしいグラフ
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本当にこんなにリターン出るの？
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やらかしちゃったぜ
夢の実現と、そのための現実的な一歩
研究とお金、そして人生の分岐点。
この取り組みが、博士進学への道を切り開く第一歩になることを願って、
地味に、でも確実に前に進んでいます。
同じように、研究・進学・お金のことで悩んでいる人や、
株やPythonを使って何かを始めたいと思っている人にとって、
この試行錯誤の記録が、何かのヒントや勇気になれば嬉しいです。
次回は、一次選抜：財務スクリーニングのコードを書いた報告します。
→ 更新したらここにリンクを貼ります。
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