株価データの基本構造
データ項目と時系列の関係。
株価データは、日付・終値・始値・高値・安値などの複数要素で構成されます。キャピタル金融研究所では、これらの要素をどのように整理し、AIモデルが時系列的に認識するかの基本構造を紹介します。また、日経平均の株価に関連する一般的なデータ形式も、構造化の観点から説明しています。
データ項目と時系列の関係。
株価データは、日付・終値・始値・高値・安値などの複数要素で構成されます。キャピタル金融研究所では、これらの要素をどのように整理し、AIモデルが時系列的に認識するかの基本構造を紹介します。また、日経平均の株価に関連する一般的なデータ形式も、構造化の観点から説明しています。
時系列記録と標準化の仕組み。
日経平均株価は、複数の企業データをもとに計算される統計的な値です。 当サイトでは、日経平均株価を例に、AIモデルが利用するデータ形式や標準化の考え方を中立的に解説します。
構造化と入力プロセスの流れ。
株価や日経平均の株価に関するデータは、AIモデルに入力される前に整形され、形式化されます。このプロセスは、AIが情報を正確に処理するための基礎であり、データの整合性を保つために重要です。キャピタル金融研究所では、このようなデータ構造と入力手順の一般的な流れを紹介しています。
キャピタル金融研究所では、APIエンドポイントの一般的な構成例と、データアクセスの基本を説明します。
内容は教育・研究目的であり、実際の市場情報や取引は扱いません。
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