＜内容＞
Signate主催コンペ「日本取引所グループ ファンダメンタルズ分析チャレンジ」で9位入賞したソースコード
＜注意点＞
コンペで提供されたデータがないと実行できないが、データはコンペルールにより共有不可でかつ削除済みである。
必要なデータ仕様については、コンペのチュートリアルページを参照いただきたい。
上記データをもとに作成した中間ファイル（m_forecast_confidence.csv、m_qsales.csv）があるが、その中身も共有することは許可されていないため、ヘッダだけ記載された空のファイルを格納している。
＜実行手順＞
①m_forecast_confidence.csvファイルを作成し、dataフォルダに格納する
②m_qsales.csvファイルを作成し、dataフォルダに格納する
③JPX_train.ipynbを実行し、２つのモデルファイルを生成する
④上記２つのモデルファイルをインプットに、predictor.pyを実行する
＜①m_forecast_confidence.csvファイルの作成方法＞
銘柄ごと、会計年度ごとの売上の予想と実績の乖離率を計算する。対象期間は2016年～2020年。
乖離率 = ( 売上実績 ー 売上予測 ) / 売上実績
予測信頼度フラグを作成する。銘柄ごとの乖離率の平均が、0.12以上なら1、-0.12以下なら-1、それ以外なら0とする。
銘柄、予測信頼度フラグをファイル内容とする。
＜②m_qsales.csvファイルの作成方法＞
銘柄ごと、会計年度&四半期ごとの売上実績の平均を計算する。対象期間は2016年Q1～2020年Q4。
銘柄ごとの各四半期売上を合計し、年間における四半期ごとの比率を計算する。
上記を累積値に換算する。ただし、数値が不足していて計算ができない銘柄は、以下とする。
Q1 0.25
Q2 0.5
Q3 0.75
Q4 1
銘柄、第1四半期売上比率、第2四半期売上比率、第3四半期売上比率、第4四半期売上比率をファイル内容とする。