ChatGPTを使えば、日本株の銘柄分析に必要な情報を整理する時間を大幅に短縮できます。
決算、チャート、ニュース、需給など、株式投資では確認する情報が多く、特に短期売買では限られた時間で判断する必要があります。
私自身も日本株のデイトレードや数日間のスイングを行う際、ChatGPTを銘柄分析の補助として利用しています。
ただし、ChatGPTに「この株は買い？」と聞くだけでは、実際の売買に使える回答にならないことがあります。
この記事では、ChatGPTを使って日本株を分析する方法と、実際に使えるプロンプト例を紹介します。
ChatGPTで日本株の銘柄分析はできる？
ChatGPTは、銘柄に関する情報を整理し、投資判断に必要なポイントをまとめる用途に向いています。
例えば、次のような情報を組み合わせて分析できます。
- 株価チャート
- 決算内容
- 業績予想
- ニュースや材料
- 出来高
- 信用取引の需給
- 支持線・抵抗線
重要なのは、ChatGPTに売買判断そのものを任せるのではなく、「判断材料を整理するツール」として使うことです。
銘柄分析で確認したい4つのポイント
チャート・テクニカル
短期売買では、まず現在の株価がどのような位置にあるのか確認します。
私が特に確認しているのは、移動平均線、出来高、直近高値・安値、支持線・抵抗線などです。
チャート画像を使って分析する場合は、銘柄名だけを伝えるよりも、現在のチャートを添付して分析した方が、その時点の状況を伝えやすくなります。
決算・業績
チャートだけでなく、企業の決算内容も確認します。
特にチェックしたいのは、次のような項目です。
- 売上高
- 営業利益
- 純利益
- 前年同期比
- 会社予想に対する進捗率
- 業績予想の上方修正・下方修正
決算発表直後は「好決算＝株価上昇」とは限らないため、市場予想や決算前の株価上昇も合わせて考える必要があります。
ニュース・材料
短期的な株価は、企業ニュースや市場全体の材料によって大きく動くことがあります。
例えば、
- 新製品や新サービス
- 大型受注
- 業務提携
- 自社株買い
- 増資
- 株式分割
- 半導体関連ニュース
- 為替変動
などです。
ニュースを確認するときは、「良いニュースか悪いニュースか」だけではなく、すでに株価へ織り込まれている可能性も考える必要があります。
需給
短期売買では、企業業績だけではなく需給も重要です。
信用買い残が極端に増えている場合、将来の売り圧力になる可能性があります。
反対に、空売りが積み上がっている銘柄では、株価上昇時の買い戻しが上昇を加速させる場合があります。
そのため私は、スイング候補を検討するときには、信用倍率や信用残、空売り動向なども確認するようにしています。
ChatGPTで銘柄分析するときのプロンプト例
私が日本株の短期売買を検討するときは、単に「この株は買いですか？」とは質問しません。
例えば、以下のように条件を指定します。
あなたは日本株のトレードを支援するアシスタントです。
以下の情報をもとに、この銘柄の売買戦略を分析してください。
・銘柄：
・現在株価：
・投資期間：デイトレ／数日間のスイング
・チャート：添付画像を参照
・現在の保有状況：
以下の順番で整理してください。
- 現在のトレンド
- 重要な支持線・抵抗線
- エントリー候補価格
- 利確価格
- 損切り価格
- 期待利益
- 想定損失
- リスクリワード
- エントリーを見送る条件
確認できない最新情報については推測せず、確認できないことを明記してください。
このように現在株価、投資期間、チャート、求める回答形式まで指定すると、回答を実際の売買判断に使いやすい形に整理できます。
ChatGPTの分析結果をそのまま信じない
ChatGPTを株式投資に使うときに最も注意したいのが、回答された数字や情報をそのまま信用しないことです。
特に次の情報は、最新情報と一致しているか確認する必要があります。
- 現在株価
- 最新決算
- 決算発表日時
- ニュース
- 信用倍率
- 業績予想
私はChatGPTから売買価格の候補が提示された場合でも、実際のチャートや板、出来高などを確認してから最終判断するようにしています。
AIが出した結論を確認するのではなく、AIが使った前提そのものを確認することが重要です。
AIによる銘柄分析をさらに効率化する
ChatGPTによる銘柄分析は、1銘柄ずつ質問するだけでも便利ですが、さらに自動化することもできます。
例えばPythonなどを組み合わせれば、
- 株価データの取得
- 移動平均線の計算
- RSIの計算
- 出来高の分析
- 複数銘柄のスクリーニング
- 銘柄のスコアリング
といった処理を自動化できます。
私自身もプログラミング未経験の状態から、AIを活用しながら日本株の投資支援システムを作っています。
現在は株価データを取得し、移動平均線、RSI、出来高などを使って複数銘柄を分析・スコアリングする仕組みを構築しています。
最終的には、バックテストなどで売買ルールを検証しながら、銘柄選定から売買判断の支援、半自動売買・自動売買へ発展させることを目標にしています。
まとめ：ChatGPTは銘柄分析の時間短縮に使う
ChatGPTは、日本株の銘柄分析を効率化するための便利なツールです。
特に、
- チャート分析
- 決算整理
- ニュース整理
- 需給分析
- 売買シナリオ作成
を組み合わせることで、自分だけで情報を整理するより短時間で分析できるようになります。
ただし、最終的な売買判断までAI任せにするのではなく、AIで情報整理を効率化し、人間が最終判断するという使い方が重要です。
まずは気になる銘柄のチャートを用意して、今回紹介したプロンプトを試してみるところから始めるのがおすすめです。
KABU BUILDでは今後、実際の日本株トレードや投資支援システムの開発を通して、AIによる銘柄分析が実戦でどこまで使えるのかも検証していきます。
追記：実際の日本株でもChatGPTの銘柄分析を検証しています
この記事ではChatGPTを使った銘柄分析の基本的な方法を紹介しましたが、KABU BUILDではその後、実際の日本株を使った検証も行っています。
同じ銘柄・同じ時刻でも、
- 現在値だけを伝えた場合
- チャート1枚を追加した場合
- 複数の時系列チャートを追加した場合
で、ChatGPTの分析結果がどのように変わるのかを比較しました。
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