分析に必要な各種経済指標のデータとの関連付け
AIによる時系列分析や予測において本当に必要なのは、 👉 「金価格（など予測対象）」と 👉 「各種経済指標との関連付け（＝特徴量選定と因果仮説）」です。
✅ その理由（AIの本質に基づく）
AI（特にLSTMやProphetなどの時系列モデル）は、**「将来の値を予測するために、過去の関連データのパターンを学習」**します。
つまり：
* 単独の金価格系列では限界がある
→ 過去の金価格だけでは、政策変更・インフレ期待・為替変動に追いつけない
* 経済指標と結びつけてこそ「なぜ上がるか/下がるか」が予測できる
→ CPIの上昇やドル円の変動が金価格に与える影響など
✅ だから必要なのは「関連付け」＝特徴量選定 + 時間的因果性
必要な処理 内容 例
📊 相関分析 金価格とCPI・WTI・ドル円の関係性を数値化 .corr() や ヒートマップ
🕒 ラグ特徴量 CPIやドル円の1日遅れ・1週間遅れの影響を追加 CPI_t-1, USDJPY_t-7
⛓ 因果関係の仮説 「インフレ率が上がると金が買われる」など CPI↑ → 金価格↑
⚙ 特徴量エンジニアリング 変化率、移動平均、ボラティリティなどの導入 ΔCPI, SMA_20
✅ 例：金価格を予測するための特徴量候補
特徴量 説明
CPI 消費者物価指数（インフレ期待）
WTI 原油価格（インフレ・景気指標）
USDJPY 為替（円安→金価格上昇しやすい）
金価格_t-1 前日終値
ΔCPI CPIの変化量（前月比）
SMA_20_gold 20日移動平均（トレンド）
金/CPI比 実質金価格（インフレ調整後価格）
✅ まとめ：分析に本当に必要なのは？
項目 必要性 補足
📈 チャート表示 ✅ 人間の理解に必要 傾向・異常・変動要因の発見
📊 指標との関連付け ✅ AI予測精度に不可欠 入力特徴量（多変量予測）
🧠 因果仮説 ✅ 分析の出発点 「何が影響しているか」をモデルに伝える
✅ 次にできること
* 🧠 特徴量エンジニアリングの開始（変化率・ラグ・差分）
* 📦 SQLiteやNeo4jで「日付→経済指標→金価格」の関連構造を保持
* 🔮 ProphetやLSTMにマルチ変数として入力して予測
ご希望あれば、次のステップとして：
* ✅ 「金価格予測用の学習データ（特徴量セット）」を自動生成するスクリプト
* ✅ 「影響度の高い特徴量ランキング」分析
* ✅ 「変化率・ラグ特徴量」を生成するコード
などご案内可能です。どこから進めたいですか？
ChatGPT に質問する
あなた:
FX、為替の分析をしたい場合、必要となる指標は？ できるかぎり集めたいので、必要な指標を全て示して
ChatGPT:
素晴らしい取り組みです！
FX（外国為替）・為替レートの分析を本格的に行うために必要となる経済指標・市場指標・ポジションデータを、以下にカテゴリ別・優先度付きで網羅的に整理しました。
✅ 【最重要】中核となる経済指標（為替を動かす主要因）
カテゴリ 指標名 FREDコード / 取得元 内容
🧑💼 雇用 非農業部門雇用者数（NFP） PAYEMS（FRED） 米国雇用統計の中心指標、サプライズで為替が大きく動く
👷♂️ 失業率 失業率 UNRATE（FRED） 労働市場の健全性を反映
📈 インフレ CPI（消費者物価指数） CPIAUCSL（FRED） インフレ率（注目度高）
📊 物価 PCEコアデフレーター PCEPILFE（FRED） FRBが重視する物価指標
📦 生産 鉱工業生産 INDPRO（FRED） 経済活動の実態を示す
🛒 消費 小売売上高 RSXFS（FRED） 個人消費の強さを表す
🏛 金融政策 政策金利（FF金利） FEDFUNDS（FRED） FOMCの最終利上げ判断指標
📈 金利差 米・日本の10年債利回り差 DGS10 / JP10Y 長期金利差は為替の方向を決定
✅ 【重要】短期変動・投機を捉えるための指標
カテゴリ 指標名 取得先 内容
💼 ADP雇用統計 ADP民間雇用者数 ADP公式 NFPの先行指標（民間推計）
🏗 ISM製造業/非製造業 PMI指標 ISM公式 景気の加熱・冷え込みを評価
🌍 貿易 貿易収支 NETEXP（FRED） 国際収支・通貨需要を反映
🧾 財政 政府財政収支 FRED / 統計局 政策余地・財政リスクの判断
💬 FOMC発言 FOMCドットチャートや声明 FRB公式 将来の金利動向を織り込む判断材料
✅ 【ポジション系】センチメント分析に不可欠な指標
カテゴリ 指標名 取得先 内容
📊 IMMポジション 通貨先物建玉（Netポジ） CFTC（毎週金曜） 投機筋の動向を把握（過熱判断）
💹 リスク指標 VIX指数（恐怖指数） VIXCLS（FRED） リスクオン/オフの判定に重要
📈 株式指数 S&P500, NASDAQなど SP500（FRED）など リスク資産への流入・退避確認
🏦 金利先物 FedWatch、SOFR先物 CMEなど 金利の織り込みを可視化
✅ 【通貨ごとに重視される補足指標】
🇺🇸 米ドル（USD）:
* GDP（GDPC1）
* フィラデルフィア連銀指数（PHIIND）
* シカゴ購買部協会指数
🇯🇵 円（JPY）:
* 日銀政策金利（BoJ）
* コアCPI（日本）
* 実質実効為替レート（REER）
🇪🇺 ユーロ（EUR）:
* ドイツIFO景況感指数
* ユーロ圏CPI
* ECB政策金利
🇨🇳 人民元（CNY）:
* 中国GDP・CPI・製造業PMI
* 人民元中間値（CNH基準値）
✅ 【補足】その他考慮すべき指標
カテゴリ 指標名 内容
📊 景気動向指数 景気先行指数（USSLIND）
🏡 住宅関連 住宅着工件数（HOUST）、中古住宅販売
🏦 中央銀行バランスシート FRB、ECB、BoJなど
🛢 コモディティ 金価格（GC=F）、原油（CL=F）、銅など
✅ 分析に使えるデータソース一覧
データソース 内容 APIなど
FRED 米経済指標（無料） pandas_datareader
CFTC IMMポジション Excel or スクレイピング
TradingEconomics 世界の経済指標 REST API（有料もあり）
Yahoo Finance 為替・コモディティ yfinance
Quandl 金利・コモディティ・COT 一部無料・有料
Investing.com イベントカレンダー スクレイピング or 手動
✅ 次におすすめのステップ
1. ✅ 必要指標リストをCSVで保存 or 管理
2. ✅ FREDやYahooから取得スクリプトを一括作成
3. ✅ SQLiteやNeo4jに格納 → 分析＆予測
必要であれば：
* ✅ 上記リストをCSVファイルにして渡す
* ✅ FREDなどから自動取得するスクリプト
* ✅ SQLiteへ連携するコード
など、あなたの分析基盤を整える形でサポート可能です。
次に進めたいステップを教えてください！
これで気になることは
* 🧠 特徴量エンジニアリングの開始（変化率・ラグ・差分）
* 📦 SQLiteやNeo4jで「日付→経済指標→金価格」の関連構造を保持 はこの順番で行う？ それとも別の案件になる？
この2つは基本的に同じ分析プロジェクトの中で「役割が違うだけ」
✅ それぞれの役割の違い
ステップ 目的 主なツール タイミング
🧠 特徴量エンジニアリング モデルの精度を上げるために、学習用データを整備する pandas, numpy, scikit-learn モデル構築前に必須
📦 SQLite/Neo4jへの関連構造保存 人が理解・探索・説明するための構造化された関係表現 SQLite, Neo4j, cypher 可視化・レポート・RAG/LLM活用に有効
関係性は
[時系列データの取得]
↓
[SQLiteで一元管理] ─────→ （RAGやLLMとの連携）
↓
[特徴量エンジニアリング（差分・変化率・ラグ）]
↓
[AIモデル構築（LSTM・Prophet・回帰など）]
↓
[結果をNeo4jに格納して因果関係として見える化]
となる
📌 現実的な実行順はこうなります：
1. ✅ SQLiteに元データを格納する（データ基盤を整える）
2. ✅ 特徴量エンジニアリングを行う（モデル用データを整える）
3. ✅ モデルで予測・分析する
4. ✅ 分析や因果関係を人が探索するためにNeo4jへ登録
✅ まとめ：分けるべきか？
条件 同一案件でOK 分けたほうが良い
モデル精度を高めたい ✅
モデルとLLM/RAGの両方やる ✅（役割分担すればOK）
LLM用に知識構造をつくりたい ✅ Neo4j中心の別構造として
✅ 提案：以下のように分けて設計するとスムーズです
モジュール名 内容
feature_engineering.py 差分・ラグ・変化率などを作成してCSV/DF化
store_data_sqlite.py すべての指標をSQLiteに保存・更新
export_to_neo4j.py 分析結果や関係性をグラフDBに格納
train_model.py LSTMやProphetで予測モデル構築