BigQueryで金融データ分析！ビットコインデータで投資戦略を立てよう

2024年9月22日2024年11月28日

記事の対象者と解消できるお悩み

【対象者】

初中級データアナリスト

【興味関心】

投資戦略
ビットコイン投資
金融市場分析
データ分析による投資判断
将来予測

【解消できるお悩み】

投資で成功したいけど、どうすればいいか分からない…
ビットコインの動きを分析して、投資のタイミングを掴みたい
経済指標や企業業績など、膨大な金融データを分析したい
データに基づいて、より確実な投資判断をしたい
未来のビットコイン価格を予測することは可能？

記事作成者

【人物】株式会社志庵　代表取締役　佐藤　光　起業6年目

【経歴】株式会社光通信➜光通信同期と起業➜データアナリスト転職➜SaaSで2度目起業

【会社実績】

SaaS 資金調達無しARR2億円

SaaS GMV200億円

【内容】自社AaaSであるStruccle、webスクレイピング、BigQueryに関する記事を作成

各種用語

ARR(Annual Recurring Revenue)
- サブスクリプションサービスの年間売上※当社はSaaS売上
Struccle(ストラクル)
- 株式会社志庵が独自開発しているAaaS
AaaS(アース)
- Data Analytics as a Serviceの意
SaaS(サース)
- Software as a Serviceの意
GoogleCloudPlatform
- Googleが提供するクラウドプラットフォーム。この中に様々なサービスが存在する。
GCP(ジーシーピー)
- GoogleCloudPlatformの略
BigQuery(ビッグクエリ)
- 上記GCPの中に含まれるデータ分析基盤サービス
SQL(エスキューエル)
- データベースを操作するプログラミング言語
クエリ
- SQLで記述した命令文
- クエリ例）
  - SQL構文のクエリ⬇
    - SELECT item_name, price FROM sales_table where price >= 1000;
    - 上記クエリ(命令文)の意味としては「売上テーブル(sales_table)から価格(price)が1000円以上の商品名(item_name)と価格(price)を抽出する」
ペタバイト
- データの単位　ペタバイト＝1000テラバイト＝約100兆行のデータ

概要

株式投資で成功するためには、企業の業績や市場の動向を分析し、将来の株価を予測することが重要です。しかし、膨大な金融データの中から有益な情報を見つけ出し、分析するには、高度な知識とスキルが必要です。

Google Cloudのデータウェアハウス「BigQuery」は、その強力な分析機能と豊富な公開データセットを活用することで、誰でも簡単に金融データ分析を行うことを可能にします。この記事では、BigQueryを使って株価データを分析し、投資戦略に役立てる方法を、具体的な例を交えながら解説します。データ分析初心者の方でも、BigQueryを使えば、金融市場の動向を把握し、データに基づいた投資判断ができるようになるでしょう。

BigQueryで金融データ分析を行うメリット
金融データ分析に役立つBigQueryの無料公開データセット
BigQueryで金融データを分析し、投資戦略を立てる手順
BigQueryを使った金融データ分析例
FAQ：BigQueryに関するよくある質問
まとめ：BigQueryで金融市場を分析し、賢く投資しよう！

1. BigQueryで金融データ分析を行うメリット

BigQueryは、金融データ分析に最適なツールです。その理由は、以下の様なメリットがあるからです。

大規模データの高速処理： 膨大な金融データを高速に分析できるため、市場全体のトレンドや個別の銘柄の動向を効率的に把握できます。
様々なデータソースとの連携： 公開データ、自社データ、外部データなど、様々なデータソースと連携できるため、金融データ分析に必要なデータを統合的に分析できます。
豊富な分析機能： SQL、機械学習、統計分析など、高度な分析機能を利用できるため、複雑な金融データ分析にも対応できます。
コストパフォーマンスの高さ： 従量課金制なので、必要な時に必要なだけ利用でき、コストを抑えられます。
高いセキュリティ： Google Cloudの強固なセキュリティ基盤により、安心してデータを管理できます。

2. 金融データ分析に役立つBigQueryの無料公開データセット

BigQueryには、金融データ分析に役立つ様々な無料公開データセットが用意されています。以下は、その一例です。

Cryptocurrency Public Datasets： BitcoinやEthereumなどの仮想通貨に関するデータセット。価格、取引量、ブロックチェーン情報などを分析できます。
FREDCAST： FRED (Federal Reserve Economic Data) から提供される米国経済指標のデータセット。金利、インフレ率、雇用統計などを分析できます。

3. BigQueryで金融データを分析し、投資戦略を立てる手順

BigQueryで金融データ分析を行い、投資戦略を立てる手順は以下の通りです。

3.1 1. データ収集

まず、分析したい金融商品（株式、債券、為替など）と、分析に必要なデータを明確化します。BigQueryの無料公開データセット、証券会社から提供されるデータ、Webスクレイピングなどで取得したデータなどを利用します。データ収集の際には、データの正確性、網羅性、最新性に注意する必要があります。

3.2 2. データ加工

収集したデータは、分析しやすいように加工する必要があります。例えば、データのクリーニング、変換、集計などを行います。BigQueryは、SQLを使ってデータ加工を行うための様々な関数を提供しています。例えば、株価データの日足、週足、月足データを作成したり、移動平均線を計算したりすることができます。

3.3 3. データ分析

加工したデータに対して、SQLクエリやBigQuery MLなどを用いて分析を行います。例えば、特定の銘柄の株価推移を分析したり、複数の銘柄の相関関係を分析したり、過去のデータから将来の株価を予測したりすることができます。また、テクニカル分析やファンダメンタル分析など、様々な分析手法を適用することも可能です。

3.4 4. 投資戦略の立案

データ分析の結果に基づいて、投資戦略を立案します。例えば、割安と判断された銘柄を購入したり、将来の価格上昇が見込まれる銘柄に投資したり、リスク分散のために複数の銘柄に投資したりする戦略が考えられます。投資戦略は、自身の投資目標やリスク許容度に合わせて、慎重に決定する必要があります。

4. BigQueryを使った金融データ分析例

ここでは、BigQueryの無料公開データセット「Cryptocurrency Public Datasets」を使って、簡単な金融データ分析例を紹介します。このデータセットには、Bitcoinのブロックチェーンデータが格納されています。

BigQuery分析例：月別ビットコイン取引量

投資戦略を立てる上で、市場の活況を把握することは重要です。
このクエリは、月ごとのビットコイン取引量（BTC）を集計します。

SELECT
  block_timestamp_month,  -- 取引が発生した月の最初の日
  SUM(output_value) AS total_btc_volume  -- 月ごとのビットコイン取引量
FROM `bigquery-public-data.crypto_bitcoin.transactions`
GROUP BY block_timestamp_month
ORDER BY block_timestamp_month;

【BigQuery SQLコード解説】

block_timestamp_month を使用して、取引が発生した月を特定します。
SUM(output_value) で、月ごとのビットコインの総取引量を計算します。
GROUP BY 句で、月ごとに集計します。
ORDER BY 句で、月順に並べ替えます。

【金融データ分析への活用例】

ビットコイン取引量の推移を把握することで、市場の活況やトレンドを分析することができます。
取引量の増加は、市場への関心の高まりを示唆し、価格上昇の可能性を高める可能性があります。
一方で、取引量の減少は、市場の冷え込みを示唆し、価格下落の可能性を高める可能性があります。

BigQuery分析例：高額ビットコイン取引分析

SELECT
  block_timestamp,  -- 取引日時
  output_value AS btc_volume  -- ビットコイン取引量
FROM `bigquery-public-data.crypto_bitcoin.transactions`
WHERE output_value >= 1000  -- 1,000 BTC 以上の取引に絞り込む
ORDER BY block_timestamp;

【BigQuery SQLコード解説】

block_timestamp を使用して、取引日時を特定します。
output_value を btc_volume として表示します。
WHERE 句で、1,000 BTC 以上の取引に絞り込みます。
ORDER BY 句で、取引日時順に並べ替えます。

【金融データ分析への活用例】

高額ビットコイン取引の発生頻度や取引量の変化を分析することで、大口投資家の動向を推測することができます。
大口投資家の買い増しは、市場の強気シグナルと解釈されることがあります。
一方で、大口投資家の売りは、市場の弱気シグナルと解釈されることがあります。

5. FAQ：BigQueryに関するよくある質問

Q1. BigQueryの無料枠を超えて利用すると、どのくらい費用がかかりますか？

A1. 無料枠を超えた場合、従量課金制で料金が発生します。料金は、処理したデータ量やストレージ容量などによって異なります。詳しくは、BigQueryの料金ページをご確認ください。

Q2. BigQueryで使えるSQLは、他のデータベースと同じですか？

A2. BigQueryは標準SQLをサポートしており、他のデータベースで学んだSQLの知識を活かすことができます。ただし、BigQuery独自の関数や構文も存在するため、BigQueryのドキュメントで詳細を確認することをおすすめします。

Q3. SQLの学習には、どのような教材がありますか？

A3. SQLの学習には、オンライン学習サイト、書籍、動画教材など、様々な教材があります。初心者向けの教材から、上級者向けの教材まで、レベルに合わせて選ぶことができます。Googleが提供するBigQueryのチュートリアルもSQLの学習に役立ちます。

6. まとめ：BigQueryで金融市場を分析し、賢く投資しよう！

BigQueryは、金融データ分析に最適なツールです。BigQueryの高速な処理性能、豊富な分析機能、そして無料公開データセットを活用することで、誰でも簡単に金融データ分析を行うことができます。株価データ分析や市場トレンド分析などを通して、金融市場への理解を深め、データに基づいた賢い投資判断を行いましょう！

BigQuery導入サポート、転職検討中の方はお問い合わせフォームからご相談くださいませ。

誠心誠意精一杯対応いたします。

【参考URL】

GoogleCloudPlatform：https://console.cloud.google.com/welcome/new

BigQuery：https://cloud.google.com/bigquery?hl=ja

BigQueryリリース情報：https://cloud.google.com/bigquery/docs/release-notes

BigQuery料金：https://cloud.google.com/bigquery/pricing

BigQuery料金無料枠：https://cloud.google.com/bigquery/pricing?hl=ja#free-tier

Google Cloud活用事例：https://cloud.google.com/customers/index.html?hl=ja#

Looker Studio：https://cloud.google.com/looker-studio?hl=ja

Looker Studioサンプル：https://cloud.google.com/bigquery/docs/visualize-looker-studio?hl=ja

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