機械学習で株価を予測して自動で不労所得を得るための上位10件のプロンプトは以下の通りです。

1. 株価データを収集・前処理し、機械学習モデルを構築することで自動で株価予測を行う方法について詳しく説明してください。[1]

2. 株価予測モデルを活用し、自動売買システムを構築することで自動で利益を得る方法について詳しく説明してください。[1]

3. 株価予測モデルの精度向上のために、ニュースや企業情報などの外部データを活用する方法について詳しく説明してください。[1]

4. 株価予測モデルの検証・評価を自動化し、継続的な精度向上を図る方法について詳しく説明してください。[1]

5. 株価予測モデルの運用リスクを最小限に抑えるための手法（ポートフォリオ管理、損切りルールの設定など）について詳しく説明してください。[1]

6. 株価予測モデルの開発・運用を自動化するためのAIプラットフォームの活用方法について詳しく説明してください。[1]

7. 株価予測モデルの開発・運用に必要なプログラミングスキル（Python、機械学習ライブラリなど）について詳しく説明してください。[1]

8. 株価予測モデルの開発・運用に必要なデータサイエンスの知識（統計、最適化アルゴリズムなど）について詳しく説明してください。[1]

9. 株価予測モデルの開発・運用に必要な金融知識（株式市場の仕組み、ポートフォリオ理論など）について詳しく説明してください。[1]

10. 株価予測モデルの開発・運用に必要な倫理的配慮（インサイダー取引の回避、個人情報保護など）について詳しく説明してください。[1]

これらのプロンプトは、機械学習を活用した株価予測と自動売買による不労所得の獲得方法を提示しています。株価データの収集・前処理、機械学習モデルの構築、自動売買システムの構築、精度向上のための外部データの活用、運用リスクの最小化、AIプラットフォームの活用など、株価予測と自動売買の各プロセスを詳しく説明しています。ただし、株式投資にはリスクが伴うことを理解し、適切なリスク管理を行うことが重要です。