2016年は年初から一貫してWTI買いだと思っているが、2016年10月に52ドル近辺を上抜けできなかったことから、少し自信のない展開が続いていた。 先日11月21日に「WTI原油は上昇再開となるか」といった動きを見せ、本日OPECだった。5分足 日足 何があったかと…

105円にサポートされてから上昇トレンドに転換したと判断したドル円だったが、早めの調整かと思ったのが先日。しかし、Brexit前の6月頃の高値が111円付近で、そこをブレイクしたからか、その辺でサポートされて再び上を目指している。 5分足。 日足。 今日は…

「EUR、GBP、USD、JPYだけから作成していたKUもどきのインディケータにAUDを追加した」ではAUDを追加したが、横軸がデータ数のままだった。 大した手間じゃないのに放置していたけど、直した。日足ベース、2006年1月1日〜2016年11月28日 日足ベース、2016年1…

「ドル円強い」では以下のように述べた。 ドル円週足。105円に週足ベースでのせてきたので、上昇トレンドに転換したと見て良さそう。 チャーティストではないがｗ。 これは正解だった。ただ、2016年11月28日（月）は下落から始まっている。 これは既に始まっ…

「Pythonでの時系列データの扱い５ 〜 タイムスタンプから期間への変換」の続き。今回は再サンプリングがテーマ。 再サンプリングとは。 ・時系列をある頻度から別の頻度に変換すること。 ・高い頻度のデータを低い頻度のデータに変換することを「ダウンサン…

「Pythonでの時系列データの扱い４ 〜 「祝日の取得」および「祝日を考慮した営業日の取得」」の続き。結論から言うと、今のところこの機能を活かす状況が分かっていないので、軽く流す。 次の流れで進める。 １．pd.date_range()でDatetimeIndexを作成する …

「pythonでGoogle Calendar APIを使用して日本の祝日を取得するために、APIキーを取得する」でAPIキーを取得したのはこのため。「japanese_holiday 0.0.4」というライブラリはGoogle Calendar APIを使って祝日を取得しているので。 そして遡ると、元々は「Py…

「Pythonでの時系列データの扱い４ 〜 「祝日の取得」および「祝日を考慮した営業日の取得」」で、Google Calendar APIを使用するために認証キーを取得する必要がある。 今回はこの手順をメモ。手順は下記。 １．Google Developer Consoleにアクセス ２．Goo…

前回「Pythonでの時系列データの扱い３ 〜 時系列データの頻度設定」の続き。前回、次のようなコードで月の最終営業日を取得したが、祝日が考慮されていないことが判明した（当然だが・・・）。 #coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot …

前回「Pythonでの時系列データの扱い２ 〜 時系列データの作成および選択」の続き。特定間隔の時系列データを作成する方法を学ぶ。 #coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import datetime import dateutil…

「Pythonでの時系列データの扱い１ 〜 文字列とdatetimeの変換」の続き。◎pandas.Seriesによる時系列データの作成および操作pandas.Seriesのindexオプションに、datetime.datetimeで作成したdatetime型データのリストを指定して時系列データを作成すると、pa…

pandasのドキュメントとソースコードを読んで解決したけど、つまったのでメモ。 しょーもないことだが。ちなみに、何故詰まったのかというと、変更した記憶がないのに動かなくなってしまったから。 開発環境を壊してしまい、ライブラリなどを更新したことが…

結局、次のように色々できる。 ほぼほぼ、単なる写経になってしまった。。。 #coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import datetime import dateutil #################### datetimeおよびdateutilを使っ…

前回「Pythonでのプロットと可視化（pandas編） 〜 pandas.Seriesのplot」の続き。 今度はpandas.DataFrame形式のデータをplotする。さて、本題に入る前に、pandas.Seriesとpandas.DataFrameの違いを把握しておく。 次のコードを実行して、pandas.Seriesとpa…

前回までは連続してmatplotlibを使った可視化/plotを学習してきた。今回からはpandasを使用した可視化を学習する。 なお、pandasはこの時点での最新版0.19.1を使用し、matplotlibはこの時点での最新版1.5.3を使用する。また、pandasの代表的なクラスにはSeri…

これまで学習したmatplotlibによるPythonでのプロットと可視化を纏めて、各リンクから辿れるようにしておく。 １．Pythonでのプロットと可視化（matplotlib編） 〜 １．基本と概要 ２．Pythonでのプロットと可視化（matplotlib編） 〜 ２．図とサブプロット …

前回「Pythonでのプロットと可視化（matplotlib編） 〜 ３−２．図の設定（目盛り、ラベル、凡例、注釈）」の続き。ファイル保存の概要は次。 ・plt.savefigを使用してファイルに保存可能 ※）Figureオブジェクトのインスタンスメソッドsavefigと等価 ・ファイ…

前回「Pythonでのプロットと可視化（matplotlib編） 〜 ３−１．図の設定（余白、色、マーカー、線種）」の続き。◎プロットの装飾方法 下記２通りある。 ・pyplotインタフェースを使う方法 ・matplotlibのネイティブなAPIを使う方法 ※）「The Matplotlib API…

前回「Pythonでのプロットと可視化（matplotlib編） 〜 ２．図とサブプロット」の続き。◎サブプロットの周りの余白を調整する ・スペースの調節を最も簡単に行うには、subplots_adjustを使う subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None,…

前回「Pythonでのプロットと可視化（matplotlib編） 〜 １．基本と概要」の続き。今回は、グラフを描くためのスペースを用意し、その中に複数の座標を用意してグラフを描くことが目的。まずは次のコード。 #coding:utf-8 import matplotlib.pyplot as plt ##…

「matplotlib.pyplotとmatplotlib.financeを使ってローソク足を描こうとしたが目的を達成できないでいるｗ」を書いてから暫く日を開けてしまったが、pythonでのローソク足描画が上手く出来ていない。 幾つかインターネットで調べて試行錯誤したけど、バージ…

原因が分からず困っていたが、matplotlibのバージョンが最新ではなかったのでバージョンを1.5.3に上げる。すると解決｡ﾟ(ﾟ´Д｀ﾟ)ﾟ｡python、ライブラリのバージョンが古かったり、pipのバージョンが古かったりしてハマることが多い。

早朝から怖い。 2011年3月11日の東北地方太平洋沖地震を思い出してしまう。 福島県に3メートルの津波警報が出ている。被害が出ないことを強く望む。もう2011年3月11日のような辛い思いはしたくない。Magnitude 7.3 Earthquake Strikes Fukushima Area Of Jap…

pycharmでmatplotplibを使おうと思ってインストールしようとした。 でも、失敗。すぐに理由がわからなかったのでメモ。 エラーメッセージを読んで、その通り対応するだけだったけど、なんだかなーという感じだったので。まず最初に、「PyCharmで必要なライブ…

米大統領選でトランプ当確が決定してから１週間後くらいに書いた「ドル円強い」から更に凡そ１週間。 １２月利上げ期待もあり、金利上昇は継続で強いドル円も維持された。２０１４年１１月１８日からの米国１０年債のチャート。これを見ると、トランプ大統領…

2016年10月10日に「ドル高円安でNFP悪化による下げは解消、WTIオイルは上昇継続」でWTIに触れてから久しく触れていなかった（と思う）。その間に米大統領選は終了し、前評判？とは正反対に大統領はトランプとなった。 ・2016年11月9日（水） 米大統領選で共…

１時間足のデータでローソク足を描こうと思ったが、中々うまくいかない。 データは、Date,open,high,low,closeのカラムでCSVに格納されている1時間足。 #coding:utf-8 import csv import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

次の流れで実施。 １．データ準備 ２．プロット ◎標準正規分布 #初項-10、公差0.1、長さ20の数列を作成する x<-seq(from=-10, by=0.1, 20) #標準正規分布 plot(x, rnorm(x, mean=0, sd=1), type="l") #乱数 plot(x, dnorm(x, mean=0, sd=1), type="l") #確率…

以前、「Rで確率・統計の基礎２ 〜 中心極限定理」でも書いたが、再び。意識していないとすぐに細かなところを忘れるので。 ◎中心極限定理とは 標本サイズをnとするとき、標本サイズｎを大きくしていくと、母集団分布に関係なく標準化した標本平均の確率分布…

モンテカルロ法を使用して、息抜きにRで円周率の計算を行う。有名問題なので背景はこの辺を参照。 L=1 count = 1000000 x = runif(count,0,L) #0からLの間の乱数を発生させる y = runif(count,0,L) #0からLの間の乱数を発生させる pi = 4*sum(x**2+y**2