2016-01-01から1年間の記事一覧

イタリア国民投票 〜 レンツィ辞任の可能性が高まるに連れてEUR売り、確定後USDJPYは一旦戻す

2016年12月第2週の相場は、イタリア国民投票からスタート。結果は改憲案否決で辞意表明。レンツィ伊首相が辞意表明、国民投票で改憲案否決 https://t.co/MEFOccywCB【ブログ】ライブ配信中 イタリアの国民投票https://t.co/xkB76EL4m8 pic.twitter.com/qreAH…

Pythonでの時系列データの扱い7 〜 まとめ(WEBからの株価データ取得、プロット、移動平均の作成)

これまで「Pythonでの時系列データ」について学習してきたが、そのまとめ。これまでの内容は下記。 1.Pythonでの時系列データの扱い1 〜 文字列とdatetimeの変換 2.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 3.Pythonでの時系…

2016年12月2日(金)後場引け時点 日経225、日経225先物、TOPIX、TOPIX先物日足と出来高チャート

チャートの羅列。 これを見て何を考えるか。 直感では、来週から売られる気がするけど、よく分からない。 直感を裏切り、木曜日の高値を超えていけば、直感は正しくない。今回はボヤキエントリー。◎日経225 ◎日経225先物 ◎TOPIX ◎TOPIX先物 ちなみに、本日は…

windowsへのscipyのインストール

python2.7、開発環境はpycharmを使って開発しているが、scipyのインポートに失敗する。 pycharmからpipでインポートしようとするもエラー。 pipのバージョンが古いから新しくしろと書いてあったので、試みるも、それもエラー。何がなんだか分からんかったが…

数字を表す文字列の最後の1文字を置き換えて数字として計算する

完全に作業メモ用。 タイトルも意味不明だろうw。どういうことかというと、100万円を「1M円」と言ったり、1000円を「1K円」と言ったりするオジサンがいて、その人が飲み会の会計をExcelで管理している時は、金額が全てそのような表記になっているの。 で、…

WTIは急上昇して一時49ドル台へ 〜 OPECは2008年以降で初となる8年ぶりの減産合意

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…

ドル円は上昇

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…

インディケータグラフの横軸に日付を表示するようにした

「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…

2016年11月28日(月) ドル円は調整? 

「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6 〜 データの再サンプリング(ダウンサンプリングとアップサンプリング)

「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5 〜 タイムスタンプから期間への変換

「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のライブラリ「japanese_holiday 0.0.4」を使用して日本の祝日を取得する

「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

「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…

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」

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 …

Pythonでの時系列データの扱い3 〜 時系列データの頻度設定

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2 〜 時系列データの作成および選択

「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.MultiIndex.from_product実行時にTypeError: Input must be list-like

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…

Pythonでの時系列データの扱い1 〜 文字列とdatetimeの変換

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…

Pythonでのプロットと可視化(pandas編) 〜 pandas.DataFrameのplot

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…

Pythonでのプロットと可視化(pandas編) 〜 pandas.Seriesのplot

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…

Pythonでのプロットと可視化(matplotlib編) 〜 まとめ

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 …

Pythonでのプロットと可視化(matplotlib編) 〜 4.図のファイルへの保存

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…

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)

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…

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)

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,…

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) 〜 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 ##…

Pythonでのプロットと可視化(matplotlib編) 〜 1.基本と概要

「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…

matplotlib.pyplot.subplot()を実行したら「AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'bbox'」

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。

福島県でM7.3の地震。東北地方太平洋沖地震を思い出させるも6時半現在大きな被害は確認されず。円高に振れた相場は戻すか。

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をインストールできない 〜 pipのバージョンアップで解決

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…

米国10年債金利の上昇により10年債利回りは2016年開始時点まで戻す 〜 米大統領選から2週間はドル円強い相場継続

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…