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

「pythonを使用して所定のフォルダを再帰的に探索して、複数のzipファイルに格納されているCSVファイルだけを読み込む」で実施したこと、「pandasを使用してtickデータからOpen,High,Low,Closeデータを作成する」で実施したことを踏まえてタイトルに書いたこ…

前回「pythonのpandas.datetime.strptimeで日付を表す文字列をdatetimeに変換する」の続き。前回は「YYYY/MM/dd」といった形式の日付文字列をdatetimeに変換した。 ところが、「YY/MM/dd」といった形式のデータも世の中にはある。例えば「15/05/01」 これら…

例えば、文字列'2014-01-15'をdatetime型に変換するには次のようにする。 datetime.strptime('2014-01-15', '%Y-%m-%d') 分かれば全然大したことではないが、注意点が１つ。 フォーマット指定の「%Y」は大文字でなければならない。 フォーマット指定の「%m」…

「pythonでフォルダやファイルへアクセスする」では、pythonを使用してフォルダ内のファイルへアクセスする方法をメモした。これを踏まえて、次はタイトルに書いたことを実施する。次のようなフォルダ構造となっている。この中から、ファイル名に「USDJPY.cs…

◎指定フォルダ内のファイルとフォルダを取得する ソースコード。 #coding:utf-8 import zipfile import os inputFileDirName = 'input' inputFiles = os.listdir(inputFileDirName) for inputFile in inputFiles: print inputFile 実行結果は下記。testFolde…

タイトル通り、tickデータからOHLCデータを作成する。データは「HistData.com」からダウンロードする。 ここには各種データがあるが、今回は「NinjaTrader」の「USDJPY」の2016年6月のbidレートのtickデータ（DAT_NT_USDJPY_T_BID_201606.csv）をダウンロー…

前回「pandas.DataFrame.resampleを使用して価格を異なるタイムフレームの足へ変換する」の続き。前回は総じて次のコードで時間足を作成した。 #coding:utf-8 import csv import pandas as pd import numpy as np filename = "USDJPY.csv" df = pd.read_csv(…

入力データのCSVは下記のようなもの。 Time Open High Low Close 2016/9/7 6:10 102.022 102.042 101.022 101.542 2016/9/7 6:11 102.019 102.046 101.019 102.046・・・・・・・・ それをまずは次のようにしてDataFrameに格納。 filename = "USDJPY.csv" df…

まさに勘違いをしていてハマった。 DataFrame.set_index(['Time'])のように書くと、DataFrameにカラムを追加してくれるのだと勘違いしていた。 全然違うじゃん。 #coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint…

前回の勘違いネタ「pandasのread_csvはDataFrameを戻してくれるのではないのか？と思っていたら、その通りだった・・・」からの続き。 filename = "USDJPY.csv" data = pd.read_csv(filename, names=('Time','Open','High','Low','Close'), sep=',', parse_d…

pandas 0.19.1のAPIドキュメントには次のように書いてある。 Returns: result : DataFrame or TextParser 次のように実装してみた。 filename = "USDJPY.csv" data = pd.read_csv(filename, names=('Time','Open','High','Low','Close'), sep=',', parse_dat…

「2016年11月9日（水） 米大統領選で共和党のドナルド・トランプ氏の当選確実時の相場」、「2016年11月9日（水）ナイト〜2016年11月10日（木）寄り前 米大統領選トランプ氏の当確後の強烈なBuy the fact」でも触れたが、米大統領選は前後の相場は激しい動き…

AUDを追加した5分足ベースのチャート。 「2016/11/7 3:10」から「2016/11/10 9:00」まで。 「2016年11月9日（水）ナイト〜2016年11月10日（木）寄り前 米大統領選トランプ氏の当確後の強烈なBuy the fact」では、AUD無しで描いていたけど正確さに欠けるね。 …

「2016年11月9日（水） 米大統領選で共和党のドナルド・トランプ氏の当選確実時の相場」では、米大統領選の開票からトランプ当確までの動きを振り返った。そこで覚えておきたかったのは下記。 今回の米大統領選は、相場の流れも、世論の流れ？もBrexitと面白…

Brexitに続く一大イベント。細かいデータや分析は載せない相変わらずざっくりしたメモだけど、歴史的な出来事なのでメモ。 ※）Brexitの時は「英国EU離脱に関するテクニカル分析の観点による復習 〜 噂で買って事実で売れ。真実は闇の中。」でメモった。今回…

明け方、武田薬品がヴァリアント傘下のサリックスを買収との報道が流れる。Valeant Soars On Report It May Sell Salix For $10 Billion https://t.co/YEaLM1EB5l— zerohedge (@zerohedge) 2016年11月1日Valeant says in talks to sell Salix stomach-drug b…

以前、「Rでヒストリカルボラティリティの計算」で、Rを使用してヒストリカルボラティリティを計算してみた。今回は、pythonで行ってみる。速度など、細かい点は気にしていないので改善の余地は多々ある。 以下、前提。 ・標準偏差の期間は20日、年換算時に…

本当に個人的なメモ。 ディクショナリからkeyとvalueを同時に取得するには、items()を使用してfor文でkey,valueを指定すれば良い。 #銘柄コードのリスト作成 stockCodeList = [1928,6501,7201,8031,8035,8801] #銘柄コードをkey、銘柄コードに対応する株価リ…

タイトルに書いたことを次のように実施しようとしてエラーとなった。 delete from スキーマ名.テーブル名 where (カラム１,カラム２) IN( SELECT カラム１ ,MAX(カラム２) as カラム２ from スキーマ名.テーブル名 where 条件カラム３=1 and カラム１ IN (1,…

この辺は門外漢なので、ツイートを纏めるだけ。 時間が出来たら読もうと思うけど、他に優先順位の高い作業が多いので無理だろう。 時間が出来たら、辿るためにメモ。BREAKING 2016 Prize in Economic Sci. to Oliver Hart @Harvard & Bengt Holmström @MIT “…

ドル円は前営業日にNFPの結果が悪くて下落した。「2016年10月7日21:30@JST発表の9月NFP（米国雇用統計）は15.6万人(予想：17.5万人）で予想より悪く、失業率も5.0%(予想：4.9%)で予想より悪くドル円下落」。しかし、本日はドル買・円売により、NFPでの下げ分…

雇用統計は予想よりも悪かった。September Payrolls 156K,, Exp. 175K— zerohedge (@zerohedge) 2016年10月7日失業率も悪かった。Payrolls Rise 156K, Missing Expectations, Unemployment Rate Rises To 5.0% https://t.co/6OYSCMTWZ3— zerohedge (@zerohed…

◎the list comprehension特定の条件に従ってリストを作成する場合に使える。 for/in構文とif文を使用してリストを作成する。下記は0から50までの数字の中で、２で割り切れるもの（偶数）をリストに詰める例。 evens_to_50 = [i for i in range(51) if i % 2 …

2016年10月7日8時7分＠JST頃、ポンドが急落した。 原因は不明だが、大きな動きだったのでメモ。Cable Just Flash-Crashed 800 Pips - Most Since Brexit https://t.co/QR8rVuytYP— zerohedge (@zerohedge) 2016年10月6日31年ぶりの安値。ALERT: British poun…

WTI上昇。よしよしという感じ。 オイルは2016年初から買いだと考え続けているので。OPECや在庫ネタで方向感が無かったが、これを機に50＄を上抜けしてくれれば安心感が出て来るのだが。OPEC Said to Agree on First Oil Output Cut in Eight Years https://t…