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株価予測

【収支】MATLAB、Pythonで株価予測 その53【シミュレーション⑤】

極大値と極小値の特定するコードのPython(Numpy)版を作成。 動作としては反転波形も含めてMATLABと同一。 実際にはこれらコードに向けて以下が必要だが、本番コード作成時に盛り込む。 各プロット時の値の取得。 ドルから円へ変換。 $1=¥127で計算する予定。
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【収支】MATLAB、Pythonで株価予測 その52【シミュレーション④】

極大値と極小値の特定のMATLABコードを作成。 上記コードの動作確認。 極大値に赤丸、極小値に青丸を置いてる。 一部問題点あり。 最初に極小値が来ることを想定している。 しかし、最初に買付をする想定なので、むしろ今回のコードの方が都合が良い。
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【収支】MATLAB、Pythonで株価予測 その51【シミュレーション③】

微分して0になれば極値。 極大値は、「微分値がプラス→0→マイナス」となるところ。 極小値は、「微分値がマイナス→0→プラス」となるところ。 「微分して0」でも極値にならないパターンもある。 3次関数とかが代表的。
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株価予測

【収支】MATLAB、Pythonで株価予測 その50【シミュレーション②】

いままではExcelで終値から平均値を引いた値と算出したものをcsvにしていたが、MATLAB、Pythonで終値を取り込んでから平均値を引く方式に変更。 MATLAB、Pythonともにmeanという関数/メソッドで平均値算出可能。 Pythonはaverageという加重平均を算出するメソッドが存在。
株価予測

【収支】MATLAB、Pythonで株価予測 その49【シミュレーション①】

収支シミュレーションをする上で、今後の方針を決めた。 基本的にはプログラム的に算出するが、実際の売買時の計算は手動で。 気が向いたら自動演算化するかも。 極大値、極小値を特定する必要があるが、これはそれほど難しくはない。(つもり)
株価予測

【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その48【周波数解析⑫】

新VTIチャートからの抽出周波数を1個ではなく、複数にすることで筋の良さそうな特性が出てくる。 しかし増やせば良いというものではない。 増やせば増やすほど元の新VTIチャートに近づくだけ。 単にローパスフィルタを掛けただけになることも。 何パターンか出してみて自分自身が信用できそうなものを探すって流れになる。
株価予測

【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その47【周波数解析⑪】

新VTIチャートから各種周波数を抽出して比較。 3[Hz]が筋が良さそう。 ついで5[Hz]。 7[Hz]は細かい特性は掴んでいるが、ちょっとイマイチ。 今回の情報だけを見ると3[Hz]で売り買いすればOKということになるが・・・。
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G検定 強化学習対策

G検定対策のまとめ記事はこちら。 はじめに G検定の強化学習についての勉強方法を聞かれたんで、とりあえず記事にしてみた。 正直、G検定の強化学習関連は情報も少なく、かなり学習し難いカテゴリになる。法律/最近の...
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【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その46【周波数解析⑩】

新VTIチャートの周波数特性を確認。 1[Hz]、3[Hz]、5[Hz]、7[Hz]あたりが突出している。 まずはお試しで3[Hz]を抽出して確認。 かなり特徴を表していることが分かる。 Python(Numpy)でも同様のことができることを確認。
株価予測

【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その45【周波数解析⑨】

新しく2021年6月から2022年5月のVTIチャートを取得。 MATLABでplotしてみた。 いい感じに乱高下している。 MATLABとPython(Numpy)のFFT、IFFTで元の波形に戻せるかを確認。 共に戻せることが確認できたので、周波数解析できそう。
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