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【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その44【周波数解析⑧】

VTIチャートとIFFTの結果に対して考察。 5Hzではさほど何かを示しているデータには見えない。 試しに13Hzを中心として12Hz~14Hzを抽出。 こちらは細かい山と谷を捕まえて居そう。 期間が短いことから値動きも小さい。 今後の方針としては2022年も含めたVTIチャートで試してみる。
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【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その43【周波数解析⑦】

前回MATLABで作ったVTIチャートから5Hzを抽出するコードのPython版を作成。 振幅調整も同じ処理で対応。 MATLABと同じ結果が得られたことは確認。 問題は、これから何を分析できるかと言う点だが、そこは次回。
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【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その42【周波数解析⑥】

IFFT後の波形の振幅の増幅は最大値を比較して、その比率を使用して増幅係数を決定。 一応5Hzの抽出はできたが・・・。 ここらへんの考察はPythonコードを作成した後に実施予定。
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【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その41【周波数解析⑤】

VTIチャートの周波数特性から5[Hz]と抽出してみる方針に。 抽出した5[Hz]は元のVTIチャートの振幅と比べると遥かに小さい可能性が高い。 よって、グラフで比較する際はIFFT側の結果を増幅してあげた方が良い。
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【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その40【周波数解析④】

今回使用するVTIチャートの問題について考察。 あまりにもシンプル過ぎて、分析し易い特徴が捕まえられない可能性あり。 一応5[Hz]が若干飛び出ているが、特徴になり得るかは疑問。 とりえあえず、現状のチャートでやってみて、分析が難しいようであれば再度方針検討。
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【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その39【周波数解析③】

Python(Numpy)でVTIチャートにFFT、IFFTをブチかます。 MATLABと同一の結果が得られた。 これによりMATLABとPython(Numpy)の両方で同じレベルで実験が進められる。 Numpyにcsv読み込みの機能がある。 他にも手段はあるが、今回はNumpyで実施。
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【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その38【周波数解析②】

FFTの出力をローテーションしている都合、サンプリング数は偶数が望ましい。 頑張って調整すれば奇数でも行けるはずだがメンドイのでやらない。 無事、VTIチャートの周波数特性及びそこからのVTIチャートへの逆変換ができた。 しかし、VTIチャートの周波数特性自体に何かしら問題が・・・。
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【VTI】MATLAB、Pythonで株価予測 その37【周波数解析①】

FFT,IFFTの使い方及び、特定周波数の抽出方法が分かったところで今後の方針を考える。 とりあえずVTIチャートにFFTかけて周波数特性見て見る。 後のことは見てから考える。 大雑把すぎる方針だが、ホントやってみないとなんもわからん。
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【FFT】MATLAB、Pythonで株価予測 その36【IFFT⑮】

Python(Numpy)によるバンドパスフィルタのコード作成。 上記コードを実行して見た。 MTALABと同じ結果が得られることを確認。 よって、MATLAB、Python双方でFFT、IFFTによる特性周波数の抽出が可能と言える。
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【FFT】MATLAB、Pythonで株価予測 その35【IFFT⑭】

Python(Numpy)による論理インデックス検索と線形インデックス検索が可能か確認。一応、可能そう。ただし、行列に対する線形インデックス検索はちゃんと行と列を指定する必要あり。MATLABと同様にするいはrehapeでベクトルに直す必要がある。あと、MATLABは1オリジン、Pythonは0オリジンな点も注意。
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