株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その68【フーリエ変換⑤】
フーリエ変換のプログラム化の前に数式レベルでいろいろ解決。
積分をΣで解決する。(リーマン積分)
関数をベクトルと解釈する。
畳み込み積分は内積で解決。
ベクトルのそれぞれの要素数をNで切りそろえているのでそれほど複雑にはならないはず。
2022-06
株価予測 
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その67【フーリエ変換④】
前回、打ち出した方針を再掲。
要素数Nが重要。
関数、変数のベクトル要素数がNできり揃う。
これにより、逆変換も苦にならない想定。
文章で表現したものを数式で表現。
ベクトルになる箇所を明確にした。
プログラム化はやってみないとわからん。
なんとか辻褄合わせができるよう頑張る。
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その66【フーリエ変換③】
フーリエ変換、逆フーリエ変換を再確認。
問題点は無限の解釈の仕方。
無限の範囲に於いての「関数同士の内積」。
「関数同士の内積」も無限要素のベクトルと解釈する必要がある。
有限数を便宜上、無限に近いものとすれば、ある程度成立する可能性はある。
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その65【フーリエ変換②】
細かい周波数特性の取り方としてフーリエ変換を利用することとした。
フーリエ変換とDFT,FFTは別物。
目的が一緒なので、本来は気にしなくても良いが、今回に限っては別物扱いせざるを得ない。
フーリエ変換の連続的、範囲が∞であることがプログラム化に対しての大きな課題。
そもそも出来るのかもわからん。
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その64【フーリエ変換①】
さらに適切な周波数を特定できないか検討。
10[Hz]じゃなくて9.7[Hz]が実はより適切だったかも。とか。
入力サンプリング期間を延ばせば、見た目の周波数より細かい周波数特性は出せる。
問題は期間の伸ばし方。
0埋めで伸ばす場合、0埋めがあまり多すぎると元データと乖離する。
サンプリング間の補間もまぁまぁメンドイ。
株価予測 【個別株】MATLAB、Pythonで株価予測 その63【シミュレーション③】
10[Hz]に於ける売買タイミングと株価を再掲。
個別株に対して収支シミュレーション実施。
20万越えの利益。
途中、5万円の損失が出てるが、これはうまい損切。
これのおかげで次の売買で大きく利益を上げられている。
株価予測 【個別株】MATLAB、Pythonで株価予測 その62【シミュレーション②】
10[Hz]に於ける売買タイミングと株価を確認。
10回の売買が発生する。
収支シミュレーションを行う上でのパラメータ決め。
VTIの時の差分は以下。
売買手数料は0円。
売買単位は10株
買付余力は75万。
100万以下の売買を前提として売買手数料を0円にしているため。
株価予測 【個別株】MATLAB、Pythonで株価予測 その61【シミュレーション①】
分析予測対象の個別株を選んできた。
大企業株のため、VTIの特性に似てはいるが、細かい上下が見て取れる。
とりあえず周波数解析実施。
10[Hz]あたりが突出している。
9～11[Hz]の範囲だけを残してIFFT実施。
筋が良さそうなのでこれをベースに掘り下げる予定。
株価予測 【収支】MATLAB、Pythonで株価予測 その60【シミュレーション⑫】
前回の収支シミュレーションの考察を実施。明らかに損がでる売買も行っている。しかし、そこで売買しないと買付余力がなくなり、機会損失になる場合もある。買付余力があれば、損が出る売買は見送れるので買付余力を如何に残せているかも重要にはなってくる。同じシミュレーションを個別株で行えないか？基本ロジックは一緒なので可能。
株価予測 【収支】MATLAB、Pythonで株価予測 その59【シミュレーション⑪】
ついに収支シミュレーション実施。
収益としては11万円弱。
イマイチな結果にも見えるが、最大単価時の一回の売買よりも収益は出ている状態。
たまたまの可能性は高い。