株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その84【フーリエ変換㉑】 個別株チャート 8.4[Hz]から11.8[Hz]を抽出した上での極値特定 Python(Numpy)版を作成。過去コードを元にコピペ&結合。実験コードであっても、先にロードマップを決めておくと、コード構成が決め易い。これにより、トータルでは楽ができるコード構成にすることも可能。 2022.07.16 株価予測
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その83【フーリエ変換⑳】 個別株チャート 8.4[Hz]から11.8[Hz]を抽出した上での極値特定 MATLAB版 動作確認実施。波形出力OK。極大値、極小値特定波形の確認OK。極大値、極小値のコマンドウィンドウ出力OK。あとはこれのPython側をやる。(メンドクサイ) 2022.07.15 株価予測
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その82【フーリエ変換⑲】 個別株チャート 8.4[Hz]から11.8[Hz]を抽出した上での極値特定 MATLAB版を作成。基本、FFT,IFFTで極値特定のロジックをコピペ。ただし、コード内のどこで何をやってるか分かって無いとコピペもできない。コードの難易度はコード量よりデータ規模の方に相関性がある。 2022.07.14 株価予測
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その81【フーリエ変換⑱】 Python(Numpy)版フーリエ変換、逆フーリエ変換を個別株チャートに対して実施。ほぼほぼ消化試合で問題無く動作。消化試合的に扱えたのは、細かく刻んで動確してきたおかげとも言える。このショボい規模プログラムでも事故るときは事故る。 2022.07.13 株価予測
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その80【フーリエ変換⑰】 Python(Numpy)版の個別株チャートに対しするフーリエ変換、逆フーリエ変換のコードにするための修正。csv読み取り部分を追加。列ベクトルで取得されるのでベクトルに変換。MATLABとPythonのベクトル周りがいろいろクセが違うのでだんだん嫌になってきた。 2022.07.12 株価予測
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その79【フーリエ変換⑯】 MATLAB版フーリエ変換、逆フーリエ変換を個別株チャートに対して実施。DFT、FFTと同等の分解能で実施。逆フーリエ変換で元波形に戻った。最大周波数を落として分解能を上げてみた。逆フーリエ変換で元波形には戻らない。高周波分を捨てているため発生。元に戻ることは先の処理で証明しているので問題無し。 2022.07.11 株価予測
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その78【フーリエ変換⑮】 今後の予定について検討。個別株の波形に対して以下を実施。フーリエ変換後の逆フーリエ変換をして元波形に戻るか。抽出したい周波数範囲を特定。極大値、極小値のタイミングとその時の単価特定。MATLABの場合、行ベクトルをデフォルトとした方が利便性が高い。 2022.07.10 株価予測
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その77【フーリエ変換⑭】 MATLABとPython(Numpy)のフーリエ変換、逆フーリエ変換for文無し版の動作確認を実施。共に問題無く動作。FFTと比べると演算回数の差で速度を犠牲にはしている。回転因子を書き出して演算構造を見れば高速化は可能かもしれないが、ここではそこまでは頑張らない。 2022.07.09 株価予測
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その76【フーリエ変換⑬】 Python(Numpy)によるフーリエ変換、逆フーリエ変換for文無し版を作成。基本的な流れはMATLABと一緒。しかし、行ベクトル生成用の変数を追加している。最初からベクトルでも良いが、plotで使用する際に添え字が増えてMATLABコードと乖離し易くなるデメリットあり。 2022.07.08 株価予測
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その75【フーリエ変換⑫】 Python(Numpy)で直積は可能か確認。結果としては可能。明示的に行ベクトル、列ベクトルにしないと直積は不可。ベクトル(数列)から行ベクトル、列ベクトルにするにはnp.mat、np.reshapeを使用する。行と列が異なる場合の積は直積になるっぽい。(よくわからん) 2022.07.07 株価予測