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はじめに
前回は、新たなVTIチャートの取得と確認、MATLAB、Python(Numpy)でFFT、IFFTが可能かの確認までを実施。
問題無く動作しそうなので、具体的な周波数分析を行う。
登場人物
博識フクロウのフクさん
イラストACにて公開の「kino_k」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=iKciwKA9&area=1
エンジニア歴8年の太郎くん
イラストACにて公開の「しのみ」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=uCKphAW2&area=1
新VTIチャートの周波数特性
前回は新VTIチャートにFFTとIFFTができるか確認できたんで、
今回から、実際に周波数特性を見て行くって感じかな?
そうだね。
早速、前回のMATLABのplotを確認してみよう。
10Hz以下で見た場合、突出しているのは
1[Hz]、3[Hz]、5[Hz]、7[Hz]
ってところかな?
とりあえず、3[Hz]だけ抽出してみるか。
新VTIチャートから3[Hz]だけを抽出
使用するコードとしてはこの回のやつで良いよね?
それでOKだ。
ただ、そのままだと5[Hz]が抽出されちゃうんで、
% 特定周波数のみ抽出
Fw_Filter=Fw_tmp;
Hz = 5;
Low = Hz-0.1;
High = Hz+0.1;
↓
% 特定周波数のみ抽出
Fw_Filter=Fw_tmp;
Hz = 3;
Low = Hz-0.1;
High = Hz+0.1;
こんな感じで修正すれば3[Hz]が取り出せるはずだ。
結果
実行結果としてはこうなったよ。
あと、3[Hz]の極大値と極小値に赤点線を入れておいた。
なんかそれっぽく特性と掴んでるようには見えるね。
中々望ましい結果が出始めてきた感じだな。
一応Python(Numpy)でも
さらについでにPython(Numpy)もやっておこう。
Python(Numpy)でも同じことができるってことだな。
というわけで、次回からは他の周波数でも試していく。
まとめ
まとめだよ。
- 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。
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