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。
FFT
株価予測 
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・・・。
株価予測 【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。
株価予測 【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。
株価予測 【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。
株価予測 【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。
株価予測 【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。