数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第5章【バックナンバー】
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第4章。
第4章では分類問題で最終的にはニューラルネットワークや最適化アルゴリズムの話だった。
第5章はフーリエ解析学から高速フーリエの話がメインとなる。
IFFT
数値計算 
MATLAB/Simulink MATLAB、Pythonで株価予測【バックナンバー】
MATLAB、Pythonを使って株価予測を使用と考えるシリーズ。
と言っても基本的にはフーリエ変換が中心のネタとなる。
FFT/IFFTで分析し、さらに詳細に分析するために元々のフーリエ変換、逆フーリエ変換の数式ベースで解析も。
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57【シミュレーション⑨】
Python版の売却、買付タイミング時のVTI単価特定コードを実行。
グラフはOK。
VTI単価出力もOK。
極大値、極小値のインデックスがMATLABで実施した時と異なるが、これはオリジンのせい。
MATLABは1オリジン、Pythonは0オリジン。
株価予測 【収支】MATLAB、Pythonで株価予測 その56【シミュレーション⑧】
売却、買付タイミング時のVTI単価特定コードのPython版を作成。
MATLABの時に実施した論理インデックス検索のやり方を修正。
このために複素共役を負の周波数側に持ってきた。(忘れてたけど)
株価予測 【収支】MATLAB、Pythonで株価予測 その55【シミュレーション⑦】
売却、買付タイミング時のVTI単価特定コード(MATLAB版)の実行結果を確認。
グラフで確認。
拡大グラフで確認。
コマンドウィンドウ出力を確認。
一部を除いて利益が出そうな数値にはなっている。
株価予測 【収支】MATLAB、Pythonで株価予測 その54【シミュレーション⑥】
売却、買付タイミング時のVTI単価特定コード(MATLAB版)を作成。
ついでにバンドパスフィルタの部分をちょい改修。
Python(Numpy)側のコードも似たような感じで改修予定。