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。
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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。
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)
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その72【フーリエ変換⑨】
フーリエ変換、逆フーリエ変換(Python版)の動作確認実施。Wmaxを修正して周波数精度を引き上げた処理を実施。以前、for文無しでもフーリエ変換、逆フーリエ変換が可能と言ったが、MATLAB、Python(Numpy)双方でできるか確認してみる。
株価予測 【連続系】MATLAB、Pythonで株価予測 その71【フーリエ変換⑧】
フーリエ変換、逆フーリエ変換のPython(Numpy)版のコードを作成。基本的にはMATLABと一緒。というか、MATLABに寄せた。内積の演算子は「＠」。「*」だとアダマール積になり、結果が全く異なる。
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53【シミュレーション⑤】
極大値と極小値の特定するコードのPython(Numpy)版を作成。動作としては反転波形も含めてMATLABと同一。実際にはこれらコードに向けて以下が必要だが、本番コード作成時に盛り込む。各プロット時の値の取得。ドルから円へ変換。$1=￥127で計算する予定。
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。
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。