株価予測

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【ETF】MATLAB、Pythonで株価予測 その19【VTI④】

VTIチャートを取得する必要がある。 各証券会社だけでなくGoogle検索もでチャート自体はすぐ見れる。 分析する上でcsv形式でチャートが公開されてるとうれしい。 Yahooファイナンスの英語サイトでcvs形式で公開されている。 この手のURLは変わる可能性が高いので、探し方の一連の操作を確認。
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【ETF】MATLAB、Pythonで株価予測 その18【VTI③】

シミュレーションを恐らくやると思うので、その前提条件を揃えるため手数料とか税金について調査。 SBI証券の情報をベースに調査。 手数料。 買付手数料\0 売却手数料0.45% 税金。 譲渡所得。 合計で約20% 所得税15%。 住民税5%。 NISA枠は一旦無視する。
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【ETF】MATLAB、Pythonで株価予測 その17【VTI②】

VTIについて少し掘り下げを開始。 ベンチマークは「CRSP USトータル・マーケット・インデックス」。 米国株の4000銘柄の変動。 バンガード社は他の指標を元にした商品も出している。 VTIとよく比較されるのがVOO。 VOOはS&P500という米国株500銘柄と連動。
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【ETF】MATLAB、Pythonで株価予測 その16【VTI①】

やっと株の話に突入 採用する商品はVTIという米国ETF 理由としては、「外乱を可能な限り減らし、分析難易度を下げたい。」 それでも外乱は0ではないが、コロナ禍、某戦争、円安、円高など比較的分かり易いものとなる。 個別銘柄だと、その市場や競合他社動向など調べるべきことが細かくなりすぎる。
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【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その15【至る道⑬】

バタフライ演算を図示した。 演算が交差している様が蝶々のようなのでバタフライ演算と呼ばれている。 入力サンプリングの入れ替えルールはビットリバースに準じている。 これら一連の流れを「CooleyTukey型FFTアルゴリズム」と呼ぶ。 このアルゴリズムは入力サンプリングが2のべき乗であることが前提。
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【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その14【至る道⑫】

Nの回転因子にN/2の回転因子を含めることが可能 複数段の行列に分解可能。 つまり、演算を分解できる。 最終的に残る値はかなり限られる。 これを利用してバタフライ演算を行うことになる。
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【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その13【至る道⑪】

回転因子を元に行列表現してみた。 回転位置による最適化が可能。 必ず実数になる点が存在することによる最適化が可能。 対角線による最適化が可能。 ここまででもかなり便利ではあるが、さらにバタフライ演算をするための最適化もある。
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【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その12【至る道⑩】

タイトル詐欺にならないようにMATLAB、Pythonを使って各回転因子を算出して見た。 1/√2のような計算結果にはならないので1/√2=0.7071を想定した見方になる。 前回の回転因子と同一の結果が得られた。 虚数表現はMATLABはi、Pythonはjとなっている。
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【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その11【至る道⑨】

FFT、IFFTの数式上のバリエーションはDFT、IDFTと一緒。 元にしている数式自体は同一。 FFT、IFFTはバタフライ変換による高速化を行ってる点で異なるのみ。 バタフライ変換を理解するためには回転因子のイメージが重要。 オイラーの公式のおかげで複素指数関数と三角関数が紐づく。
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【FFTへ】MATLAB、Pythonで株価予測 その10【至る道⑧】

離散フーリエ変換、逆離散フーリエ変換のバリエーションについて。 フーリエ変換、逆フーリエ変換の時と同じく数式対称性によるバリエーション。 1/Nをどちらによせるか、折半するか。 よって、対になってる離散フーリエ変換、逆フーリエ変換を使用する必要がある。