そもそもトレンドとは何か。 ここでは単調非減少あるいは単調非増加列としてトレンドを定義する。 ドル円の終値がいくつのトレンドに分割されるのか、また、そのうち上昇/下落トレンドの比率はどのようになるのかを調査する。 import pandas as pd import nu…

ドル円の（終値-始値）の分布をpymc3に乗せてみる。 結論まで一気に。 import pandas as pd import numpy as np from scipy import stats from matplotlib import pylab as plt import seaborn as sns sns.set() sns.set_style("darkgrid") import math impo…

曜日によって上昇/下落の差があるか否かを以前に調査した。 denovor.hatenablog.com 月によって上昇/下落の差があるか否かを調査する。いつものようにLibraryをimport。 import pandas as pd import numpy as np import scipy.stats as st from matplotlib i…

総資産を、売買単位を、売買時点での値を、レバレッジをとする。 単位の総額はであるから、レバレッジがの時、必要な証拠金はである。 証拠金維持率は総資産を必要な証拠金で割ってとなる。 ここで値がからに変化すると、資産はとなる。必要な証拠金はである…

denovor.hatenablog.com 前回の記事で連続して上昇、あるいは下落する日数を調べた。 そこで自然に、「連続して3日上昇した翌日は下落するのか？」、あるいは「連続して５日下落した翌日は（流石に）上昇するだろう」といった疑問が湧く。 denovor.hatenablo…

連続して上昇/下落する日数の最大値を求める。 import pandas as pd from pandas.plotting import autocorrelation_plot import numpy as np from scipy import stats from matplotlib import pylab as plt import seaborn as sns sns.set() import statsmod…

基本的ではあるが、ドル円の始値、高値、低値、終値の平均と標準偏差を出しておく。 import pandas as pd from pandas.plotting import autocorrelation_plot import numpy as np from scipy import stats from matplotlib import pylab as plt import seabo…

曜日によってドル円の上昇に差はあるのかを調べてみる。 いつものようにプロットまで一気に。 import pandas as pd from pandas.plotting import autocorrelation_plot import numpy as np import scipy from scipy import stats as st from matplotlib impo…

denovor.hatenablog.com この記事でのforの繰り返しをdplyrの関数で簡略化してみる。 下記の記事を参考にした。 qiita.com Rのソースコードはこちら。 library(ggplot2) library(dplyr) library(RcppRoll) d <- read.csv("~/Documents/FX/USDJPY/USDJPYD.csv…

これでは（高値-始値）、（始値-安値）、（終値-始値）、（翌日の始値-当日の始値）の4つの分布について考察してきた。 残された分布は（高値-終値）および（終値-安値）であるが、単純に計算量が4つだからといって上記の4変数で表してはならない。 これまで…

変動値の従う分布(6) - denovorのブログ ここで、指数分布はガンマ分布の特殊な場合であるから、（高値-始値）および（安値-始値）のガンマ分布への当てはめを推定してみる。 同様にrstanを用いる。 data { #データYの宣言 int N; vector[N] Y; } parameters…

最後は（終値-始値）で行う。 rstanでStudentのt分布を仮定し、自由度、平均（ロケーション）、スケールの推定を行う。 stanのコードは以下。 data { //データYの宣言 int N; vector[N] Y; } parameters { //サンプリングしたいパラメータθの宣言 real df; r…

ドル円の変動値が従う分布を推定してみる。t分布や指数分布のパラメータは固定するものとする。 まずは（高値-始値）および（始値-安値）の従う指数分布のパラメータから推定してみる。 推定にはrstanを用いる。 data { #データYの宣言 int N; vector[N] Y; …

分布を調べるのに今度はghypパッケージを使用してみる。 AICをもとに一般化双曲型分布、normal inverse Gaussian分布、Variance Gamma分布、歪んだt分布などへの当てはまりを調べることができる。 https://cran.r-project.org/web/packages/ghyp/ghyp.pdf d …

denovor.hatenablog.com denovor.hatenablog.com denovor.hatenablog.com これまでのまとめとして、ドル円の変動値の基本要約量を計算しておく。 以下は順に平均、標準偏差、歪度、尖度となる。 d <- read.csv("~/Documents/FX/USDJPY/USDJPYD.csv") co <- d…

denovor.hatenablog.com 前回の続き。Cullne and Frey plotからはドル円の（高値-始値）および（始値-安値）は対数正規分布に当てはまりが良さそうであることがわかった。 fitdistで分布を確認しておく。 d <- read.csv("~/Documents/FX/USDJPY/USDJPYD.csv"…

denovor.hatenablog.com こちらの記事ではドル円の1日の変動と正規分布やCauchy、指数分布への当てはまりを考察した。 今回は、いかなる分布が最も良い当てはまりとなるのかを考えてみる。 fitdistrplusパッケージのdescdistを用いる。 （翌日の始値-当日の…

ドル円の（終値-始値）が正規分布に従うという仮説は棄却された。 denovor.hatenablog.com それではドル円の分布はどのような確率密度関数に従うのか。 ここでは（終値-始値）だけではなく、(高値-始値)および(始値-安値)の分布の形状を調べてみる。 fitdist…

ドル円の(終値-始値)の変動の分布を描く。 正規性の検定をShapiro-Wilk検定で行う。 d <- read.csv("~/Documents/FX/USDJPY/USDJPYD.csv") co <- d$closing-d$opening new_data <- data.frame(co) ggplot() + theme_set(theme_bw(base_size = 14)) g <- ggpl…

前回と同じであるが、ADF検定も行っておく。 denovor.hatenablog.com > summary(ur.df(d$closing, type = "none")) ############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ###################################…

前回の記事ではドル円終値の時系列データが単位根過程であることがわかった。 denovor.hatenablog.com 1階差分を取れば良いので、差分データの図示を示す。 単位根が消失したことがグラフから分かるが、自己相関が見られる箇所もある。

丁半博打の為替の世界を少しでも論理的・統計学的に分析するブログ。R, RStan, Python, ggplotなど。