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。