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…

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…

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…