水曜日のドル円は上昇する

• 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 import pylab as plt
import seaborn as sns
sns.set()
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd
import heapq as hp
import math

import datetime
import time

fx_data = pd.read_csv("/Users/ユーザー名/Documents/FX/foreign_exchange_historical_data/USDJPY/USDJPY_DAY.csv")#データの読み込み
#pandasの計算は遅いので、全てnumpy配列に変換
date = np.array(fx_data["date"])
opening = np.array(fx_data["opening"])#始値
high = np.array(fx_data["high"])#高値
low = np.array(fx_data["low"])#低値
closing = np.array(fx_data["closing"])#終値

dict = {"Monday":0, "Tuesday":0, "Wednesday":0, "Thursday":0, "Friday":0}#値上がりする日の集計
dict_all = {"Monday":0, "Tuesday":0, "Wednesday":0, "Thursday":0, "Friday":0}#曜日ごとの日数

for i in range(len(date)):#dictもdict_allも一度に計算
    temp = datetime.datetime.strptime(date[i], "%Y/%m/%d")
    temp = temp.strftime("%A")
    dict_all[temp] += 1
    if closing[i] >= opening[i]:
        dict[temp] += 1

ratio_of_increase = [a/b for a, b in zip(dict.values(), dict_all.values())]
#割合に変換

# %%まとめて選択
plt.bar(dict.keys(), ratio_of_increase, color = "skyblue", alpha = 0.7)
plt.title("usdjpy")
plt.xlabel("week")
plt.ylabel("increase")
plt.savefig("/Users/ユーザー名/Desktop/week.png", format = "png", dpi = 300)

• 図示はこちら。

• 水曜日が若干上昇しやすい印象もあるが・・・。
• χ二乗検定にかけてみる。

dict_exp = [c//2 for c in dict_all.values()]#χ二乗検定の期待値は0.5とする。
dict_copy = [d for d in dict.values()]
stats.chisquare(dict_copy, f_exp = dict_exp)#χ二乗検定

dict_nega = [f-e for e, f in zip(dict.values(), dict_all.values())]
st.chi2_contingency(np.array([dict_copy, dict_nega]))#tableでも同様に

結果は以下。

Power_divergenceResult(statistic=1.2519046672629104, pvalue=0.8694811382649527)

(2.546521721041146,
 0.63632517975807,
 4,
 array([[347.39930955, 347.89988493, 348.4004603 , 348.4004603 ,
         347.89988493],
        [346.60069045, 347.10011507, 347.5995397 , 347.5995397 ,
         347.10011507]]))

• 有意差はないようだ。
• 解析期間(2007年4月2日から2020年8月15日）