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ぱい損で米国株【読書ときどきpython】 https://www.bookloveru2.com/post/python-analysis4

pythonで米国株の株価分析したりします。 読書とビールが好きです。 Knowledge is power.Let's read a book! 良書から人生を豊かに。

いつも人生に行き詰まったとき、読書をすることで新たな知識を得て、前に進むことが出来ました。 誰かの叡智が数千円で自分のモノに。 最高の投資だと思います。その投資結果をブログとして綴っていきます。

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2020/09/29

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  • #ハッシュタグの力

    皆様、こんにちは。 今回は、#ハッシュタグ について記事を書いていきます。 そもそも、#ハッシュタグ とは、Wikipediaによると、 ハッシュタグとは、言葉やスペースの無いフレーズの前にハッシュ記号(番号記号)、#を付ける形のラベルである。ハッシュタグは同じようなタグ付きメッセージを収集することができ、それが存在する全メッセージの電子的検索もできる。日本語では、ハッシュタグを使って情報収集することを「タグる」と呼ぶこともある。 とあります。 つまり、# という記号の後に、検索したい文字を入れると、それに関する投稿の一覧を見ることが出来る機能ですね。 ハッシュタグで、少し前に話題になったものでは、人気元プロレスラーの長州力さんの、

  • Twitter Bot③

    皆様、こんにちは。 今回は、前回、前々回に引き続き、当Twitter Botについての第三段について記載していきます。 前回👇 前々回👇 前記事の様な理由から、Twitter Botを作成したわけですが、 最近、薄々感じていたことが、確信に変わりました。 それは、当botを通じて、一番書籍を購入しているのは誰か!?ということです。 はい。 それは、 結論から言うと、私自身でした。。。。(´・ω・`) これには理由があります。 その理由は下記3点です。 当botでは、私が読んだ素晴らしき書籍を皆様に紹介するだけでなく、 積読(※1)している本も紹介している。 包ん読(※2)している本も紹介している。 深層(心層。心の中で…)学習(

  • データビジュアライゼーション (data visualization)

    皆様、こんにちは。 今回は、【データの視覚化】をテーマにした記事を書きます。 データビジュアライゼーションとは、文字と数字で表されるデータを、グラフ等で図示することを言います。 当記事では【データの視覚化】を、 売上高や気温といった数値データをグラフとして可視化し、伝えたい情報を分かり易く、正確に且つシンプルに加工して表現したものだと定義します。 つまり、 可視化……数値データをただグラフ化したもの。 (アート性や簡潔性は考慮しない。誤謬性多い。) 視覚化……数値データをグラフ化する際、読み手に、伝え手の意図や事実を簡潔かつ正確に 伝達できる様、配慮してグラフ化したもの。 (折れ線グラフや棒グラフ、配色、色相、彩度、2D(二次元)、

  • 相対性理論を、中学の数学知識で学んだ!

    皆様、こんにちは。 今回も本の紹介です(^_-)-☆ 今回ご紹介いたしますのは、私の大好きな、ヨビノリたくみ先生の本です。 パチパチ(^_-)-☆ ハイ。ドン! 難しい数式はまったくわかりませんが、相対性理論を教えてください! です。 毎度ながら、本書も分かり易さ満点で、最高です(#^.^#) 中学生レベルの数学、 「ピタゴラスの定理」 a^2 +b^2 = c^2 と、 「光速度不変の原理(光の速度は秒速30万キロメートル)」 の二つだけで、理解する相対性理論は圧巻です!! ここでは、特殊相対性理論を扱い、重力を含む一般相対性理論は除外されています。 その他、 慣性系。 同時の相対性。 時間の遅れ。 空間の縮み。 質量とエネルギー

  • 読了。退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング

    皆様、こんにちは。 今回は、久々に本の紹介です。 最近は、プログラミングコード記事や統計関連の記事ばかりでしたので、 本来の【本】の紹介をしたいと思います。 表題の通りですが、コレ👇です。 退屈なことはPythonにやらせよう 第2版 ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング Amazon紹介文は下記の通りです。 一歩先行くハイパフォーマンスなビジネスパーソンからの圧倒的な支持を獲得し、自作RPA本の草分けとして大ヒットしたベストセラー書の改訂版。劇場的な「業務効率化」「コスト削減」「生産性向上」を達成するには、単純な繰り返し作業の自動化は必須です。 改定書ではWordやExcel、PDF文書の一括処理、Webサイトか

  • 擬似相関。『新型コロナ感染者数』と『株式市場』

    今回は、以前にアップした記事👇の修正版をアップしていきます。 前回同様、新型肺炎コロナと株式市場に相関があるのかどうか、 検証してみました。 連日、コロナ感染者と世界的な株価は高騰を続けています。 何か関係があるのでは!?? と考え、調べてみることにしました。 なお、検証期間は「2020年1月11日~2020年9月3日」です。 上段は、 縦軸左は、アメリカの新規コロナ感染者数。 縦軸右は、アメリカのダウ株価指数。 下段は、同様に日本です。 以下、上段:イギリス。下段:インド。 以下、上段:中国。下段:ブラジル です。 そして、各国の相関係数です。 縦軸:各国のコロナの感染者数 (WHOから引用) 横軸:各国の主要株価指数+ビットコ

  • やってみよう(^_-)-☆パソコンの言葉!!!python(パイソン)②

    皆様、こんにちは。 今回は、やってみよう。pythonの第二弾です。 前回の記事↓では、グーグルコラボを利用したpython環境の導入を紹介しました。 そして、ウィキペディアから、言葉の概要を検索するプログラムコードを記述しました。 今回は、コラッツ予想を実行するコードを紹介したいと思います。 では、 「コラッツ予想とは何ぞや?」 という疑問を持つ方のために、(^_-)-☆ いつものヨビノリたくみ先生です!(^^)! 前回のコードを利用して、Wikipediaでも調べてみました。その結果は、こうです。 コラッツの問題 コラッツの問題(コラッツのもんだい、Collatz problem)は、数論の未解決問題のひとつである。1937年に

  • Corona and Stock Price Visualization.

    Hello everyone. In my last article, "Corona and Stock Market (including Bitcoin) Correlation Coefficient and Research in my previous article, "Corona and Stock Market Correlation Coefficient and Research", but this time I'd like to visualize the data from a different perspective. I apologize that the data is outdated.

  • What you see and what you don't see.

    Hello everyone. The beautiful woman at the beginning is model Kaylee Christine. Hi. I just wanted to put it up. I just wanted to put it up. I'm sorry. So, this time What you see and what you don't see. I'm going to write a vague description about What do you think about when you look at the image below? Oh, Mac. Not a

  • Corona and the stock market and the correlation coefficient between Corona and the stock market .

    Hello, everyone. This time we're going to see if there's a correlation between the dreaded new pneumonia corona and the stock market. Verification. Maybe it's a little inappropriate. I also thought that, day after day, the corona cases and global stock prices It continues to soar. There must be something to it! So we d

  • コロナと株価の可視化。

    皆様、こんにちは。 前回、『コロナと株式市場(ビットコイン含む)の相関係数と調べてみた。』 で、述べたデータを、今回は別の視点から可視化したいと思います。 ※データが古くて申し訳ございません。 ご要望がございましたら、最新データにてご案内致します。 では、前回同様、 検証期間は「2020年1月11日~2020年8月1日」です。 まずは、各国のコロナ新規感染者数と株価指数の同時プロットです。 左上から、USA。 右上、JAPAN。 二行目左列、CHINA。同右列ブラジル。 三行目左列、イギリス。同右列インド。 四行目左列、ロシア。同右列南アフリカ。 となっています。 そして、参考までに、下図アメリカ。 縦軸左(y)コロナ新規感染者数。

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