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Oeconmicus.jp
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家計・資産運用とPythonを中心に簡単なプログラミング情報を提供
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Oeconmicus.jpさんの新着記事

1件〜30件

  • Google検索画面のダークモード設定方法

    ついにGoogle検索結果画面についてもダークモードの設定が可能になりました。 ダークモード好きには非常にありがたいことです。 さて、設定方法ですが、下記の通り非常に簡単です。 1. 適当な検索結果画面に移動し、右上の歯車マークから、検索設定を選びます。 2. デザイン設定からダークモードを選択 windows10でデバイスのデフォルトテーマがダークテーマになっている場合には、デバイスのデフォルト […]

  • Google検索画面のダークモード設定方法

    ついにGoogle検索結果画面についてもダークモードの設定が可能になりました。 ダークモード好きには非常にありがたいことです。 さて、設定方法ですが、下記の通り非常に簡単です。 1. 適当な検索結果画面に移動し、右上の歯車マークから、検索設定を選びます。 2. デザイン設定からダークモードを選択 windows10でデバイスのデフォルトテーマがダークテーマになっている場合には、デバイスのデフォルト […]

  • 【豪州雇用統計】2021年6月の失業率はコロナ前以下に

    失業率は前回5.1%から更に改善し、4.9%となった。(予想5.1%) 雇用者数変化に関しても、予想3.0万人に対して2.91万人と予想を若干下回る結果となった。 十分な物価上昇圧力をもたらすほどに労働市場が改善してきたとはまだいえないが、失業率低下が続き、賃金上昇、物価上昇につながることが期待できよう。 目次 1. 雇用者変化詳細2. 失業率と就業者比率 雇用者変化詳細 Data Source […]

  • 6月の米・CPI, PPIは前回に続き予想を上回る強い結果に

    米・CPIの前年比は予想されていた4.9%に対して5.4%、コアCPIは前年比予想4.0%に対して4.5%とどちらも予想を超えて強い結果となった。(どちらも季節調整前) PPIに関しても、前年比予想6.7%に対して7.3%、コアPPIが予想5.1%に対して5.6%と予想を超えた。 以前にもふれたかもしれないが、前回のFOMC後に発表されたドットプロット(各FOMCメンバーの政策金利予測)では、で2 […]

  • Python Plotlyで作成したチャートのブログ記事への埋め込み方法

    Plotlyで作成したチャートをブログでシェアしたいと思うことも少なくないと思います。 そこで作成、出力したチャートのHTMLファイルをブログ記事に埋め込む方法を紹介します。 目次 1. HTMLファイルの出力方法2. ブログ記事への埋め込み HTMLファイルの出力方法 念のためですが、Plotlyで作成したチャートをHTMLファイルとして保存する方法は以下の通りです。 ブログ記事への埋め込み 埋 […]

  • Plotlyで作成したチャートのブログ記事への埋め込み方法

    Plotlyで作成したチャートをブログでシェアしたいと思うことも少なくないと思います。 そこで作成、出力したチャートのHTMLファイルをブログ記事に埋め込む方法を紹介します。 目次 1. HTMLファイルの出力方法2. ブログ記事への埋め込み HTMLファイルの出力方法 念のためですが、Plotlyで作成したチャートをHTMLファイルとして保存する方法は以下の通りです。 ブログ記事への埋め込み 埋 […]

  • 【Python】Cufflinks iplot() テーマ一覧

    Python Pandas DataframeのデータをPlotlyでプロットする方法はいつくもありますが、その中の一つであるCufflinksを使ってプロットする場合に使用できるテーマを一通り比較します。 目次 1. Pearl2. ggplot3. Polar4. White5. Space6. Henanigans7. Solar Pearl デフォルトはこれになっているかと思います。 gg […]

  • 【Python】Plotly のカラースケールの種類と使い方

    Ploltyでは複数のカラースケールが用意されており、用途別に使い分け、見栄えの良いグラフを作るのに役立つ。 しかし、すべてのスケールをひとまとめにしているものがなかったので、今回はカラースケールを一通りまとめてみる。 目次 1. カラースケールの種類2. カラースケールの使用方法 カラースケールの種類 あらかじめPlotlyに組み込まれているカラースケールは集合(namespace)に分けられる […]

  • Plotly カラースケールの種類と使い方

    Ploltyでは複数のカラースケールが用意されており、用途別に使い分け、見栄えの良いグラフを作るのに役立つ。 しかし、すべてのスケールをひとまとめにしているものがなかったので、今回はカラースケールを一通りまとめてみる。 目次 1. カラースケールの種類2. カラースケールの使用方法 カラースケールの種類 あらかじめPlotlyに組み込まれているカラースケールは集合(namespace)に分けられる […]

  • 【米国雇用統計】2021年6月分雇用者変化は予想を超える強い結果

    今回の雇用者数は+85万人と予想の70万人を超えて非常に強い結果となった。 一方で失業率は5.9%と予想の5.6%よりも高かったばかりか、前回の5.8%に比べても悪化する結果となった。 失業率の上昇はみられるものの、詳細をみていけば、この上昇はなんら問題にはならないものと考えられる。 Data Source : BLS retrieved from FRED 目次 1. 失業率と就業者比率1.0. […]

  • tradingviewのチャートウィジェットを使って複数チャートを作成する

    チャートを使っていると複数のチャートを同時に表示したマルチプルチャートを使いたいと思うことが多い。 しかし、その機能のあるinvesting.comは重いし、tradingviewの無料版では複数チャートの同時表示ができないといった問題がある。 そこで、tradingviewが無料で提供しているチャートウィジェットとHTMLを使って複数チャート(マルチプルチャート)を自作しようと思う。 目次 1. […]

  • 【US Retail Sales】2021年5月は前月比マイナス、予想を下回る結果に

    先ほど発表された2021年5月の小売売上高は、前月比-0.8%予想に対して、-1.3%と予想を下回る結果となった。コア・小売売上高についても、予想は+0.4%だったのに対して、-0.7%とこちらも予想には届かなかった。 この結果は5月の米・雇用統計が予想に届かなかったことにあわせて、パウエル議長が予想よりも早いテーパリングを示唆しない言い訳を作ることとなったのではないかと思う。 目次 1. 詳細項 […]

  • 人生は究極のリスク資産ではないか

    金融商品のリスク・リターンや投資期間、流動性問題について考えていると、人生・命は究極のリスク資産(資産という呼び方が正しいかも疑問だが)だと考えずにはいられない。 人生のリターンについてて言えば、人生を通じて享受しうる幸せ・喜びというリターンは無限大だが、同時に人生の結果として受ける可能性のある不幸や苦痛も無限大である。 投資期間に関しても、長ければ100年以上、短ければ1日にも満たないものであり […]

  • 【Python】investpyを使ったInvesting.comのデータ取得方法

    investpyは、多くの一般投資家から、一部の金融機関関係者などが経済情報を取得するために使っているであろう大手金融情報サイトのInvesting.comから経済データを取得できるライブラリです。 いつもはpandas-datareaderやDBnomics APIを使うことが多いですが、便利そうなので、investpyも使ってみます。 目次 1. 時系列データの取得1.0.1. 株価データの取 […]

  • 5月の米・CPIは予想超え、ますます高まるインフレリスク

    前回の4月分に続いてCPIはヘッドライン、コアともに予想を超える結果となった。 CPIは前年比予想4.7%に対して5.0%、コアCPIは前年比予想3.5%に対して3.8%という結果となった。(もちろん前月比でもどちらも予想を超える結果) 今回のCPI結果だけみれば、インフレ圧力が更に高まっており、FEDも対処を検討し始める必要があるようにみえるが、先週に発表された米・雇用統計の結果が予想を超えられ […]

  • 東京都在住の独身20代後半の家計状況(2021/6)

    失われた数十年のここ日本でサラリーマンをやっていても収入の伸びなどたかが知れているため、資産運用等をしているわけだが、即効性のある家計収支改善方法はなんといっても節約だろう。 そこで家計収支を一から見直し、家庭の財務状況を見直したいと思う。 目次 1. 現在の資産及び収入2. 固定費の状況3. 家計の変動費の状況4. 見直すなら家賃しかない 現在の資産及び収入 まず、状況としては都内で一人暮らしを […]

  • 【Python】複数の線形回帰方法実践

    Pythonで様々なライブラリを用いて線形回帰をしてみたいと思います。 (本来はトレーニングデータとテストデータを分けて行うべきですが、簡単にするために下記で示す例では、モデル作成と予測に同じデータを使っています。) 目次 1. Numpyを使った線形回帰2. Scipyを使った線形回帰3. Scikit-learnを使った線形回帰 Numpyを使った線形回帰 使用データはUSDJPYの為替レート […]

  • ISM PMI、NMIのサブインデックスについて

    ISM PMI及びNMIの構成について、重要なサブインデックスの情報とともに記録しておきます。 目次 1. ISM PMI1.1. ・New Orders-新規受注1.2. ・Production-生産1.3. ・Employment-雇用1.4. ・Supplier Deliveries-入荷遅延1.5. ・Inventories-在庫1.5.1. ・Custormers’ Inve […]

  • 誰でも持てる デビットカードの還元率比較

    定職についていないフリーランスの方、収入が低い、無職であるなどクレジットカードを作ることができない場合の選択肢としてデビットカードがあります。 原理にキャッシュレス生活をするためにも一枚は作っておいてもいいのではないでしょうか。 今回は各金融機関のデビットカードを比較してみたいと思います。 目次 1. デビットカードの還元率比較1.1. 還元率からの結論 デビットカードの還元率比較 どうせなら日常 […]

  • Indxx社の株価指数の種類一覧と構成内容

    Indxx社の提供する指数に連動するETFも数多く楽天証券やSBI証券で取り扱いがあるため、その指数の内容をまとめておこうと思う。 目次 1. Indxx Global Cloud Computing Index1.1. 指数のウェイトと構成内容2. Indxx Global CleanTech Index2.1. 指数のウェイトと構成内容3. Indxx Global FinTech Thema […]

  • MSCI 株式指数の代表的な種類一覧とその内容

    ETFなどを使ってパッシブ運用をする際に、どのような指数があり、その構成がどうなっているのかを知ることは必須である。 しかし、指数は世の中に腐るほどあるが、その中から株式分散投資をするうえで最も重要であろう、MSCIの各指数についてまとめてみる。 各指数の構成や国の分類は現時点で最新と思われるものをまとめているが、構成内容は変化するため注意。 国の分類については、毎年(おそらく6月に)評価の結果が […]

  • Google API のinvalid_grantエラーの対処方法

    PythonとGoogle Gmail APIを使って自動処理をはじめたのですが、作成後にinvalid_grant エラーというものが発生し、対処を行ったため、その記録を残しておきます。 目次 1. invalid_grant エラーの発生条件2. エラーの対処方法 invalid_grant エラーの発生条件 まず、invalid_grantエラーのメッセージは、invalid_grant: […]

  • 【Python】datetime 日付型と時間型の操作

    時系列データの扱い、将来のデータ予測とその予測結果のプロット時に対応する日付を用意するためなどに日付、時間の操作は必須である。 それを取り扱うライブラリがdatetimeである。 目次 1. 日付型・時間型操作の基礎2. 日・時間差を日時生成 日付型・時間型操作の基礎 ・今日の年月日、日時の表示方法 ・pandas Timestampと日時操作 DatetimeIndexを持つpandas Dat […]

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