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【備忘録】Jupyter Lab で上位階層のライブラリをインポート
Python で GUI アプリを作るとき、自分の場合、プロジェクトのルートにメイン・プログラム app.py などを置き、アプリの処理は、機能別に名前を付けたサブディレクトリ内の Python ファイルに用意して、メイン・プログラムからインポートして利用する、といった構...
【備忘録】アルファベット文字の全角 → 半角変換 ～ Python
コーディングのみならず、表示する文字列において、たとえ漢字やひらがなが混じっていても、（数字などを含む）アルファベット文字はいわゆる半角文字 "ABC" を使うようにしています。しかし、公開されているファイルを読み込んで集計するときなどで、アルファベット文字に全角文字が使わ...
Matplotlib は、Python と NumPy のためのプロットライブラリです。Tkinter、wxPython、Qt、GTK のような汎用 GUI ツールキットを使ったアプリケーションにプロットを埋め込むためのオブジェクト指向 API を提供しています。 Wik...
Pandas は、プログラミング言語 Python において、データ解析を支援する機能を提供するライブラリです。特に、数表および時系列データを操作するためのデータ構造と演算を提供します。Pandas は BSD ライセンスの もとで提供されています。Pandas の 開発によ...
VBA, Visual Basic for Applications は、マイクロソフト社が Microsoft Visual Basic を、同社製品の Microsoft Office に搭載したものです。VBA を使用することで、Excel、Access、Word、O...
昨年 8 月 5 日の東京市場の歴史的な暴落を経験して、今さらながら先達が開発したテクニカル分析の手法を、自分でもプログラムを作って分析できるようにしようと思い、いろいろ調べています。今回は上記 OBV です。 OBV は、各日の総出来高に、その日の価格が高いか低いかに...
JupyterLab は、ノートブック、コード、データのための最新のウェブベースのインタラクティブな開発環境です。その柔軟なインターフェースにより、ユーザーはデータサイエンス、科学計算、計算報道学、機械学習におけるワークフローを設定し、アレンジすることができます。モジュール式...
SciPy は Python のための科学的ツールのオープンソース・ライブラリとして開発されています。SciPyは、NumPy をベースにしていて、統計、最適化、積分、線形代数、フーリエ変換、信号・イメージ処理、遺伝的アルゴリズム、ODE (常微分方程式) ソルバ、特殊関数、...
パラボリック SAR, Parabolic Stop And Reverse は、J.ウェルズ・ワイルダー・ジュニア氏 (J. Welles Wilder, Jr.) によって考案された手法で、証券などの取引商品やFXなどの為替取引において、市場価格の方向性が反転する可能性...
RSI, Relative Strength Index は、相場の過熱感を 0% - 100% で表したオシレーター系のテクニカル指標です。J・ウエルズ・ワイルダー・ジュニア氏 (J. Welles Wilder, Jr.) が考案者で、1978年に発表されました。日本語で...
一目均衡表（いちもくきんこうひょう）は、株式、商品、為替の取引相場の罫線表（チャート）分析法の一つです。都新聞（現 東京新聞）商況部部長の細田悟一が私設研究所を設立して、7 年の歳月と延べ 2000 人の人手をかけて開発しました。1935 年（昭和10年）に「新東転換線」とし...
フィボナッチ数列を知ったのは数列や漸化式を習ったときですから、高校数学（数学ⅡB）の時だったしょうか。フィボナッチ数列の漸化式は簡単におぼえられましたし、不思議な性質があることも、解説を読んで知った気にはなっていました。しかし、実際の分析でフィボナッチ数列を活用することはあり...
今週の日経平均株価は、週初めの 8 月 5 日（月）は 4,451 円安と歴史的大暴落。この反動で翌 6 日（火）は 3,217 円高と、これまた歴代最大の上げ幅。その後も振れ幅が大きく不安定な値動きが続きました。。 テクニカル分析というと、証券会社が提供するツールに依...
yfinance [1] [2] は、Yahoo Inc. が公開している API を利用した、Yahoo Finance の株価などの金融情報にアクセスしてデータを取得するために開発されたオープンソースの Python ライブラリです。 今回は、yfinan...
SciPy は Python のための科学的ツールのオープンソース・ライブラリとして開発されています。SciPyは、NumPy をベースにしていて、統計、最適化、積分、線形代数、フーリエ変換、信号・イメージ処理、遺伝的アルゴリズム、ODE (常微分方程式) ソルバ、特殊関数、...
Matplotlib は、Python と NumPy のためのプロットライブラリです。Tkinter、wxPython、Qt、GTK のような汎用 GUI ツールキットを使ったアプリケーションにプロットを埋め込むためのオブジェクト指向 API を提供しています。 Wik...
Python のリストをソートするとき、リストの要素が数値とか文字列であれば、単純に sorted() や list.sort() メソッドを使いますが、要素がオブジェクトになるとそのままではソートができません。そんな時に key パラメータを使うとソートできるように...
Prophet は、R および Python 用に実装した時系列データの予測手法で、非線形のトレンドに年間、週間、日次の季節性、さらに休日効果をフィッティングする加法モデルに基づいています。強い季節効果と数シーズンの過去データを持つ時系列データの解析に最適です。Prophe...
【備忘録】Unobserved components モデル
Statsmodels は、データの探索、統計モデルの推定、統計検定を算出できる Python パッケージです。様々なタイプのデータや各推定量に対して、広範な記述統計量，統計検定，プロット関数、そして（サンプルに利用できる）統計データを利用できます。SciPy パッケージの...
JupyterLab は、ノートブック、コード、データのための最新のウェブベースのインタラクティブな開発環境です。その柔軟なインターフェースにより、ユーザーはデータサイエンス、科学計算、計算報道学、機械学習におけるワークフローを設定し、アレンジすることができます。モジュール式...
【備忘録】主成分分析と Feature Importance～ Python / Scikit-Learn ～
主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) は、1観測あたり多数の次元／特徴を含む大規模データセットを分析し、最大限の情報量を保持しながらデータの解釈可能性を高め、多次元データの可視化を可能にする手法としてよく利用されています。形式的に...
【備忘録】主成分分析と一元配置分散分析 ～ Python ～
主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) は、1観測あたり多数の次元／特徴を含む大規模データセットを分析し、最大限の情報量を保持しながらデータの解釈可能性を高め、多次元データの可視化を可能にする手法としてよく利用されています。形式的に...
【備忘録】主成分分析 (3) ～ Python / Scikit-Learn ～
主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) は、1観測あたり多数の次元／特徴を含む大規模データセットを分析し、最大限の情報量を保持しながらデータの解釈可能性を高め、多次元データの可視化を可能にする手法としてよく利用されています。形式的に...
【備忘録】主成分分析 (2) ～ Python / Scikit-Learn ～
主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) は、1観測あたり多数の次元／特徴を含む大規模データセットを分析し、最大限の情報量を保持しながらデータの解釈可能性を高め、多次元データの可視化を可能にする手法としてよく利用されています。形式的に...
主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) は、1観測あたり多数の次元／特徴を含む大規模データセットを分析し、最大限の情報量を保持しながらデータの解釈可能性を高め、多次元データの可視化を可能にする手法としてよく利用されています。形式的に...
【備忘録】主成分分析 ～ Python / Scikit-Learn ～
主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA) は、1観測あたり多数の次元／特徴を含む大規模データセットを分析し、最大限の情報量を保持しながらデータの解釈可能性を高め、多次元データの可視化を可能にする手法としてよく利用されています。形式的に...
以前、 Julia を勉強しようと買った本（珍しく、印刷された本を買いました） [1] が積読（つんどく）状態になっていたのですが、先日、JupyterLab で R を使えるようにしたのを機に、Julia も使えるようにしました。Julia をインストールした後、P...
最近、データ解析に JupyterLab の Notebook を使うことが多くなりました。解析作業が Python だけで済む場合は問題が無いのですが、それでも R でちょっと検証したいと思うときがあります。しかし、他のツールを起動するのが億劫で、後回しにしてしまうこと...
