pandas-datareaderを使って株価・為替データを取得、それを使って統計データの分析をする。 今回は、S&P 500 ETF、Google(Alphabet)、USDJPY、EURUSDのデータを使うことにする。 ライブラリのインポートとデータ取得 利用するライブラリのインポート、pandas-datareaderを使ってyahoo financeからターゲット・データを取得。 […]
pythonのnumpyを使うことで統計分析に使える様々な種類の乱数を発生させることができる。 その一覧をまとめておきたいと思う。 numpyの乱数出力設定 シード値の固定と出力桁数の固定は以下の通りです。 一様分布 (Uniform distribution) 一様分布：全ての事象が発生する確率が等しい事象の分布 np.random.rand()は0~1の範囲で乱数を生成する。 np.rando […]
Pythonのopenpyxlを使ったエクセルのセルや列等の指定方法、ループ処理について解説します。 ブック、シートの取得方法 細かい操作に入る前に操作するファイル、シートの指定する。 一般的なブック(ファイル)、シートの取得方法 関数の値を取得する場合のブックの取得 上記の一般的なブックの取得方法でブックを開き、後述するセルの値取得をすると、セル内の関数式の取得となってしまう。 もし関数式の結果 […]
EIAの原油データをまとめている際にグループ化された積上げ棒グラフ(Grouped and Stacked Bar Chart)や積上げ面グラフ(Stacked Area Chart)などを作ってみたため、その方法記録しておく。 グループ棒グラフ (Grouped Bar Chart) 積上げ棒グラフの前にシンプルなグループ棒グラフから始める。 今回使うデータはEIAの「短期エネルギー見通し」(S […]
ここのところ経済関連の時系列データを取得し、グラフにしたい、それも関連データに関しては一つのFigureにサブプロットしたいと思うことが多く、色々試してみたのでそのまとめておきたいと思います。 まず前提として、Plotly expressのファセットプロットでは、あるデータフレーム内の要素を使ってサブプロットすることはできるが、複数のデータフレームの情報からグラフを作ることができない(難しい)ため […]
TCdata360は世界銀行が提供しているデータベースであり、様々な情報源から貿易や競争力などに関するデータをまとめて提供してくれる。 世界銀行のデータベースからのデータ取得はpandas-datareaderを使えば簡単に行えるが、世界銀行のTCdata360が提供するデータの取得はできない。 そこでPythonでTCdata360のAPIからデータを取得する方法を記録しておく。 クロスセクショ […]
pandasの.plot()メソッドで簡単にグラフの作成はできるが、 カーソルを当てた時に値が表示されなかったり動かせなかったりでは、不便ではないでしょうか。 そこで、Plotlyを使って簡単にインタラクティブな(対話的な)動きのあるグラフを書いてみたいと思います。 今回はいくつかの方法を比較しながら使ってみる。 cufflinks と plotly.offlineを使う方法 Plotting B […]
年金準備などを目的とした長期運用用のポートフォリオを作るにあたって非常に重要な人的資本(人的資産)の考え方を紹介します。 特に資産を残す予定も見込みもない引きこもりには、自分の人生だけを考えて資産運用を考えることになるため、この考え方が非常に重要だと思います。 人的資本とは 人的資本とは、自分自身を金融資産にみたててどの程度の価値があるのか、またどのような性質があるのかを評価したものです。 人的資 […]
コロナ過で海外との行き来が難しくなっていることもあり、海外にある資金を引きあげる方も多くなってきているように思います。 しかし、外貨を通常の銀行へ送金し、管理する場合には異常に高い為替手数料と付き合うこととなりおすすめできません。 そこで海外送金の受取りが可能なネット銀行と受取り手数料等をまとめてみたいと思います。(※海外送金時に伴う中継銀行手数料はカバーしてません) ソニー銀行の海外送金受取り […]
Pythonで時系列データの自己相関や偏自己相関を計算・可視化してみたいと思う。 まず、自己相関とは、あるデータのT時点の値と、ある時間前(過去)のT-t時点の値との相関関係である。 あるデータの異なる時点の値の相関をはかるものである。 株式データなどでこれを計算する場合には、昨日株があがっていると今日は上がる(下がる)傾向があるといったことが見えてくるかもしれない。 自己相関の計算と可視化 計算 […]