Plotlyでグループ化された積上げ棒グラフを作る方法

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 […]

【Python】Plotly で複数のpandasデータフレームをサブプロットする方法考察

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 […]

【Python】 世界銀行のTCdata360 APIからデータ取得

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 […]

Plotlyでpandas dataframeを対話的なグラフにする

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 […]

人的資本と資産運用| 自分自身の価値と性質からポートフォリオを考える

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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 […]

ネット銀行の海外送金受取サービス比較

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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】statsmodelsで自己相関を計算・可視化

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 […]

【Python】 経済指標・財務諸表データ取得完全攻略

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Pythonを使った経済指標データの取得方法、取得元とともにまとめて記録しておく。 PythonライブラリのPandas-Datareaderを利用した取得が中心となるが、Alpha Vantage APIを利用した財務諸表データ取得、EIAのAPIを使ったエネルギー関連情報の取得、DBnomicsからのデータ取得も併せて扱う。 これを全て使えば大抵のデータはそろうはず。 Pandas-Datar […]

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