さくら VPS 相関係数予測Ⅱ
さくら VPS 相関係数豪ドル/円日足予測Ⅱ
これまで日足と４時間足で
多項式フィッティング 豪ドル/円
ガウスフィット-豪ドル/円
FFT 解析-豪ドル/円
RNN 豪ドル/円
LSTM 豪ドル/円
CNN 豪ドル/円
相関係数 豪ドル/円
7×2 種類のチャ－ト予測を作成してきました。
ピッタリ当てることの困難さを痛感します。
ここにきて、マネーパートナーズが６月末、外為どっとコムに吸収され消滅しました。
このため、豪ドル/円の為替データが取得できなくなり、
仕方なく、yfinance を導入して為替データ取得できるようにしました。
その方法については、
yfinance 概要
からご覧ください。
しかしながら、yfinance は Windows11 WSL2 Ubuntu 24.04 LTS からは動くのですが
さくら VPS の中からは動かないのです。
原因は私にはよくわかりません。
あきらめました。
仕方がないので、外為どっとコムのアプリから豪ドル/円の為替データを手動で取得することにしました。
その方法については、
さくら VPS 相関係数予測Ⅱファイル
からご覧ください。
7×2 種類のチャ－ト予測の中で少し気にいったのが、相関係数 豪ドル/円 でした。
なので、外為どっとコムから取得したデータで相関係数 豪ドル/円チャ－ト予測を行ってみたいと思います。
さくら VPS 相関係数豪ドル/円日足予測ファイル作成
相関係数豪ドル/円日足予測ファイルの原型 dsc-6.py が
相関係数予測精度向上ファイルまとめ
にあります。
これを外為どっとコムデータ用に変更して行きます。
- conda 用に変更 ①
python3 のインストールされている場所を明確にします。
#!/home/yamada/miniconda3/bin/python3
#coding: utf-8
- csv ファイルフォルダ ②
外為どっとコムのアプリからの豪ドル/円の為替日足データは
/home/yamada /public_html/manep/gai_audjp_d.csv
にあります。
又 ０列が index 列になっていますので、index_col=0 とします。
df = pd.read_csv(
"/home/yamada /public_html/manep/gai_audjp_d.csv", index_col=0)
とします。 - ロ－ソク日足データ取得
今後必要となる index 番号も振っておきます。
df = df.reset_index()
０から始まる番号が各行に振られました。
この番号 Idx は
Idx = df.index
で取得できます。
ロ－ソク足表示に必要なデ－タは
Open = df["open"].values
High = df["high"].values
Low = df["low"].values
Close = df["close"].values
Date = df["index"].values
の５列です。 - ロ－ソク日足５日分予測日取得
外為どっとコムから取得した日時データは
2025/05/30
のような書式です。
最後(最新)のデータ年月日 tstr は
tstr = Date[-1]
となり、日付の文字列表現を strptime メソッドで datetime 型のオブジェクトに変換します。
datetime ではモジュール名と日時を扱うクラス名が同じ datetime なので注意が必要です。
tdatetime = datetime.datetime.strptime(tstr, '%Y/%m/%d')
ここでは、
from datetime import datetime as dt
と宣言していますので
tdatetime = dt.strptime(tstr, '%Y/%m/%d')
となります。
これで、addBusinessDays(tdatetime, 5) で日足５本分の予測営業日を取得することができます。
例えば、
2025/05/30
の書式で渡すと、cur_date4 として
5/31, ････････
の書式で返ってきます。
詳細説明
相関係数予測
も参照してください。 - 相関係数の計算
この後はしばらく変更はありません。
詳細については
scikit-learn インストール
scikit-learn 動作ファイル確認
pandas を使う
データ結合ファイル動作確認
データのスライシング(１次元)
データのスライシング
すべての CSV データをスライシング
相関係数の応用
相関係数応用ファイルまとめ
相関係数予測
相関係数予測ファイルまとめ
相関係数予測ファイル動作確認
相関係数予測精度向上
相関係数予測精度向上ファイルまとめ
に説明がありますのでお読みください。 - 予測チャートの表題と保存 ③,④
表題は
plt.title('AUS$ / JPY Correlation Days Chart')
とし、チャートファイルは
plt.savefig(
'/home/yamada /public_html/manep-img/gai_sou_d.png')
として保存します。 - 予測結果の保存 ⑤
df_concat.to_csv(
'/home/yamada/public_html/manep-img/gai_sou_d.csv',
header=False, index=False)
詳細は
相関係数予測精度向上--結果の保存
を参照してください。
ここまでで、dsc-6.py からの変更点について説明しました。
引き続き、これらの変更点を加味して
さくら VPS 相関係数豪ドル/円日足予測ファイルⅡ
gai_audjp_sou_d.py
をまとめます。