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株価のトレンド判定!様々な資産クラス18種類のETF銘柄を特定の調査期間でのトレンドをウェブアプリで分析・可視化・表示します。あの銘柄は買いに転換した?!売りで仕掛けられる?!

人気の18種類のETF銘柄の株価のトレンドをPythonを用いて、判定していきます。株価を所得し、トレンド判定・分析します。プログラムを書かずに済むようにウェブアプリかしました。マウスクリックだけで、簡単にトレンドの確認ができます。あの銘柄は買いに転換した?!売りで仕掛けられる?!その反転にご利用ください。
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【解決】Google ColabのPythonでエクセル(Excel)ファイルやCSVファイルに出力・入力する方法【コピペで動く!】

以前動いていたopenpyxlでの出力コードが動かなくなっていたので、その修正の紹介、ならびに備忘録となります。この記事を読むことでPythonで利用するdataframeなどをエクセル(Excel)ファイルやCSVファイルに出力できるようになります。
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IB証券(インタラクティブ・ブローカーズ証券)のAPIを利用して個別株、ETF、先物のヒストリカルデータの出力できるJupyter notebookファイルの提供

IB証券(インタラクティブ・ブローカーズ証券)のAPIを利用して個別株、ETF、先物のヒストリカルデータの出力できるJupyter notebookファイルの提供
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Python高速化! for文は遅いので、”これ”を使うと30倍早いですよ!【Google ColabのPython:コピペで動く!】

Pythonは遅いと言われることもありますが、ポイントを押さえた使い方をすると十分処理スピードを速い状態にできます。本記事ではfor文とそれ以外のコーディングでどのくらいスピードが違うかを示します。
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リスクをへらしリターンをあげろ!6カ月間の推移から次の有望銘柄は見つけられるか?!

どのようなアセットクラス、投資対象がどのような値動きをしたかを確認してみたいと思います。そして、その知見をもって、次はどのような値動きをするのかを予想できればベストシナリオですね。
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【アノマリー】4月は上昇しやすい【季節性】は本当か?Google ColabのPythonで自分で調べてみよう!(Python コードあり)【コピペで動く!】Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみようシリーズ

Pythonで月ごとの集計する方法を紹介します。季節的なアノマリーとしてダウ平均については12ヶ月のうち、最も上昇しやすい月でもある4月を例にコピペしてすぐに使える記事になります。エビデンスのあり合理的かつ、効率的な意思決定の参考になります。
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株価時系列データを分析する上で正規化を行う事の重要性について紹介する【違いをみつけろ!】

株価のような時系列データを分析する上で正規化をしておくことの重要性をご紹介したいと思います。今回は複数銘柄の比較や相対的な関係という視点から紹介したいと思います。以前の記事では対数正規分布をもとにした分析やデータの前処理について紹介しました。
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IB証券(インタラクティブ・ブローカーズ証券)のAPIを利用してVIXオプションの各限月の特定の権利行使価格で、CALL,PUTで日足ベース引け値のヒストリカルデータ出力するJupyter notebookファイルの提供やメンテナンス・補修サービス、Windows10での環境構築をさせていただきました。

IB証券(インタラクティブ・ブローカーズ証券)のAPIを利用してVIXオプションの各限月の特定の権利行使価格で、CALL,PUTで日足ベース引け値のヒストリカルデータ出力するJupyter notebookファイルの提供やメンテナンス・補修サービス、Windows10での環境構築をさせていただきました。
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VIXに関するダッシュボード:恐怖指数とも言われることもあるボラティリティインデックス関係の記事を集めました。

VIX情報を集めたダッシュボードです。
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プログラム環境構築初心者用におすすめ!Windows10にPython3.9.2をインストールしてIB証券のTWS経由でAPI接続してみた!

インタラクティブ・ブローカーズ証券(以下IB証券)のTrader Workstation (トレーダー・ワークステーショ)(以下TWS)のAPIを利用します。口座開設など、いくつかこの段階でハードルがありますが、本記事ではすでに口座開設が行われている前提での生地となります。 日系の証券会社を含めて、TWSはもっとも高機能なツールだと思います。とくに、API連携など、その拡張性など考えても、個人投資家にとっては、現在利用できるツールのうちの最高峰のものであると思っています。 現実的・具体的な利用方法として、本記事では過去データの取得にフォーカスして記述していきま、その設定に必要な手順や、備忘録として書いておきます
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あなたの持っている銘柄の高値からの下落率を把握していますか?人気のETF銘柄で過去の下落幅・ドローダウンをGoogle ColabのPythonウェブアプリで分析・可視化・表示!【コピペで動く!】

株式投資におけるドローダウン時のデータをPythonのデータフレームで出力する方法について
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「1月の相場が高ければ、その年の相場は高くなる」は本当か?Google ColabのPythonで自分で調べてみよう!(Python コードあり)【コピペで動く!】Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみようシリーズ

「1月の相場が高ければ、その年の相場は高くなる」は本当か?Pythonで自分で調べてみよう!(Python コードあり)【コピペで動く!】Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみよう。5 Twitterの知見は本当か自分で調べるシリーズです。
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【コピペで動く!】ビットコインなどボラティリティの大きな銘柄を対数で分析する(Google ColabでCSVデータの読み込みと文字列データを日付、数値データへ変換する前処理、対数正規分布、について)

ビットコインの値動きを題材に対数正規分布をもとにした分析を例に、考え方や実際のデータの準備、プラグラムのコードディング例を示します。 データサイエンティストの仕事の8割がたは前処理、データ取得だったりもしますので、その工程でCSVファイルの読み込み、文字列となっているデータを全角・半角変換、数値データや日付データに変換するなど、データの前処理についてご紹介します。
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【コピペで動く!】Google ColabのPythonで可視化 Twitterで”VIX”と同時に何がつぶやかれているか!?

Pythonで可視化 Twitterで”VIX”と同時に何がつぶやかれているか!?Twitter APIとPythonの連携、そしてそのデータを株式投資に利用していくアイディアをご紹介します。
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VIX指数(CBOEボラティリティ指数)が30を超えているときにS&P500を買っていると1年間保有していると+20%以上のパフォーマンスが得られます。ご存じでしたか?Google ColabのPythonを用いて確認してみた!【コピペで動く!】

VIXが30を超えているときにS&P500を買っていると1年間保有していると+20%以上のパフォーマンスが得られます。ご存じでしたか? 戦略的な立ち回りなどできたりするのでしょうか。実際のデータをもとに検証してみたいと思います。
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米国株式に変調の兆し?資金に安全な避難場所はあるのか? 【コピペで動く!】米国株式と債券、ゴールドの相関をGoogle ColabのPythonで確認

米国株式はここ数年上昇を続けてきました。そろそろ調整がいつ来てもおかしくない状況であると考える投資家は増えていると思いますが、米国債やゴールドを持つことで米国株下落のヘッジとすることはできるのでしょうか?データをもとに現状を確認し、その先行きを考えてみたいと思います。
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高配当ETFや金ETFが今年はどのような値動き・リターンかご存じですか? 新興国ETF、米国債ETFだけでなく原油ETFやナスダックETFなど、18種類のETF・指数の現状と傾向を知り、今後の予測に役立てよう!【Google Colab・コピペで動く!】

今年の投資成績の着地点が見えてくる中、どのようなアセットクラス、投資対象がどのような値動きをしたかをまとめます。また、来年の投資戦略についてもデータを基にした投資判断、決定ができればと思います。
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Windows10で機械学習環境チェック CPU/GPUでTensorflowの作業時間はどのくらい違うのか、Google Colabとも比較してみた。(CUDA Toolkit,cuDNN)

Windows10で機械学習環境チェック CPU/GPUでTensorflowの作業時間はどのくらい違うのか、Google Colaboとも比較してみた。
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【コピペで動く!】債券利回り上昇時に株価は落ちるのか?過去の利回り上昇時はどうだったのかGoogle Colabで確認してみた。利回りが上昇すると株価指数は?!

債券利回りが反転上昇の傾向を示しています。その上昇におびえるかのように株価指数は調整の様相ですが、過去の債券利回り上昇時にどのような動きがあったのか、確認してみたいと思います。
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【コピペで動く!】人間の極端なセンチメントを利用して日経平均の週次でのトレードは可能なのか?(Google Colab,順張り・逆張り)【2021/12月の結果を追記】

相場の世界に長くいると、日経平均は基本的には米国の動向にされやすく、基本的に短期的には逆張り戦略が機能しやすいという言説を耳にすることが多いのですが、”週次”といったデイトレーディングをする人から見たら比較的長めの保有時間でもそのような傾向はあるのでしょうか?
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