![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
| 必要なモジュール | バージョン | インストール方法 | 必要なモジュール | バージョン | インストール方法 | |
| pandas | 1.5.3 | pip install pandas==1.5.3 | numpy | 1.23.5 | pip install numpy==1.23.5 | |
| torch | 2.7.0+cu118 | https://pytorch.org/get-started/locally/ | sympy | 1.14.0 | pip install sympy==1.14.0 | |
| symbolicregression | https://github.com/facebookresearch/symbolicregression | requests | 2.32.3 | pip install requests==2.32.3 | ||
| IPython | sys | |||||
| os | sys |
バージョンやインストール方法を記述していないものはおそらくもともと入っているもの
symbolic regression
データの収集からはじめる．
データの収集には以下のプログラムを使う．
このプログラムではpythonのモジュールであるyfinanceを使ってデータを収集している．
日本および米国の10年国債利回りなど一部のデータはyfinanceによって取得することはできないため，以下↓のウェブサイトからcsvファイルをダウンロードする．
https://jp.investing.com/rates-bonds/japan-10-year-bond-yield-historical-data
| データ項目 | 時間足 | ダウンロード方法 | データ項目 | 時間足 | ダウンロード方法 | |
| SP500 | 日足 | yfinanceによって取得．データ収集のプログラムにコードあり | Nikkei225 | 日足 | yfinanceによって取得，データ収集のプログラムにコードあり | |
| USD/JPY | 日足 | yfinanceによって取得，データ収集のプログラムにコードあり | 金利差(2年) | 日足 | investing.comから日本および米国の2年債券利回りを取得，そこから計算 | |
| symbolicregression | https://github.com/facebookresearch/symbolicregression | requests | 2.32.3 | pip install requests==2.32.3 | ||
| IPython | sys | |||||
| os | sys |
分析には以下のフォルダの中にあるExample.ipynbを実行すればよい．
データ収集のプログラム