pythonで行うグレンジャー因果分析
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[[卒業研究(木下)]] **使用データ[#ta974dcc] 今回使用したデータは円ドル為替,日経平均株価,Dow Jones(us30),金の2020年10月25日からの10秒足のヒストリカルデータです。 (左上：円ドル、右上：日経平均株価、左下：金、右下：us30) #ref(data10s.png,,30%) **ライブラリ[#ta974dcc] statsmodelsはpython上で動く統計解析モデルです. グレンジャー因果検定を行うにあたってstatsmodelsを使用しています. #ref(ライブラリ.png,,50%) **使用データの整理[#ta974dcc] 最初に自動売買に使用する各市場のOHLCVデータを読み込みます.今回使用するのはCLOSEのデータなので各市場のOHLCVデータを読み込んだ後、各市場のCLOSEを一つのデータフレームにまとめます. #ref(データ処理.png,,50%)
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[[卒業研究(木下)]] **使用データ[#ta974dcc] 今回使用したデータは円ドル為替,日経平均株価,Dow Jones(us30),金の2020年10月25日からの10秒足のヒストリカルデータです。 (左上：円ドル、右上：日経平均株価、左下：金、右下：us30) #ref(data10s.png,,30%) **ライブラリ[#ta974dcc] statsmodelsはpython上で動く統計解析モデルです. グレンジャー因果検定を行うにあたってstatsmodelsを使用しています. #ref(ライブラリ.png,,50%) **使用データの整理[#ta974dcc] 最初に自動売買に使用する各市場のOHLCVデータを読み込みます.今回使用するのはCLOSEのデータなので各市場のOHLCVデータを読み込んだ後、各市場のCLOSEを一つのデータフレームにまとめます. #ref(データ処理.png,,50%)
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