株価をpython【#5】
次は、7章をやっていきます。pythonのplotyは使ったことありますが、体系的に理解していないので(matlplotlibもfigとplotとaxesの関係を理解していませんが)、せっかく本書に載っているので、この際、勉強しようと思います。
7章インタラクティブな可視化
7.2 自由度の高い可視化
7.3 分析結果の保存
7.3 さらなる可視化
前提(毎回書く)
教科書:pythonでできる株価データ分析
URL:https://www.morikita.co.jp/books/mid/085711
※アフェリエイトはしていません。本を売る気はありませんが、この本はいい本だと思います。あと、批判的なコメントに思える記述があるかもしれませんが、この本に一切の批判はありません。そういう記述を見かけたら、私の視野の狭さとレベルの低さ故の文章と思ってください。
「plotyとは、ploty.jsというJavaScriptのライブラリを使用した、高度なグラフを描画するライブラリです。」とのことで、javascriptということは、html系の技を使うということですね。
もうpythonはグラフの描写方法が多すぎて意味がわかりません。ということで、ちょっと調べてみるとこんだけパッケージがあるみたいです。
https://pyviz.org/overviews/
今回は、直打ちして、練習をすることをメインにしたので、内容はありません。本書に記載されている内容を試しました。
無理やりChatGPT3.5を活用してみます。あえて記載しなかったコメントの追加などをお願いしてみました。
論理完全性に問題なし。可読性は整形してくれたみたい。(あんまり見てない)
あとは、この章でありがたいことにFacebookが公開している時系列ライブラリProphetを利用した株価予測があったので、これも試しておきます。興味はあったのですが、使う機会がなかったのでこれはいい機会です。あと、さりげなく、ここでstooqからyfinanceを使っています。
上のコードは365日の予測になっていますが、これを365*2日にして、ChatGPT3.5に実際の真値も赤色で重ねるコードを書くように依頼しました。
結局fig = prop.plotで1つ目を表示して、重ねて2つ目をplt.plotで表示して、plt.showするだけでした(そんなことも理解していなかった)。
たぶん予測の最初の半分は下振れ、あとの半分は上振れで、平均したらprophetみたいになるような感じですかね。あくまで、目安っぽいですね。
勉強になりました。著者に感謝。これでこの章は終わります。自分の興味のある部分以外は無視しているので、興味のある人は本を見てみてください。
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