この記事では、Python言語とNumPyを用いて、高速フーリエ変換(FFT)で株価予測をしてみた結果をソースコード付きで解説します。 ## 高速フーリエ変換で株価予測 PythonモジュールNumPyを用いて、高速(逆)フーリエ変換によるサンプルデータの平滑化(ノイズ除去)は下記事で紹介しています。 【NumPy】高速逆フーリエ変換とローパスフィルタでノイズ除去 今回は、これを応用して簡単な株価予測をしてみました。 内容は、日経平均株価(終値)の前日から上昇するか、それとも下降するかの予想です。 ## 処理手順 プログラムの処理手順は以下の通りです。 ①日経平均株価の1年分のデータ(CSVファイル)を読み込む。 ②高速フーリエ変換を行う。 ③カットオフ周波数(fc)より高い周波数成分をカットする。(ローパスフィルタで0にする) ④逆高速フーリエ変換する。 ⑤変換後のデータの勾配を求める。
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