「Rプログラミング入門」をPythonで書き直す - めもめも
何の話かというと RStudioではじめるRプログラミング入門 作者: Garrett Grolemund,大橋真也,長尾高弘出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2015/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 某編集長から上記の書籍が送られてきて、「これは、次はRの本を書けという指示か？？？？」と勘ぐってみたものの、筆者はPython派なので、「これと同じことは全部Pythonでもできるんだよー」と言いたくなって、このエントリーを書き始めた次第です。ちなみに、この本、Rの入門書としてはよくできているので、これのPython版ができたら、それはそれで役に立つ気もします。 なお、このエントリーでは、あくまでコードの部分だけを書き直して、RとPythonの差異についての説明だけを行ないます。コードそのものの説明については、上記の書籍をご購入ください。 環境準備 IP
RPubs - RFinanceJパッケージで振り返る日本の金融マーケット2014
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RでVIXと日経VI | smile
RでVIXと日経VIをplotしてみる quantmodでVIXの時系列データを取得、日経サイトからVI謹製csvデータを取得、xtsにしてマージして plot #plotting VIX vs Nikkei VI using quantmod in R library(quantmod) # library(ggplot2) # VIXデータ getSymbols("^VIX") # Nikkei VI url <- "http://indexes.nikkei.co.jp/nkave/historical/nikkei_stock_average_vi_daily_jp.csv" df <- read.csv(url, fileEncoding="CP932") N225VI <- as.xts(read.zoo(df[1:nrow(df)-1,])) # merge IV = na.
アッシェンフェルターのワイン価格予測式をトレースしてみた
1990年頃にアッシェンフェルターさん（Orley Ashenfelter）がビンテージワインの価格予測式（回帰式）を構築しました。精度はかなりよかったものの、当然ワイン評論家からはフルボッコにされました。という話を以前tokyo.RのLTで聞きました。 LTで時間が足りないせいもあってか（？）、式の各項の単位がよくわからなかったり、質は線型で増えるが価格はexpで増えるという説明があったりでちょっと気になって自分でその後調べてみました。ググってみるとこんな記事やこんな記事がヒットします。背景の物語には詳しくなりましたが、肝心の式についてはますます謎は深まるばかり。 その後どうもしっくりこなかったので自分で原論文をもとにトレースしました。ソースはここにあり、データもここにありました。 Rで読み込んでちゃっちゃと線型回帰すると となりまして、回帰の係数やRMSEは有効数字4～5桁まで原論文の
確率分布からのサンプリングをヒストグラムで美しく描く - My Life as a Mock Quant
この前のエントリーのために作ったグラフが結構気に入ったのでテンプレとして残しておく。 例えば対数正規分布するデータを1000個用意して、 x <- exp(rnorm(1000)) これをPLOT。 library(ggplot2) qplot(x, geom="blank") + geom_histogram(aes(y=..density..), colour="black", fill="white") + geom_density(alpha=0.2, fill="#6666FF") + geom_vline(aes(xintercept=mean(x)), color="red", linetype="dashed", size=2) xを適当なデータに返るなり関数化して使う。結果はこんな感じになる。赤線が平均値の位置。
Using R Markdown with RStudio - RStudio
Using R Markdown with RStudio R includes a powerful and flexible system (Sweave) for creating dynamic reports and reproducible research using LaTeX. Sweave enables the embedding of R code within LaTeX documents to generate a PDF file that includes narrative and analysis, graphics, code, and the results of computations. However, in some cases the preferred output format for a report is a web page r
2011年・TOPIXのヒートマップを作ってみた - My Life as a Mock Quant
ggplot2 Time Series Heatmapsにあるグラフがあまりに美しかったのでやったみた。まずはデータ取得・描画用のライブラリをインストールしておく。 install.packages("ggplot2") install.packages("RFinanceYJ") ここでは２０１１年のTOPIXのHeatmapを作成してみた。こんな感じ。う、美しい。。。 【指数版】 （年初からだらだらと下落した様子がわかる） 【日次リターン版】 （３・１１後の急落が良く見える） コードは以下。 library(ggplot2) library(plyr) library(RFinanceYJ) #データ取得 topix <- quoteStockTsData('998405.T', since='2010-12-31', date.end = "2011-12-31") topix <-
グラフのlegendの位置の調整について - My Life as a Mock Quant
グラフの凡例は当然描きたいグラフに応じてその”内容”を文字列で設定するわけですが、その凡例の「文字幅」に応じて表示する位置を調整しないといけないわけです。このやり方を最近理解したのでメモ。肝は「legend関数の返り値の$rect$wが凡例の幅になってる」ということ。 以下コード＆描画。 #適当なデータ作成 x <- seq.Date(Sys.Date(), Sys.Date() + 9, by = "days") y <- cumsum(rnorm(10)) #データの範囲設定 x.lim <- c(min(x), max(x)) y.lim <- c(min(y) - 1, max(y) + 1) #描画 par(xaxt="n") plot(x, y, xlim = x.lim, ylim = y.lim, pch = 1) par(xaxt = "s") axis.Date(1,
ggplot2のqplot関数のまとめ - ぬいぐるみライフ？
Rのステキグラフィックスライブラリ「ggplot2」のqplot関数についてまとめてみた．少し頑張りすぎた． 関連記事：ggplot2の概要 - ぬいぐるみライフ？ qplot関数とは ggplot2にはqplot(Quick PLOTの略)というステキな関数が用意されている．これを使うと，デフォルトの設定のままでもRのbaseライブラリ(plot関数など)と比べてきれいな図が描ける上に，色付けや凡例の設定もある程度よしなにやってくれる． 以降，ggplot2のqplot関数について詳しく見ていくことにしよう． この記事の構成 最初に，qplot関数について以下のことをチェックする． qplot関数の基本 qplot関数のdataパラメータ 次に，以下のグラフについてbaseライブラリとggplot2のqplot関数の間でシンタックスの違いや描画されるグラフを比較していく． 散布図 折れ線
R で２ちゃんねるを読んでみた - 捨てられたブログ
統計環境 R で２ちゃんねるを読むというチャレンジをしました。それに関して発表してきましたので，そのスライドおよびソースコードを公開します。 発表資料 ソースコード ソースコードは Mercurial リポジトリから入手可能です。 ZIP 形式でも tarball 形式でもダウンロードできますし，直接 Mercurial クライアントでクローンを作成しても構いません。 ディレクトリはそのまま Eclipse プロジェクトにインポートすることもできます。 StatET プラグインを使いました。ちなみに Mercurial プラグインは HgEclipse がオススメです。 補足説明 発表時に受けた質問や説明不足だった点について補足します。 パッケージ化はしないのか 誰得。 使い方 (マニュアル) リポジトリを参照してください。 配布ライセンス MIT License とします。 書き込みを実
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20121130 Kashiwa.R#5
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相場の分析 [ R でロバスト線形回帰 ] - けいれん現象の幽玄美よ
さらば！データサイエンティスト
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Modified Donchian Band Trend Follower using R, Quantmod, TTR | R-bloggers
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