MT4 のバックテスト結果を Pandas から読み取る。
import pandas as pd mt4_df = pd.read_html(result_path, "#", parse_dates=["Time"], header=0)[0] entry_df = mt4_df[mt4_df["Type"] == "buy" | mt4_df["Type"] == "sell"][["#", "Time", "Type", "Order", "Size", "Price"]] close_df = mt4_df[mt4_df["Type"] != "buy" & mt4_df["Type"] != "sell"][["Time", "Price", "Profit"]] close_df.columns = ["CloseTime","ClosePrice", "Profit"] close_df.index = entry_df.index
ローソク足チャートと移動平均線のプロット - Qiita
おはようございます。ようやく春らしい季節になってきましたね。今日は前回に引き続いてもう少し株価の話をします。前回の話ではどうやって分析するかという話で、理想株価の算出式と移動平均線について触れました。忘れてしまった方はもう一度前回の記事の後半を読んでください。 まず余談 さて話はそれていきなり余談ですが、先週は有名ソーシャルゲーム「パズドラ」をめぐる炎上騒ぎが大変なことになりましたね。 パズドラといえば 3,000 万ダウンロードを越える人気ゲームであり、あのコンプガチャ騒動の後にあらわれて、無料でも楽しめる仕様として課金額を低額に抑え人気を博しガンホーバブルが発生、まさに新しいソーシャルゲーム時代の代表格みたいなものですから四方や知らない方はいないかとは思います。 もっともその後バブルがはじけ最近ではパズドラ一本ではだいぶ苦戦しているようですが、先週はそのパズドラにおいてスクエニとのコラ
過去のデータからビッグデータ分析で株価を予測する - Qiita
今日は 15 年ぶりに日経平均が 19,000 円台を一時回復し、 6 月末までには 2 万円に達するのではとの声も出ていますが、そんな中ビッグデータ (笑) 分析で株式の分析をする話です。 効率的市場仮説 金融の世界には効率的市場仮説というものがあり、どのような情報を利用しても他人よりも高いパフォーマンスを継続してあげることは不可能であるという説があります。これほど誤解されたりあるいは都合良く解釈されたものはないと筆者は考えます。 この辺は効率的市場仮説のパラドックスあたりを読んでいただくと良いでしょう。 普通に考えて、たとえばなぜ証券業界のディーラーやファンドマネージャーが現役で職を保っていられるのか、みんながみんなバフェットの真似をしてみんながお金持ちにならないのはなぜか、などなど考えていけばわかりそうなものです。 賛否両論はこのあたりを読んでいただくとして (ちなみに筆者はアンドリ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
