【FX雑談】データ占い - さつま芋の勉強日記

まえがき

こんにちは、さつま芋です。

突然ですが、タリタリも無登録業者なんですって。

無登録で金融商品取引業等を行う者について（TariTali Pte, Ltd.）：財務省関東財務局 (mof.go.jp)

投資は自己責任とは言え、わざわざ無登録の金融業者にお金を預けるのは恐ろしい投資（投機）だと思います。

さて、今回はデータ分析を紹介します。

データ占い

相場は上下二択ですが、どこまで上がるか（下がるか）は分からないので、上下予想の意味は大きくないと思います。

特に、的中率と期待値は似て非なるものなので注意してください。

それを踏まえて、占いとしてデータ分析の一例を示します。

陽線・陰線のデータ

ドル円の1時間足が陽線になったか陰線になったか、その本数を調べてみました。

早速、結果を見てもらいます。

2023年の6月分を集計し、割合で図示しています。

なんとなく時間帯の特徴があるようにも見えますね。

よく東京時間、ロンドン時間、ニューヨーク時間などと言われますが、もしかしたら時間帯と円安・円高の相関があるのかもしれません。

ついでにドル円の日足も調べてみました。

2023年の上半期を集計したものですが、曜日ごとに特徴があるようにも見えます。

とりあえず、週明け月曜の突っ込み売りは控えたほうが良さそうです。

コード例

自分の備忘録も兼ねて、Rのサンプルコードを載せておきます。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(lubridate)
library(ggplot2)
library(reshape)

df <- read.csv("USDJPY60.csv", header = FALSE)
colnames(df) <- c("Date", "Time", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume")

df$DateTime <- as.POSIXct(paste(df$Date, df$Time), format = "%Y.%m.%d %H:%M", tz = "Etc/GMT")
df <- df[between(df$DateTime, as.POSIXct("2023-06-01"), as.POSIXct("2023-06-30")), ]
df <- df[, c("DateTime", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume")]

df$DateTime <- with_tz(df$DateTime, "Etc/GMT-6")
df$Time <- format(df$DateTime, format = "%H")
df$Change <- df$Close - df$Open

df %>%
group_by(Time) %>%
summarise(positive=mean(Change>0, na.rm=TRUE), negative=mean(Change<0, na.rm=TRUE),
positive_change=mean(Change[Change>0], na.rm=TRUE),negative_change=mean(Change[Change<0], na.rm=TRUE)) %>%
mutate(bull = positive * positive_change) %>%
mutate(bear = negative * negative_change) %>%
mutate(expected_value = bull+bear) %>%
as.data.frame() -> to_plot

to_plotA <- to_plot[,c("Time","positive","negative")]
meltedA <- melt(to_plotA,id="Time")
p1 <- ggplot(meltedA, aes(x=Time,y=value,fill=variable)) +
geom_bar(stat="identity",position = position_dodge(width = 0.6), alpha=0.9, width = 0.6) +
scale_y_continuous(labels = scales::percent_format(scale = 1)) +
scale_fill_manual(values=c("#00BFC4","#F8867D"),labels=c("Positive", "Negative"))+
labs(title="Positive and Negative Candles by Hour",y="Proportion",fill="Type")+
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))
ggsave(filename = "plot.png", plot = last_plot(), width = 8, height = 4, units = "in", dpi = 300)