以下の前回の続きです。
csvファイルをpandasに取り込む - goodbyegangsterのブログ
取り込んだドル円日足データをもとに、２５日単純移動平均の乖離率を求めたいと思います。pandasけっこう便利なんで驚きました。
初めに、csvファイルをpandasに取り込みます。
>>> import pandas
>>> df = pandas.read_csv("./USDJPY.csv")
作成したデータフレームに、計算結果のカラムを新規で追加してあげます。右辺が計算式ですね。
>>> df['２５日移動平均'] = df['終値'].rolling(window=25).mean() >>> df['乖離率'] = (df['終値'] - df['２５日移動平均']) / df['２５日移動平均'] * 100
移動平均を求める際には、「rolling」と「mean」という関数を利用します。実行したい処理内容でググったり、公式マニュアル内をさまよっていると、期待する関数はあっさり見つかります。
pandas.DataFrame.rolling — pandas 0.19.1 documentation
編集したデータフレームを見ると、カラムが追加されていることを確認できます。25日以前は、必要なデータ数が不足しているので、NaN(Not a Number)となってます。
>>> df
日付 始値 高値 安値 終値 ２５日移動平均 乖離率
0 2007/04/02 117.84 118.08 117.46 117.84 NaN NaN
1 2007/04/03 117.84 118.98 117.72 118.96 NaN NaN
2 2007/04/04 118.92 119.08 118.56 118.72 NaN NaN
3 2007/04/05 118.72 118.99 118.44 118.72 NaN NaN
4 2007/04/06 118.72 119.39 118.67 119.27 NaN NaN
5 2007/04/09 119.28 119.39 119.19 119.33 NaN NaN
6 2007/04/10 119.34 119.37 118.77 119.06 NaN NaN
7 2007/04/11 119.06 119.55 118.88 119.38 NaN NaN
8 2007/04/12 119.38 119.52 118.81 119.16 NaN NaN
9 2007/04/13 119.16 119.57 118.22 119.22 NaN NaN
10 2007/04/16 119.21 119.86 118.98 119.74 NaN NaN
11 2007/04/17 119.75 119.82 118.83 118.91 NaN NaN
12 2007/04/18 118.90 119.03 118.11 118.69 NaN NaN
13 2007/04/19 118.66 118.66 117.61 118.47 NaN NaN
14 2007/04/20 118.47 118.97 118.26 118.69 NaN NaN
15 2007/04/23 118.67 119.03 118.23 118.64 NaN NaN
16 2007/04/24 118.66 118.94 118.25 118.59 NaN NaN
17 2007/04/25 118.59 118.84 118.28 118.74 NaN NaN
18 2007/04/26 118.71 119.66 118.54 119.56 NaN NaN
19 2007/04/27 119.56 119.76 118.88 119.61 NaN NaN
20 2007/04/30 119.60 119.75 119.18 119.52 NaN NaN
21 2007/05/01 119.47 119.86 119.08 119.86 NaN NaN
22 2007/05/02 119.86 120.28 119.57 120.16 NaN NaN
23 2007/05/03 120.15 120.46 119.97 120.43 NaN NaN
24 2007/05/04 120.44 120.47 119.91 120.17 119.1776 0.832707
25 2007/05/07 120.16 120.19 119.80 120.10 119.2680 0.697589
26 2007/05/08 120.09 120.13 119.53 120.03 119.3108 0.602795
27 2007/05/09 120.03 120.14 119.64 120.09 119.3656 0.606875
（以下略）
さらに、乖離率が指定パーセント以上超過している日のみを抽出したい場合、比較処理を用いて取得できます。以下では、５パーセント超過しているものを抽出してきています。
>>> df.query('乖離率 >= 5 | 乖離率 <= -5').loc[:,['日付','終値','２５日移動平均','乖離率']]
日付 終値 ２５日移動平均 乖離率
247 2008/03/14 99.34 105.2592 -5.623451
248 2008/03/17 97.34 104.8740 -7.183859
395 2008/10/08 99.14 105.5424 -6.066188
396 2008/10/09 99.83 105.2524 -5.151807
405 2008/10/22 97.66 103.1348 -5.308393
406 2008/10/23 97.33 102.8104 -5.330589
407 2008/10/24 94.64 102.3052 -7.492483
408 2008/10/27 92.78 101.7964 -8.857288
444 2008/12/16 89.04 94.1000 -5.377258
445 2008/12/17 87.25 93.7892 -6.972231
492 2009/02/24 96.64 91.1476 6.025831
493 2009/02/25 97.40 91.4644 6.489519
494 2009/02/26 98.52 91.8488 7.263241
495 2009/02/27 97.59 92.1988 5.847365
496 2009/03/02 97.41 92.5316 5.272145
497 2009/03/03 98.30 92.9048 5.807235
498 2009/03/04 99.07 93.2552 6.235363
1612 2013/06/14 94.18 100.0652 -5.881365
1613 2013/06/17 94.47 99.7720 -5.314116
1972 2014/11/03 114.02 108.3068 5.275015
1974 2014/11/05 114.65 108.6956 5.478051
1975 2014/11/06 115.16 108.9660 5.684342
1978 2014/11/11 115.77 109.7120 5.521730
1981 2014/11/14 116.27 110.6680 5.061987
1984 2014/11/19 117.95 111.9304 5.377985
1985 2014/11/20 118.21 112.4064 5.163051
2504 2016/11/18 110.89 105.4644 5.144485
2507 2016/11/23 112.52 106.3964 5.755458
2508 2016/11/24 113.33 106.7720 6.142060
2509 2016/11/25 113.07 107.1424 5.532450
2512 2016/11/30 114.49 108.1796 5.833262
2513 2016/12/01 114.11 108.5328 5.138723
トランプ大統領誕生以降で、連日超過していますね。乖離率は４パーセントを超えると異常値だと言われているので、この結果からもドル円が如何に異次元な動きをしていたのかというのが分かります。
