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とある金融屋の統計技師が時系列解析してみた
- 1. とある金融屋の統計技師が 時系列解析してみた ～To my dear wife, Phoenix～ 第33回 勉強会＠東京(#TokyoR) @teramonagi
- 6. とある弁当屋の統計技師 6 データサイエンティスト • “とある弁当屋”で、データサイエンティスト が活躍する統計の入門書！ • データの要約、（単|重|ロジスティック）回帰 モデルまでの基本をしっかりカバー！ • 更に、これらの内容をがっつり勉強するた めのサポートサイトも開設（予定）！ • この秋、これを買わずしてデータ サイエンティストは語れない •今すぐ予約だ！
- 8. 8 本題へ
- 10. まずはデータのダウンロード • 米国金融市場より –米国債10年金利 –S&P500指数 –IBMの株価 –Pacific Gas & Electricの株価 を取得 10
- 11. まずはデータのダウンロード 11 # quantmodパッケージのインストール install.packages(“quantmod”) library(quantmod) # quantmod0.4系だとauto.assign=TRUEがいる # 0.5系からはなくてもOKらしい # 10年国債金利（アメリカ）, S&P500（アメリカの株価指数, IBM, PCGの株価を取得 # 今回はアメリカ市場データを用いている # …からのデータのマージ＆欠損(NA)の除去 data <- na.omit( merge( getSymbols(“DGS10”, src=“FRED”, auto.assign=FALSE), getSymbols(“SP500”, src=“FRED”, auto.assign=FALSE), getSymbols(“IBM”, src=“yahoo”, auto.assign=FALSE, from=“2003-01-01”)[,6], getSymbols(“PCG”, src=“yahoo”, auto.assign=FALSE, from=“2003-01-01”)[,6] )) colnames(data) <- c(“T10Y”, “SP500”, “IBM”, “PCG”) head(data) ※裏では時系列処理のxtsパッケージ等も呼ばれてます
- 12. まずはデータのダウンロード 12 > head(data) T10Y SP500 IBM PCG 2003-01-02 4.07 909.03 68.98 10.56 2003-01-03 4.05 908.59 69.90 10.41 2003-01-06 4.09 929.01 71.56 10.92 2003-01-07 4.04 922.93 73.63 10.63 2003-01-08 4.00 909.93 72.08 10.93 2003-01-09 4.19 927.58 74.48 11.02
- 13. データの変換（変化率・差分） 13 #データの変換関数群。変化率(ROC) or 差分(diff) converter <- list( function(x){diff(x)}, function(x){ROC(x, type="discrete")}, function(x){ROC(x, type="discrete")}, function(x){ROC(x, type="discrete")} ) #dataの各列に対して各convertを適用し,data.frameとして整形 data.converted <- na.omit( do.call("cbind",lapply( 1:length(converter), function(i) {converter[[i]](data[,i])} ) ) )
- 14. データの変換 14 > head(data.converted) T10Y SP500 IBM PCG 2003-01-03 -0.02 -4.840e-04 0.013337 -0.014204 2003-01-06 0.04 2.247e-02 0.023748 0.048991 2003-01-07 -0.05 -6.544e-03 0.028926 -0.026556 2003-01-08 -0.04 -1.408e-02 -0.021051 0.028222 2003-01-09 0.19 1.939e-02 0.033296 0.008234 2003-01-10 -0.03 -1.078e-05 0.007787 0.000000
- 17. x Density T10Y -0.05 0.05 0.10 0.38*** 0.30 *** -0.10 0.00 0.05 0.10 -0.40.0 0.13 *** -0.050.10 x Density SP500 0.72*** 0.55*** x Density IBM -0.050.10 0.37*** -0.4 -0.2 0.0 0.2 -0.100.05 -0.05 0.05 0.10 x Density PCG 相関構造の可視化（概要把握） 17 # 相関構造の可視化(psychパッケージのpairs.panels関数も似た感じ) install.packages("PerformanceAnalytics") library(PerformanceAnalytics) chart.Correlation(data.converted, histogram=TRUE)
- 20. ローリング回帰 20 # windowサイズ250(営業日)でのローリング回帰(IBM, PCG) # …からの回帰係数(切片・SP500・10年金利)取得 size.window <- 250 coefs.pcg <- rollapplyr( data.converted, size.window, function(x){ coef(lm(PCG~SP500+T10Y, data=x)) }, by.column = FALSE) names(coefs.pcg) <- c("PCG.intercept", "PCG.SP500", "PCG.T10Y") coefs.ibm <- rollapplyr( data.converted, size.window, function(x){ coef(lm(IBM~SP500+T10Y, data=x)) }, by.column = FALSE) names(coefs.ibm) <- c("IBM.intercept", "IBM.SP500", "IBM.T10Y") ※裏では時系列処理のxtsパッケージ等も呼ばれてます ※rollapplyrはxtsパッケージの機能
- 21. 結果の表示 with rCharts 21 # rChartsのインストール install.packages("devtools") library(devtools) install_github('rCharts', 'ramnathv') library(rCharts) # γのPLOT,数が多いので500個だけ coefs.plotted <- merge(coefs.pcg, coefs.ibm) coefs.plotted <- coefs.plotted[floor(seq(1, nrow(coefs.plotted), length.out=500)),] coefs.plotted <- na.omit(data.frame(date=as.character(index(coefs.plotted)), coefs.plotted)) m1 <- mPlot(x="date", y=c("PCG.T10Y","IBM.T10Y"), type='Line', data=coefs.plotted) m1$set(pointSize = 3, lineWidth = 2) m1 ※出力はhtml+javascriptでインタラクティブでびゅーてぃふるなグラフが作成可能
- 22. 回帰係数γの時系列変化表示 22
- 25. Enjoy!!! 25