sage/graph/集合知プログラミング株の出来高分析
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[[FrontPage]]
#contents
2011/07/27からのアクセス回数 &counter;
ここで紹介したSageワークシートは、以下のURLからダウンロー...
http://www15191ue.sakura.ne.jp:8000/home/pub/20/
また、Sageのサーバを公開しているサイト（http://www.sagenb...
アップロードし、実行したり、変更していろいろ動きを試すこ...
* Sageで再現してみよう：集合知プログラミング第１０章株価 ...
今回は、
[[集合知プログラミング>http://www.amazon.co.jp/dp/4873113...
の第１０章にでてきます株価の因子分析を取り上げます。
*** あらかじめ読み込んでおくライブラリ [#t07157db]
NMFの計算を行うnnmf.pyを読み込んでいます。
また、銘柄コードと銘柄名をプリントするために、_plist関数...
sageへの入力:
#pre{{
import urllib2
attach(DATA + 'nnmf.py')
}}
sageへの入力:
#pre{{
# 日本語を含むリストを一行でプリントする
import json
def _plist(obj):
if isinstance(obj, list):
sys.stdout.write("[")
for i in range(len(obj)):
if i != 0: sys.stdout.write(", ")
orig = json.dumps(obj[i], indent=4)
sys.stdout.write(eval("u'''%s'''" % orig).enc...
sys.stdout.write("]\n")
}}
** 銘柄一覧の作成 [#p04a14f9]
１０章では、Yahoo!ファイナンスを利用していましたが、日本...
そこで、フリーで株情報を公開化している
[[株価データ ダウンロードサイト>http://k-db.com/]]
を利用することにします。
個別銘柄 株価時系列データから上位50個の銘柄を取り出して、...
sageへの入力:
#pre{{
stocks = ["7751-T キヤノン", "8306-T 三菱UFJ", "7201-T 日...
"6753-T シャープ", "7203-T トヨタ", "9984-T ソフトバ...
"8316-T 三井住友", "6301-T コマツ", "6752-T パナソニ...
"8604-T 野村HD", "6954-T ファナック", "7267-T ホンダ"...
"8411-T みずほ", "4503-T アステラス薬", "7974-O 任天...
"5401-T 新日鉄", "8058-T 三菱商", "9202-T ANA", "2914...
"8802-T 菱地所", "8801-T 三井不", "9503-T 関西電", "4...
"8035-T 東エレク", "8766-T 東京海上", "8830-T 住友不"...
"4502-T 武田", "9433-T KDDI", "8591-T オリックス", "7...
"5214-T 日電硝", "3382-T 7&I-HD", "4452-T 花王", "775...
tickers = [s.split(' ')[0] for s in stocks]
names = {}
for s in stocks:
nt = s.split(' ')
names[nt[0]] = nt[1]
}}
** 株価データの取得 [#i66117e5]
urlの部分を修正して、株価データのcsvファイルをダウンロー...
pricesとdatesにセットします。
sageへの入力:
#pre{{
shortest=250
prices = {}
dates = None
}}
sageへの入力:
#pre{{
for t in tickers:
# urlをオープン
url = 'http://k-db.com/site/jikeiretsu.aspx?c=%s&year...
rows = urllib2.urlopen(url).readlines()
# 各行の取引量のフィールドを抽出
prices[t] = [float(r.split(',')[5]) for r in rows[2:]...
if len(prices[t]) < shortest: shortest = len(prices[t])
# 日付をセット
if not dates:
dates = [r.split(',')[0] for r in rows[2:] if r.s...
}}
** 因子分析 [#m3637072]
データが揃ったので、NMFを使って因子分析をします。
因子分析によって、銘柄の特徴ベクトルと日付の特徴ベクトル...
sageへの入力:
#pre{{
# 解析用データをセットアップ
l1 = [[ prices[tickers[i]][j] for i in range(len(tickers)...
}}
sageへの入力:
#pre{{
w, h = factorize(matrix(l1), pc=10, iter=100)
}}
sageの出力:
#pre{{
6.04500268713e+18
2.80667909388e+17
2.21789192007e+17
1.6802439138e+17
1.34101277419e+17
1.17386562415e+17
1.07283238074e+17
9.89422053839e+16
9.17226416359e+16
8.54569035958e+16
}}
sageへの入力:
#pre{{
# print h
# print w
}}
*** 結果の表示 [#h59e49c1]
特徴ベクトルの値大きな順にソートし、上位６個の銘柄と日付...
特徴ベクトルの上位銘柄の内、トップの値が他の値と比べて突...
トップの企業のスキャンダルや特別なイベントによって出来高...
逆に値が揃っている場合には、株価の出来高に関するグループ...
Feature 8を例にとると、2011-11-10にオリンパスの粉飾決算で...
その翌日の2011-11-11に大量の売りがでたことに起因している...
株価の情報については、
[[日々の日経平均株価を記録するブログ>http://hajimetekabu....
日々の日経平均株価を記録するブログ</a>を参考にさせて頂き...
このブログは、日々の株価の情報をきちんと記録してあるので...
sageへの入力:
#pre{{
# Loop over all the features
for i in range(shape(h)[0]):
print "Feature %d" %i
# Get the top stocks for this feature
ol=[(h[i,j],names[tickers[j]]) for j in range(shape(h)[...
ol.sort()
ol.reverse()
for j in range(6):
_plist(list(ol[j]))
print
# Show the top dates for this feature
porder=[(w[d,i],d) for d in range(shortest)]
porder.sort()
porder.reverse()
print [(p[0],dates[p[1]]) for p in porder[0:3]]
print
}}
sageの出力:
#pre{{
Feature 0
[32195680.011513639, "野村HD"]
[3086179.4975982769, "三菱UFJ"]
[1930154.0709872572, "シャープ"]
[1524676.4505012867, "DENA"]
[1441506.620904193, "グリー"]
[1403828.3563206003, "みずほ"]
[(5.566644794683608, '2011-11-08'), (4.3412876554898618, ...
Feature 1
[39921451.144022748, "みずほ"]
[12339911.938650882, "日立"]
[2356448.2864209949, "日産自"]
[1595364.5536408355, "三井物"]
[1574978.9224391158, "三菱商"]
[1354693.8981276902, "新日鉄"]
[(4.3604560180911491, '2011-08-05'), (2.6085299776570623,...
Feature 2
[35987745.989190437, "みずほ"]
[12519388.346624229, "三菱UFJ"]
[9412745.1724054832, "野村HD"]
[6480996.3462522496, "新日鉄"]
[5315060.9037663853, "東芝"]
[3242649.8347622748, "日立"]
[(2.8311815125392772, '2012-02-29'), (2.3629085832450984,...
Feature 3
[36219908.096974887, "みずほ"]
[10593280.474430121, "野村HD"]
[9768064.1926213428, "新日鉄"]
[7475104.368119875, "東芝"]
[4195633.6495521842, "日産自"]
[3089235.5608142023, "三菱UFJ"]
[(2.3764517495483597, '2012-02-24'), (1.8743453892710862,...
Feature 4
[25729092.895349674, "東芝"]
[22357497.833596095, "みずほ"]
[10084822.004651317, "三菱UFJ"]
[9453710.0034469981, "日立"]
[6572206.9072962748, "日産自"]
[6304374.0185764916, "野村HD"]
[(2.6277483882989374, '2011-09-06'), (2.290737335365054, ...
Feature 5
[13940864.544791378, "日立"]
[10684520.210738182, "三菱UFJ"]
[10286645.924499465, "新日鉄"]
[7827175.5684815394, "東芝"]
[6787514.2662564144, "日産自"]
[3289340.8039039453, "パナソニック"]
[(3.0882025657374186, '2011-08-04'), (3.0102643685283308,...
Feature 6
[26695633.969163321, "シャープ"]
[8891764.6984640788, "三菱UFJ"]
[7694520.3495533559, "パナソニック"]
[7381981.3161944989, "みずほ"]
[6042713.222232963, "東芝"]
[4567403.6055205511, "ANA"]
[(3.7791941438265502, '2012-03-29'), (3.0578822320743528,...
Feature 7
[30016063.184179123, "みずほ"]
[27681098.353298899, "三菱UFJ"]
[8667570.7121750489, "新日鉄"]
[5119809.7323025586, "野村HD"]
[3940730.7801396595, "日産自"]
[3134288.4979333193, "パナソニック"]
[(2.9815860916648962, '2012-02-15'), (2.1606569948701679,...
Feature 8
[19117288.382176194, "オリンパス"]
[10367649.103981823, "みずほ"]
[7050057.8352865539, "三菱UFJ"]
[6380378.640513096, "東芝"]
[4699999.5834081303, "新日鉄"]
[2328053.7742331196, "三井物"]
[(4.3108477138906007, '2011-11-11'), (3.8831084004940113,...
Feature 9
[23462047.317239508, "みずほ"]
[19277882.581798293, "三菱UFJ"]
[15789711.512183005, "ANA"]
[6873154.6707015941, "野村HD"]
[3049868.8044577157, "日立"]
[2349840.746904158, "シャープ"]
[(4.6316689004078482, '2012-07-03'), (2.9613342286902049,...
}}
** 株価チャートの表示 [#ya6d6ca6]
ここで、オリンパスの株価チャートがどのように変換している...
RFinanceYJ、quantmodがインストールされていない場合には、...
RFinanceYJのインストールには、libxml2-devが必要となります。
sageへの入力:
#pre{{
#r('install.packages("RFinanceYJ")')
#r('install.packages("quantmod")')
r('library(RFinanceYJ)')
r('library(quantmod)')
r('library(xts)')
}}
sageの出力:
#pre{{
[1] "quantmod" "TTR" "Defaults" "RFinanceYJ" ...
[8] "stats" "graphics" "grDevices" "utils" ...
}}
sageへの入力:
#pre{{
graph = preGraph('olympus.pdf')
r('olympus <- quoteStockTsData("7733.t", "2011-11-01")')
r('names(olympus)<-c("Date","Open","High","Low","Close","...
r('olympus<-read.zoo(olympus,tz="")')
r('candleChart(olympus)')
postGraph(graph)
}}
&ref(out1.png);
*** 特徴的な銘柄の比較 [#m615c5e1]
NMF分析で抽出した特徴的な銘柄の株価と出来高をプロットして...
sageへの入力:
#pre{{
# Feature 0の確認
graph = preGraph('Nomura.pdf')
r('Nomura <- quoteStockTsData("8604.t", "2011-11-01")')
r('names(Nomura)<-c("Date","Open","High","Low","Close","V...
r('Nomura<-read.zoo(Nomura,tz="")')
r('candleChart(Nomura)')
offGraph()
graph = preGraph('UFJ.pdf')
r('UFJ <- quoteStockTsData("8306.t", "2011-11-01")')
r('names(UFJ)<-c("Date","Open","High","Low","Close","Volu...
r('UFJ<-read.zoo(UFJ,tz="")')
r('candleChart(UFJ)')
offGraph()
graph = preGraph('DENA.pdf')
r('DENA <- quoteStockTsData("2432.t", "2011-11-01")')
r('names(DENA)<-c("Date","Open","High","Low","Close","Vol...
r('DENA<-read.zoo(DENA,tz="")')
r('candleChart(DENA)')
offGraph()
graph = preGraph('Gree.pdf')
r('Gree <- quoteStockTsData("3632.t", "2011-11-01")')
r('names(Gree)<-c("Date","Open","High","Low","Close","Vol...
r('Gree<-read.zoo(Gree,tz="")')
r('candleChart(Gree)')
offGraph()
}}
sageへの入力:
#pre{{
html.table([[getGraph('Nomura.pdf', 0.5), getGraph('UFJ.p...
[getGraph('DENA.pdf', 0.5), getGrap...
}}
&ref(out2.png);
** 銘柄の特徴ベクトルによるクラスタリング [#va35a82a]
最後に、銘柄の特徴ベクトル（計算では\(h^T\)）を使って株の...
グリーとDENA、三井物と三菱商、パナソニックとソニー等きれ...
株の出来高をNMFで因子分析するだけで、銘柄のクラスタリング...
sageへの入力:
#pre{{
# デンドログラムで日本語を表示するための修正
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
font = ImageFont.truetype('/usr/local/share/Fonts/MS Minc...
}}
sageへの入力:
#pre{{
# データのセットアップ
data = h.transpose()
(ii, jj) = shape(data)
v = [[data[i, j] for j in range(jj)] for i in range(ii)]
namelist = [names[t] for t in tickers]
# 株価のクラスタリング
clust=hcluster(v)
drawdendrogram(clust,namelist,png=DATA + 'stockclust.png')
showPNG('stockclust.png', fac=1)
}}
&ref(out3.png);
** コメント [#c223c74e]
#vote(おもしろかった[4],そうでもない[0],わかりずらい[0])
皆様のご意見、ご希望をお待ちしております。
#comment_kcaptcha
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2011/07/27からのアクセス回数 &counter;
ここで紹介したSageワークシートは、以下のURLからダウンロー...
http://www15191ue.sakura.ne.jp:8000/home/pub/20/
また、Sageのサーバを公開しているサイト（http://www.sagenb...
アップロードし、実行したり、変更していろいろ動きを試すこ...
* Sageで再現してみよう：集合知プログラミング第１０章株価 ...
今回は、
[[集合知プログラミング>http://www.amazon.co.jp/dp/4873113...
の第１０章にでてきます株価の因子分析を取り上げます。
*** あらかじめ読み込んでおくライブラリ [#t07157db]
NMFの計算を行うnnmf.pyを読み込んでいます。
また、銘柄コードと銘柄名をプリントするために、_plist関数...
sageへの入力:
#pre{{
import urllib2
attach(DATA + 'nnmf.py')
}}
sageへの入力:
#pre{{
# 日本語を含むリストを一行でプリントする
import json
def _plist(obj):
if isinstance(obj, list):
sys.stdout.write("[")
for i in range(len(obj)):
if i != 0: sys.stdout.write(", ")
orig = json.dumps(obj[i], indent=4)
sys.stdout.write(eval("u'''%s'''" % orig).enc...
sys.stdout.write("]\n")
}}
** 銘柄一覧の作成 [#p04a14f9]
１０章では、Yahoo!ファイナンスを利用していましたが、日本...
そこで、フリーで株情報を公開化している
[[株価データ ダウンロードサイト>http://k-db.com/]]
を利用することにします。
個別銘柄 株価時系列データから上位50個の銘柄を取り出して、...
sageへの入力:
#pre{{
stocks = ["7751-T キヤノン", "8306-T 三菱UFJ", "7201-T 日...
"6753-T シャープ", "7203-T トヨタ", "9984-T ソフトバ...
"8316-T 三井住友", "6301-T コマツ", "6752-T パナソニ...
"8604-T 野村HD", "6954-T ファナック", "7267-T ホンダ"...
"8411-T みずほ", "4503-T アステラス薬", "7974-O 任天...
"5401-T 新日鉄", "8058-T 三菱商", "9202-T ANA", "2914...
"8802-T 菱地所", "8801-T 三井不", "9503-T 関西電", "4...
"8035-T 東エレク", "8766-T 東京海上", "8830-T 住友不"...
"4502-T 武田", "9433-T KDDI", "8591-T オリックス", "7...
"5214-T 日電硝", "3382-T 7&I-HD", "4452-T 花王", "775...
tickers = [s.split(' ')[0] for s in stocks]
names = {}
for s in stocks:
nt = s.split(' ')
names[nt[0]] = nt[1]
}}
** 株価データの取得 [#i66117e5]
urlの部分を修正して、株価データのcsvファイルをダウンロー...
pricesとdatesにセットします。
sageへの入力:
#pre{{
shortest=250
prices = {}
dates = None
}}
sageへの入力:
#pre{{
for t in tickers:
# urlをオープン
url = 'http://k-db.com/site/jikeiretsu.aspx?c=%s&year...
rows = urllib2.urlopen(url).readlines()
# 各行の取引量のフィールドを抽出
prices[t] = [float(r.split(',')[5]) for r in rows[2:]...
if len(prices[t]) < shortest: shortest = len(prices[t])
# 日付をセット
if not dates:
dates = [r.split(',')[0] for r in rows[2:] if r.s...
}}
** 因子分析 [#m3637072]
データが揃ったので、NMFを使って因子分析をします。
因子分析によって、銘柄の特徴ベクトルと日付の特徴ベクトル...
sageへの入力:
#pre{{
# 解析用データをセットアップ
l1 = [[ prices[tickers[i]][j] for i in range(len(tickers)...
}}
sageへの入力:
#pre{{
w, h = factorize(matrix(l1), pc=10, iter=100)
}}
sageの出力:
#pre{{
6.04500268713e+18
2.80667909388e+17
2.21789192007e+17
1.6802439138e+17
1.34101277419e+17
1.17386562415e+17
1.07283238074e+17
9.89422053839e+16
9.17226416359e+16
8.54569035958e+16
}}
sageへの入力:
#pre{{
# print h
# print w
}}
*** 結果の表示 [#h59e49c1]
特徴ベクトルの値大きな順にソートし、上位６個の銘柄と日付...
特徴ベクトルの上位銘柄の内、トップの値が他の値と比べて突...
トップの企業のスキャンダルや特別なイベントによって出来高...
逆に値が揃っている場合には、株価の出来高に関するグループ...
Feature 8を例にとると、2011-11-10にオリンパスの粉飾決算で...
その翌日の2011-11-11に大量の売りがでたことに起因している...
株価の情報については、
[[日々の日経平均株価を記録するブログ>http://hajimetekabu....
日々の日経平均株価を記録するブログ</a>を参考にさせて頂き...
このブログは、日々の株価の情報をきちんと記録してあるので...
sageへの入力:
#pre{{
# Loop over all the features
for i in range(shape(h)[0]):
print "Feature %d" %i
# Get the top stocks for this feature
ol=[(h[i,j],names[tickers[j]]) for j in range(shape(h)[...
ol.sort()
ol.reverse()
for j in range(6):
_plist(list(ol[j]))
print
# Show the top dates for this feature
porder=[(w[d,i],d) for d in range(shortest)]
porder.sort()
porder.reverse()
print [(p[0],dates[p[1]]) for p in porder[0:3]]
print
}}
sageの出力:
#pre{{
Feature 0
[32195680.011513639, "野村HD"]
[3086179.4975982769, "三菱UFJ"]
[1930154.0709872572, "シャープ"]
[1524676.4505012867, "DENA"]
[1441506.620904193, "グリー"]
[1403828.3563206003, "みずほ"]
[(5.566644794683608, '2011-11-08'), (4.3412876554898618, ...
Feature 1
[39921451.144022748, "みずほ"]
[12339911.938650882, "日立"]
[2356448.2864209949, "日産自"]
[1595364.5536408355, "三井物"]
[1574978.9224391158, "三菱商"]
[1354693.8981276902, "新日鉄"]
[(4.3604560180911491, '2011-08-05'), (2.6085299776570623,...
Feature 2
[35987745.989190437, "みずほ"]
[12519388.346624229, "三菱UFJ"]
[9412745.1724054832, "野村HD"]
[6480996.3462522496, "新日鉄"]
[5315060.9037663853, "東芝"]
[3242649.8347622748, "日立"]
[(2.8311815125392772, '2012-02-29'), (2.3629085832450984,...
Feature 3
[36219908.096974887, "みずほ"]
[10593280.474430121, "野村HD"]
[9768064.1926213428, "新日鉄"]
[7475104.368119875, "東芝"]
[4195633.6495521842, "日産自"]
[3089235.5608142023, "三菱UFJ"]
[(2.3764517495483597, '2012-02-24'), (1.8743453892710862,...
Feature 4
[25729092.895349674, "東芝"]
[22357497.833596095, "みずほ"]
[10084822.004651317, "三菱UFJ"]
[9453710.0034469981, "日立"]
[6572206.9072962748, "日産自"]
[6304374.0185764916, "野村HD"]
[(2.6277483882989374, '2011-09-06'), (2.290737335365054, ...
Feature 5
[13940864.544791378, "日立"]
[10684520.210738182, "三菱UFJ"]
[10286645.924499465, "新日鉄"]
[7827175.5684815394, "東芝"]
[6787514.2662564144, "日産自"]
[3289340.8039039453, "パナソニック"]
[(3.0882025657374186, '2011-08-04'), (3.0102643685283308,...
Feature 6
[26695633.969163321, "シャープ"]
[8891764.6984640788, "三菱UFJ"]
[7694520.3495533559, "パナソニック"]
[7381981.3161944989, "みずほ"]
[6042713.222232963, "東芝"]
[4567403.6055205511, "ANA"]
[(3.7791941438265502, '2012-03-29'), (3.0578822320743528,...
Feature 7
[30016063.184179123, "みずほ"]
[27681098.353298899, "三菱UFJ"]
[8667570.7121750489, "新日鉄"]
[5119809.7323025586, "野村HD"]
[3940730.7801396595, "日産自"]
[3134288.4979333193, "パナソニック"]
[(2.9815860916648962, '2012-02-15'), (2.1606569948701679,...
Feature 8
[19117288.382176194, "オリンパス"]
[10367649.103981823, "みずほ"]
[7050057.8352865539, "三菱UFJ"]
[6380378.640513096, "東芝"]
[4699999.5834081303, "新日鉄"]
[2328053.7742331196, "三井物"]
[(4.3108477138906007, '2011-11-11'), (3.8831084004940113,...
Feature 9
[23462047.317239508, "みずほ"]
[19277882.581798293, "三菱UFJ"]
[15789711.512183005, "ANA"]
[6873154.6707015941, "野村HD"]
[3049868.8044577157, "日立"]
[2349840.746904158, "シャープ"]
[(4.6316689004078482, '2012-07-03'), (2.9613342286902049,...
}}
** 株価チャートの表示 [#ya6d6ca6]
ここで、オリンパスの株価チャートがどのように変換している...
RFinanceYJ、quantmodがインストールされていない場合には、...
RFinanceYJのインストールには、libxml2-devが必要となります。
sageへの入力:
#pre{{
#r('install.packages("RFinanceYJ")')
#r('install.packages("quantmod")')
r('library(RFinanceYJ)')
r('library(quantmod)')
r('library(xts)')
}}
sageの出力:
#pre{{
[1] "quantmod" "TTR" "Defaults" "RFinanceYJ" ...
[8] "stats" "graphics" "grDevices" "utils" ...
}}
sageへの入力:
#pre{{
graph = preGraph('olympus.pdf')
r('olympus <- quoteStockTsData("7733.t", "2011-11-01")')
r('names(olympus)<-c("Date","Open","High","Low","Close","...
r('olympus<-read.zoo(olympus,tz="")')
r('candleChart(olympus)')
postGraph(graph)
}}
&ref(out1.png);
*** 特徴的な銘柄の比較 [#m615c5e1]
NMF分析で抽出した特徴的な銘柄の株価と出来高をプロットして...
sageへの入力:
#pre{{
# Feature 0の確認
graph = preGraph('Nomura.pdf')
r('Nomura <- quoteStockTsData("8604.t", "2011-11-01")')
r('names(Nomura)<-c("Date","Open","High","Low","Close","V...
r('Nomura<-read.zoo(Nomura,tz="")')
r('candleChart(Nomura)')
offGraph()
graph = preGraph('UFJ.pdf')
r('UFJ <- quoteStockTsData("8306.t", "2011-11-01")')
r('names(UFJ)<-c("Date","Open","High","Low","Close","Volu...
r('UFJ<-read.zoo(UFJ,tz="")')
r('candleChart(UFJ)')
offGraph()
graph = preGraph('DENA.pdf')
r('DENA <- quoteStockTsData("2432.t", "2011-11-01")')
r('names(DENA)<-c("Date","Open","High","Low","Close","Vol...
r('DENA<-read.zoo(DENA,tz="")')
r('candleChart(DENA)')
offGraph()
graph = preGraph('Gree.pdf')
r('Gree <- quoteStockTsData("3632.t", "2011-11-01")')
r('names(Gree)<-c("Date","Open","High","Low","Close","Vol...
r('Gree<-read.zoo(Gree,tz="")')
r('candleChart(Gree)')
offGraph()
}}
sageへの入力:
#pre{{
html.table([[getGraph('Nomura.pdf', 0.5), getGraph('UFJ.p...
[getGraph('DENA.pdf', 0.5), getGrap...
}}
&ref(out2.png);
** 銘柄の特徴ベクトルによるクラスタリング [#va35a82a]
最後に、銘柄の特徴ベクトル（計算では\(h^T\)）を使って株の...
グリーとDENA、三井物と三菱商、パナソニックとソニー等きれ...
株の出来高をNMFで因子分析するだけで、銘柄のクラスタリング...
sageへの入力:
#pre{{
# デンドログラムで日本語を表示するための修正
from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont
font = ImageFont.truetype('/usr/local/share/Fonts/MS Minc...
}}
sageへの入力:
#pre{{
# データのセットアップ
data = h.transpose()
(ii, jj) = shape(data)
v = [[data[i, j] for j in range(jj)] for i in range(ii)]
namelist = [names[t] for t in tickers]
# 株価のクラスタリング
clust=hcluster(v)
drawdendrogram(clust,namelist,png=DATA + 'stockclust.png')
showPNG('stockclust.png', fac=1)
}}
&ref(out3.png);
** コメント [#c223c74e]
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皆様のご意見、ご希望をお待ちしております。
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