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#author("2020-12-30T10:47:36+00:00","mss","mss")
* 課題研究 [#g9807a47]

** 株価の時系列データの解析[#e3ef3af5]

- [[sample1:https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/Stock_Analysis1.ipynb]]
- まず下のsampleコードをダウンロード（ファイル名をクリックしてスクリプトを表示→右上のダウンロードボタンで右クリック→対象をファイルに保存）してください．

- [[sample2:https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/Stock_Analysis2.ipynb]]
//-- [[sample1:https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/Stock_Analysis1.ipynb]]
-- [[sample1:https://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/Stock_Analysis1.ipynb]]
//-- [[sample2:https://nbviewer.jupyter.org/url/www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/Stock_Analysis2.ipynb]]

まず，上のsampleコードをダウンロード（ファイル名をクリックしてスクリプトを表示→右上のダウンロードボタンで右クリック→対象をファイルに保存）し，USBメモリーの"F:\work"にコピーしてください．これらのsampleコードではYahoo Financeのwebサーバーから株価のデータをダウンロードしています．京大内部のネットワークからだとproxy経由でしか外部のwebサーバーにアクセス出来ないため，そのままでは正しく動作しません．以下のいずれかの方法をとってください．
- このsampleコードでは，Yahoo Financeのwebサーバーから指定した株価のデータを自動的に読み込みます．しかし，京大内部のネットワーク(kuins3)からだとproxy経由でしか外部のwebサーバーにアクセス出来ないため，そのままでは正しく動作しません．以下の回避策をとってください．

- メディアセンター演習室のPCを用いる場合
-- メディアセンター演習室のPCを用いる場合

-- USBをWindows PCに挿して，Fドライブとして認識させる．
-- [[jupyter.bat:http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/jupyter.bat]]をダウンロード（右クリック→対象をファイルに保存）し，USBメモリーの"F:\Start Menu"にコピーする．
-- "F:\Start Menu\jupyter.bat" をクリックしてJupyterを起動する．
-- "F:\work"の中のファイルが見えているはずなので，目的のコードをクリックして開く．
--- [[jupyter.bat:http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/jupyter.bat]]をダウンロード（右クリック→対象をファイルに保存）し，Stock_Analysis1.ipynbと同じフォルダに保存する．
--- コマンドプロンプトで上記のフォルダに移動し、
 jupyter.bat
を実行してjupyterを起動，FilesメニューからStock_Analysis1.ipynbを開く．

- インターネットに接続した個人のPC(Windows)を用いる場合
-- インターネットに接続した個人のPC(Windows/Mac/Linux)を用いる場合

-- USBをWindows PCに挿して，Fドライブとして認識させる．異なるドライブ名で認識された場合は，以下の方法でFドライブに変更する．
-- [[Windows 10でハードディスクのドライブ文字を変更する方法:https://121ware.com/qasearch/1007/app/servlet/relatedqa?QID=018213]]
-- "F:\Start Menu\Jupyter Notebook" をクリックしてJupyterを起動する．
-- "F:\work"の中のファイルが見えているはずなので，目的のコードをクリックして開く．
--- これまでどおりの方法でOKです．

- インターネットに接続した個人のPC(Mac, Linux, Windows)を用いる場合
-- https://www.continuum.io/downloads より適切なAnaconda(Python3.*)をダウンロード＆インストールする．
-- Jupyterを起動する．
-- JupyterのFilesタブでUSBのworkフォルダを開き，目的のコードをクリックする．

多くの物理プロセスでは，変動する時系列データの分布は正規分布に従う．しかし，株価など人為的な要素の反映される時系列データでは必ずしも正規分布にはならない．そのような例は，例えば[[ここ:http://musyokutoumei.blog.jp/archives/42482574.html]]で見ることが出来る．
- Yahooのwebサーバーの仕様変更などにより，webサーバーにアクセス出来る場合でも自動での読み込みに失敗することがあります．そのような時は，
[[yahoo_finance.zip:http://www-tph.cheme.kyoto-u.ac.jp/p/ryoichi/lec/ilas2/yahoo_finance.zip]]をダウンロード（右クリック→対象をファイルに保存）し，解凍することでサンプルで使用している株価データをローカルファイルから読み込むことが可能です．解凍したファイルにない銘柄の株価データも，以下の手順で入手できます．

** 研究発表 [#ze6546ad]
-- https://finance.yahoo.com/lookup にアクセス
-- Quote Lookup で目的の銘柄を検索し，その銘柄のページに移動する
-- "Historical Data"タブを開き，"Time Period"を"MAX"にして"Downloaded Data"をクリック

- 前週の宿題について各自10分ほど発表を行う．

** 宿題 [#v02c9ed0]
//** 研究発表 [#ze6546ad]

- ほとんどなじみのない内容に最後まで取り組んでもらい，お疲れ様でした．今回のILASセミナーでは，「プログラミング初学者に最少の時間でプログラミングのいろはを習得してもらう」ための模索として，IPython Notebook (Jupyter)という対話型のプログラミング環境の導入を試みました．世界的にユーザーが増加している原則無料のプログラミング環境で，2016年度後期からはメディアセンター演習室のPCにも標準でインストールされることになっています．今年度は新しく教材を作りながらの対応となったので，準備が追いつかない点や，内容が他の授業の進み具合とリンクしていない点など，負担に感じたところがあると思います．今後の参考のために，よりよい授業にするための改善点など，意見や感想を提出してください．
** 宿題 #7 [#v02c9ed0]

- sampleコードを改変し，自分が選んだ銘柄の株価について，以下の図を作成して提出せよ．また，それらの図からわかることを説明せよ．（多くの物理プロセスでは，変動する時系列データの分布は正規分布に従う．しかし，株価など人為的な要素の反映される時系列データでは必ずしも正規分布にはならない．そのような例は，例えば[[ここ:http://musyokutoumei.blog.jp/archives/42482574.html]]で見ることが出来る．）

-- その株価の１日の変化量の分布（ヒストグラム）と，同じ平均・分散を持つガウス分布との比較

-- その株価の１日の変化量の自己相関関数

- なじみのない内容に最後まで取り組んでもらい，負担に感じたところがあると思います．今回のILASセミナーでは，「プログラミング初学者に最少の時間でプログラミングのいろはを習得してもらう」ための模索として，IPython Notebook (Jupyter)という対話型のプログラミング環境の導入を試みました．世界的にユーザーが増加している原則無料のプログラミング環境で，2016年度後期からはメディアセンター演習室のPCにも標準でインストールされています．今後の参考のために，よりよい授業にするための改善点など，意見や感想を提出してください．（この部分は採点に用いない）

** 参考資料 [#j4625b6b]

- 今回のILASの内容を含んだ英語のオンライン講義"Stochastic Processes: Data Analysis and Computer Simulation"が以下で公開されています．
https://www.edx.org/school/kyotoux