株式・テクニカル分析：グランビルの法則（途中投稿１）
あとでちゃんとまとめます。細かいところの設定とか備忘録的に投稿。
過去の株式の取得
・株式のデータ
pandas_datareader を使って 2012-1-1 ~ 現在（2022-8-9）までのデータを日足で取得
・株式の一覧のデータ
ただ、これだと Code で管理されてて会社名がわからんので、jpxから株式の一覧を取得。xlsで保存されているので、requestで取得。
ここから規模コード2以上（大企業）を適当に一社抽出して、適当な１年間を抽出して可視化したものが以下のデータ。mplfinance とかいうとても便利な可視化ツールがあったのでそれを利用。
移動平均線
mplを使えば簡単に移動平均線も可視化できるけど、欲しいのはデータ値なので自作
傾き
何をやるにしても大切なのが、今下がり傾向かどうか。つまり傾き。
これが意外と面倒。一旦、直近２点だけで傾きをとる。
細かい値動きに引っ張られすぎて、傾向が掴みづらい。。。
また、絶対値も500円台を推移しているものと、5000円台を推移しているもので、傾きの大きさが変わるので、正規化も必要。正規化するとデータが歪むからできれば生のまま扱いたかったけど、仕方ない。
傾向がなんとなく見れてきた。
ただ、5点平均なので実際の変化より傾きの変化が遅いため、前述の生の２点間の傾き（正規化後）とこの５点平均の両方を採用
ちなみに、傾きのヒストグラム。
95%の信頼区間だと以下の結果に
95% interval: -0.015 < x < 0.016
0.015超えたらそれなりに大きい傾きってことかな。これは参考程度に。
上昇傾向・下降傾向
傾きをだしたので、上昇傾向か下降傾向かも可視化
可視化するとやる気出るよね
交点
実値と移動平均値の交点も導出
離散的なデータなのでデータが一致するはずはないので、前後でデータの大小が変化した場所（変化後の点）を交点とする。
（離散的だと一致しない？？？連続的だとじゃない？？？まぁ一致しない）
DOWN：実値が移動平均線を下回るような交点
UP：実値が移動平均線を上回るような交点
グランビルの法則１
「移動平均線が下降を続けた後に、横ばい、もしくは上向きかけている状態で、価格が移動平均線を上回った時」
## 条件１：5日以上の下降の連続
## 条件２：２日以上の横ばい or 上昇
## 条件３：価格 > 移動平均線（mov5）
グランビルの法則２
「移動平均線が上昇している時に、価格が移動平均線を下回った場合」
## 条件１：移動平均線が3日以上上昇
## 条件２：価格 < 移動平均線
グランビルの法則３
「価格が上昇基調の移動平均線の上にあり、移動平均線に向って下降してきたが、移動平均線を割り込むことなく再度上昇に転じた場合」
## 条件１：５日以上、移動平均線上昇 & 価格 > 移動平均線
## 条件２：価格が下降 & 価格 > 移動平均線を維持
## 条件３：価格が上昇 & 価格 > 移動平均線を維持
グランビルの法則４
「価格が下降しつつある移動平均線から、相場が大きくかけ離れて下落した場合(短期的自律反発)」
## 条件１：３日以上、下降傾向
## 条件２：価格 < 移動平均線 & 強い下降傾向
まとめ
今回は機械的にグランビルの法則を適応した
適応してみた感想としては、8割型いい感じのポイントを掴めているけど、地獄みたいなポイントで買わせようともしてるのも怖いですね笑
次の課題は、
・他のデータでの自動検証
・どこで売ったと判定するか
・他のデータへの適応
・グランピルの法則がうまく働く条件の検討
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