株価を占星術で統計的データ分析してみた①(日経225編)

日経225の株価を占星術でデータ分析してみました。日経225は、日本の経済社会を表す一つの数値なので、これにより経済に及ぼす星の影響を調べる事を目的とします。

今回は、時系列分析を中心に、pythonの機械学習で未来予測、検証などデータ解析をしてみたいと思います。

まずは、天体データの時系列グラフをご覧下さい。

天体データは、アスペクトと言われる、日本国ネイタル太陽と各種木星以降の進行天体との角度となります。0度90度120度180度をピックアップしました。

今度は東京証券取引所ネイタル太陽とトランジット木星土星のスケーリングした時系列グラフを表示します。

作業の流れを説明

1.株価は高低差、天体は角度差のため、比較できない点があります。そのため、天体の角度を高低ポイントに変換します。

また、天体により、ベネフィックとマレフィックがあり、同じ度数でも吉凶が異なります。各天体を考慮しさらに、高低に変換します。


2.スケーリングを変更します。株価と角度だと数値が違うので、同じような土俵にして比べる事ができる、標準化、正規化を行います。

3.それぞれの数値から相関関係をみていきます。相関係数により影響度がわかるので、どの程度の影響があるかが数値としてわかります。

日経225と木星土星の時系列グラフ

日経225(青)と木星土星mix(赤)したデータにします。

長期戦略だと、下は、赤ラインの-1ポイント範囲に青ラインがタッチしたあたりが買い時。

上は、赤ラインの1ポイント範囲に青ラインが0ポイントタッチしたら売り時というシナリオが考えられます。

また、上下に1ポイントで青ラインの反発を狙う戦略もありかと思われます。

時系列の相関分析

日経225と木星土星mixの相関関係を数値化して比べる

相関図

相関係数は1がmaxになるため、0.07だと相関関係がかなり低い数値となります。

機械学習予測と検証

機械学習の予測をpythonのfbprophetを使います。予測値を分析してくれるアルゴリズムです。

nk225と木星土星mixグラフの予測値

中央値絶対パーセント誤差 (MDAPE)は0に近ければ良いが、数値高すぎな感じです。外れ値処理のデータ整形が甘いのか、訓練データ設定が悪いかわかりませんが、そもそも不安定なグラフ値では、fbprophetでは精度が今一つな感じです。

結　果

わかってはおりましたが、統計的データ分析では数値として相関性は低い結果となりました。

それもそのはず、株価はランダムウォークと言われるランダムな動きをし、天体はサイクルにより、およそ一定な動きをするからです。

しかし、時系列グラフを抽象的に捉えると類似ポイントなどが発見できます。この視覚的な線形を捉えることができれば、長期は人間の相対感覚で予測の的中が可能なのではないかと思います。

そして、可能性としてほんの少しでも相関性や規則性があり未来予測ができれば、金融占星術の活用としては、面白いと思います。

実際、アメリカなど海外では金融占星術は、ファイナンシャルアストロロジーとして認知されており、投資家や証券会社でも使用されております。

今回は占星術の手法が少ないデータテストだったので、今後は多種アスペクト、サインなど違う方法で検証して行きたいと思います。

またデータ分析の技術が未熟なため、ご指摘アドバイスなど頂けたら幸いです。読んで頂きありがとうございました。

時系列データサイクルのご依頼は、響己BLOGよりご連絡ください。宜しくお願いいたします。

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この先の時系列データ2028年までの長期の木星土星MIXの天体サイクル画像を見る事ができます。また短期の火星金星の時系列グラフもあります。ご興味あれば、是非よろしくお願いいたします。