経済指標の値の取得と計算

経済指標の値の取得と計算

とりあえず経済指標の基準値は調べたので

まずは売買するロジックを作成する

経済指標で結果が予測値より悪いなら売り

結果が予想より良いのなら書い

という簡単なロジックを実装する

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def dealing_logic(forecast,actual_news):
 
    deal_flag = actual_news - forecast
 
    if deal_flag <0:
 
        print("売り")
 
    else:
 
        print("書い")

まずは簡単に実験

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forecast = 962
 
actual = 853
 
dealing_logic(forecast,actual)

で売りになったので

次は
マイナスの値で
マイナスの値でも動作するのを確認

次に判定
フラグ変数を用意し

経済指標
債権
株価指数
Vix
といった値で売買判定をする

Vix は警戒とかはマイナスの値を多くすることにする

つまり

Vix は０〜１００で
２０までは安定しているとみるので

値を０
３０で警戒なので-1
40を超えたらパニックなので-2
50 以上はリーマンショッククラスなので-3
とする

このように結果をもとにして

判定するフラグのトータルが＋なら書い

マイナスなら売りとする

ダウの下げとかを気にするのではなく

これらをフラグとしておけば市場の数値ではなく

売り買いのみの判定に使える

https://note.nkmk.me/python-pandas-read-excel/

をみた感じだと

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read_excel()

で

Pandas でexcel を読み込んでいる

Vix の取得は

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import investpy
 
from datetime import datetime, date, timedelta
 
from dateutil.relativedelta import relativedelta
 
import altair as alt
 
import pandas as pd
 
 
 
today = datetime.today().strftime('%d/%m/%Y')
 
 
 
vix = investpy.get_index_historical_data(index='S&P 500 VIX',country='united states',
 
                                        from_date='01/01/2010',to_date=today)
 
 
 
vix.loc["2022-06-02"]["High"]

で

25.78

と　Hight の値を取得できた

あとは日付の部分を自動で取得したいので

index_date に格納して指定する

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index_today = datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
 
vix.loc[index_today]["High"]

としても同じ

25.78

となったので成功

問題はこれが数値か文字列かによるので

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if flag_vix > 50:
 
    print("市場はパニック")
 
elif flag_vix > 20:
 
    print("市場は正常")

で判定できているので数字になっている

同様に経済指標カレンダーの

Forecast actual previous

の値も取り出してみる

あとtwitter で取得したツイート内容の切り出し

数字以外は削除しないと比較できない

とりあえず　 broomberg のツイートを取得し

不要な部分を削除し経済指標の数値のみにする

https://teratail.com/questions/266272
によれば

特定ユーザの特定キーワード検索が可能

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for tweet in tweepy.Cursor(api.search, q='"2020年05月28日" from:@TakumiSoftware').items(10):
 
    if (tweet.text[:2] == 'RT'): continue
 
 
 
    print(tweet.user.name)
 
    print(tweet.text)
 
    print('-----------------------------------------------')

しかしエラーになる

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api.search_tweets(q='"RBA Rate Statemen"', lang='ja', result_type='recent',count=12)

もだめ

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api.search_tweets(q='"#経済指標"', lang='ja', result_type='recent',count=12)

は動作する

ツイート取得したあとはテキストから数字のみ取り出せればいいので

これを先にやる

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for tweet in tweepy.Cursor(api.search_tweets, q='GDP(YoY)').items(10):
 
    print(tweet.text)

としたら１０件取得できた

結果が

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⠀#EU 1Q 2022
 
#GDP = 5,4% YoY (5,1% previous)
 
#GDP = 0,6% QoQ (0,3% previous)
 
Grammar check: Eurozone GDP in Q1 better than estimated, QoQ +0,6% (estimated +0,3%) vs 0,3% in Q4 2021, YoY +5,4%… https://t.co/T2QYk1MzMT
 
RT @PatelisAlex: Powering ahead.
 
 
 
Greek real GDP surges 7.0%yoy in Q1 (real, not nominal) https://t.co/pWQqFZB8bi
 
BNP inom EURO-området bättre än väntat.
 
 
 
European Gross Domestic Product (GDP) YoY 5.4% - https://t.co/R9Ra2BQVGK
 
Euro area GDP came in stronger than expected for Q1:
 
+5.4% YoY (est. 5.1%); .6% QoQ (est. .3%).
 
 
 
Output rose .5% Q… https://t.co/U2xUt4c083
 
RT @Financialjuice1: EUROZONE GDP REVISED YOY ACTUAL 5.4% (FORECAST 5.1%, PREVIOUS 5.1%) $MACRO
 
EUROZONE GDP REVISED YOY ACTUAL 5.4% (FORECAST 5.1%, PREVIOUS 5.1%) $MACRO
 

 European GDP Growth Rate YoY 3rd Est (Q1)
 
 
 
Actual: 5.4%

 
Expected: 5.1%
 
Previous: 4.7%
 
 
 
#EUR
 
Euro Zone Econ. Stats Released:
 
GDP (YoY) (Q1)
 
Actual:  5.4%
 
Expected: 5.1%
 
Prior: 5.1%
 
Better Than Expected
 

 GDP Growth Rate YoY 3rd Est (Q1)
 
Actual: 5.4%
 
Expected: 5.1%
 
Previous: 4.7%
 
https://t.co/p0AAzoJmBh

なので

ほぼ取得したい内容がある

あとはここから数値のみ取り出して比較できるようにすr

https://docs.tweepy.org/en/stable/client.html#tweepy.Client.search_recent_tweets
のリファレンスを見た感じだと

since_id を指定すればユーザ指定ができそう

なので bloomberg のid を調べる

34713362
がid　

あとはこれを指定してできるかどうか

screen_name だと

@business
なので

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bloomberg = api.user_timeline(screen_name='@business')
 
# bloomberg
 
for tweet in bloomberg:
 
    print(tweet.text)

で表示できた

あとは取得したついーとから数字だけ取り出す

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for tweet in tweepy.Cursor(api.search_tweets, q='"French oil and gas" from:@business').items(10):
 
    if (tweet.text[:2] == 'RT'): continue
 
 
 
    print(tweet.user.name)
 
    print(tweet.text)
 
    print('-----------------------------------------------')

としたら特定のアカウントで検索もできた

あとはここから数値の抜き取り

https://teratail.com/questions/266272

を参考に特定ユーザツイート検索ができた

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marketnews = api.user_timeline(screen_name='@Financialjuice1')
 
# bloomberg
 
for tweet in marketnews:
 
    print(tweet.text)

で経済指標の最も早いニュースを英語で取得

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marketnews =list(marketnews)
 
marketnews_data = []
 
for tweet in marketnews:
 
    marketnews_data.append(tweet.text)
 
    
 
print(marketnews_data[9])

で経済指標発表時のツイート取得

次にこのツイートの中身を数字だけにする

【Python】文字列から数字だけを取り出す方法

を参考に

Re.sub()

を使い

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marketnews_data[3]

を数値だけにする

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actual = re.sub(r"\D","",marketnews_data[3])
 
actual

だと

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'025'

となるので

少数だけにしたい

以前、経済指標で数値以外を削除した方法を使う

分かりやすいpythonの正規表現の例

を参考に

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actual = re.sub(r"[^0-9.-]","",marketnews_data[3])
 
actual

としたが

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'.0.25.'

となる

とりあえずリストにすれば正規表現で抜き出しはできるので
あとは処理を調べる

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actual = re.sub(r"[^0-9.-]|.$","",marketnews_data[3])

というように

| で条件を追加して

.$ というように末尾が. であるものを削除

ただし最初の . が消せない

また

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HONG KONG CPI MOM NSA ACTUAL -0.20% (FORECAST -, PREVIOUS -0.20%) $MACRO

を削除してみると

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actual2 = re.sub(r"[^0-9.-]|.$","",marketnews_data[2])
 
actual2

の結果は

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'-0.20--0.20'

となるので

少数を条件式に組み込んだ方がいいかもしれない

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"ECB'S DE GUINDOS: EURO-ZONE INFLATION TO STAY ABOVE 8% IN COMING MONTHS."

を処理すると
-8 になる

数値とマッチする正規表現

を参考に小数点と不等号を含む数値のみ抽出する正規表現にする

しかし

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[+-]?(?:\d*\.)?\d+(?:(?<!(\.\d+))\.\d*)?

だとエラ〜になる

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actual2 = re.sub(r"[^\d.]|.$","",marketnews_data[2])
 
print(actual2)

にしたら

８

となった

Python の正規表現で . (ドット) を含む数値のみを抽出したい

を参考にした

ただしこれだと複数の数値を１つにしてしまうので

区切る必要がある

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findall()

で試したが

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actual2 = re.findall(r"\d+",marketnews_data[1])
 
print(actual2)

とすると

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['53', '1', '52', '4', '53', '1']

となって小数点で区切ってしまう

文字列から浮動小数点数を抽出する方法

を参考に

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actual2 = re.findall("\d+\.\d+",marketnews_data[1])
 
print(actual2[0])

としたら

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53.1

が抽出できた

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actual2 = re.findall("[-+]?\d*\.\d+|\d+",marketnews_data[1])
 
print(actual2)

とすることでマイナスの数値にも対応できた

しかし文字列なので

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print(actual2+1)

としたらエラ〜となった

変換すればできそうだが小数点なので
Float になる

Vix を抽出した時
flag_vix の値は少数で比較もできた

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flag_vix +1

としても演算し

+1 されている

【Python】型を確認・判定する（type関数、isinstance関数）

を参考に

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type(flag_vix)

でデータ型を確認したら

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numpy.float64

となった

なので float へ変換してみる

［解決！Python］文字列と数値を変換するには（int／float／str／bin／oct／hex関数）

を参考に

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float(actual2)

としたがエラ〜

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type(actual2)

で調べたら list だった

Python でリストを Float に変換する

を参考に

リスト内のアイテムを Python で numpy.float_() 関数を使用して Float に変換する

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import numpy as np
actual2_float = np.float_(actual2)

で

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print(actual2_float+1)

とすれば計算ができるようになった

 

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