プログラム製作日記

世の中にないプログラムをつくれたらよいなと思いながらプログラムをしていくブログです

Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 06 (製造業購買担当者景気指数(製造業PMI)をとってこれるのか)

今回は製造業購買担当者景気指数(製造業PMI)です。

製造業PMIに関しては以下を参照ください。

 

www.daiwa.jp

 

Quandlで公開されている日本の製造業PMIはExchange Data International Limitedから提供されています。

www.exchange-data.com

Quandlにおいて、製造業PMIはGlobal Economic Indicatorsの一つとして提供されているようです。

Global Economic IndicatorsのフォーマットはTableデータ。

以下の2つのリンクを見ながらやれば、データを取ってこれそうです。

www.quandl.com

docs.quandl.com

残念ながら、Global Economic IndicatorsはPremiumデータのため、今回はQuandlでの値の取得はできませんでした。


代わりにダウンロードできるデータを探してみましたが、見当たりませんでした。

 

ネットで公開されているチャートはあるので、製造業PMIを以下のリンク先で確認することはできます。

www.mql5.com

もし、何かしらデータ取得の方法が見つかったら、別記事を書きたいと思います。

 


開発環境: Visual Studio Community 2019

OS: Windows 10 Pro 64bit バージョン1909

使用言語:Python3.7 (64bit)

パソコン性能: CPU Intel Core i5-4310M 2.70GHz, メモリ: 8GB

 

Quandlのインストール方法は以下をご覧ください。

Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 01 - プログラム製作日記

 

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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 05 (インフレ率をとってこれるのか)

5

今回はインフレ率です。

インフレ率に関しては以下を参照ください。

kabu.com

 

Quandlで公開されているインフレ率はRIから提供されています。

www.rateinflation.com

 Quandlの日本のインフレ率に関するページは以下です。

https://www.quandl.com/data/RATEINF/INFLATION_JPN-Inflation-YOY-Japan

ちなみにYOYはyear over year(前年比)という意味です。

「YoY」の意味とは?適切な用い方と関連用語を解説 | TRANS.Biz

 

Quandlの以下のページを見ると、ライセンス Freeとなっていたので、公開しても問題なさそうです。

https://www.quandl.com/data/RATEINF-Inflation-Rates

 

コードは以下の通りです。

 

import quandl
from matplotlib import pyplot as plt

quandl.ApiConfig.api_key = "Quandl登録時にもらったapiキー"
data = quandl.get('RATEINF/INFLATION_JPN')
print(data)
# データをプロット
ax = data.plot()
ax.set_xlabel('date')
ax.set_ylabel('Inflation YOY - Japan')
plt.show()

 

printでdataの中身を見てみると以下の通り。

 

Value
Date
1971-01-31 6.6
1971-02-28 6.3
1971-03-31 5.3
1971-04-30 5.8
1971-05-31 6.5
... ...
2020-05-31 0.0
2020-06-30 0.1
2020-07-31 0.3
2020-08-31 0.2
2020-09-30 0.1

[597 rows x 1 columns]

 

2020年9月までのデータが確認できます。

 

以下のようにプロットされた結果が表示されます。

f:id:tut2020aaa:20201115234046p:plain

 

ぴったり確認できるデータはすぐには見つかりませんでしたが、以下のリンク先のデータと比較すると、同じように推移しているので、データとして正しそうです。

ecodb.net

 


開発環境: Visual Studio Community 2019

OS: Windows 10 Pro 64bit バージョン1909

使用言語:Python3.7 (64bit)

パソコン性能: CPU Intel Core i5-4310M 2.70GHz, メモリ: 8GB

 

Quandlのインストール方法は以下をご覧ください。

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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 04 (消費者物価指数をとってこれるのか)

今回は消費者物価指数です。

消費者物価指数に関しては以下を参照ください。

ja.wikipedia.org

 

Quandlで公開されている消費者物価指数の提供元はRIです。

www.rateinflation.com

 

Quandlの以下のページを見ると、ライセンス Freeとなっていたので、公開しても問題なさそうです。

https://www.quandl.com/data/RATEINF-Inflation-Rates

 

コードは以下の通りです。

 

import quandl
from matplotlib import pyplot as plt

quandl.ApiConfig.api_key = "Quandl登録時にもらったapiキー"
data = quandl.get('RATEINF/CPI_JPN')
print(data)
# データをプロット
ax = data.plot()
ax.set_xlabel('date')
ax.set_ylabel('Customer Price Index - Japan')
plt.show()

 

printでdataの中身を見てみると以下の通り。

 

Value
Date
1970-01-31 30.8
1970-02-28 30.9
1970-03-31 31.2
1970-04-30 31.5
1970-05-31 31.3
... ...
2020-05-31 101.8
2020-06-30 101.7
2020-07-31 101.9
2020-08-31 102.0
2020-09-30 102.0

[609 rows x 1 columns]

 

2020年9月までのデータが取得できるのを確認できます。

 

以下のようにプロットされた結果が表示されます。

f:id:tut2020aaa:20201115233610p:plain




以下で、日本の統計局の公開データがみれるので、このチャートが正しいか確認できます。

www.stat.go.jp

 


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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 03 (TOPIXのデータを取ってこれるのか)

 

QuandlにおけるTOPIXのデータの提供元はBarchartになります。

以下に会社のページを載せておきます。

www.barchart.com

QuandlのTopix Indexのページを見ると、有料のデータのようです。

f:id:tut2020aaa:20201115112306p:plain

 

いくらかかるか見てみたのですが、月あたり137.5ドル(2020.11.15 時点で 14400円ほど)します。ちょっと高いです。

 

f:id:tut2020aaa:20201115112505p:plain

 

私はフリーアカウントしかもってないですが、試しに前回のコードを少し書き換えてデータの打診をしたところ、以下の回答がきました。


Message=(Status 403) (Quandl Error QEPx04) You do not have permission to view this dataset. Please subscribe to this database to get access.
Source=実行ファイルの保存場所のパス
スタック トレース:
File "実行ファイルの保存場所のパス", line 13, in <module>
data = quandl.get('BCIW/_TOPX')

 

あたりまえですが、プレミア会員ではないのでデータの取得はできませんでした。

結論として、QuandlでTOPIXのデータを入手するには、有料会員になるしかなさそうです。

 

ちなみに、別の方法として、Investing.comからTopixデータをとってくるのはできそうです。

jp.investing.com

 


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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 02 (若年失業率のデータを取ってくる)

 

このデータの提供元は

FEDERAL RESERVE BANK OF ST. LOUIS

www.stlouisfed.org

以下でこのデータの調査範囲の詳細を確認できます。

15-24歳が調査対象のデータになります。

fred.stlouisfed.org

 

Quandlの以下のページを見ると、ライセンス Freeとなっていたので、公開しても問題なさそうです。

https://www.quandl.com/data/FRED-Federal-Reserve-Economic-Data

 

コードは以下の通りです。

 

import quandl
from matplotlib import pyplot as plt

quandl.ApiConfig.api_key = "Quandl登録時にもらったapiキー"
data = quandl.get('FRED/SLUEM1524ZSJPN')
# データをプロット
ax = data.plot()
ax.set_xlabel('date')
ax.set_ylabel('Youth Unelployment Rate for Japan')
plt.show()

 

以下のようにプロットされた結果が表示されます。

f:id:tut2020aaa:20201109003116p:plain


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Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 01

 

経済指標を継続的に取得してチャートを作り、投資の指標にしようかと思い、いろいろ探してみたのですが、quandlというものがあるのを見つけたので、しばらく色々試してみようかと思います。

www.quandl.com

ひとまず、無料で使えるデータの取得をしてみました。

念のため、ライセンスについても確認してみました。

以下のリンクの通り、取得するデータごとにデータの提供もとに確認の必要があるようです。

help.quandl.com

まずはquandlをインストールしてみました。

以下の記事を参照して、日経225データを取得してみます。

hpscript.com

まずはpipを使ってインストールするため、以下の記事を参照しました。

docs.microsoft.com

2-3分ほどでインストールできました。

 

インタラクティブウィンドウでためしてみました。

ダブルインバースのデータを取得してみます。

stocks.finance.yahoo.co.jp

 

記事の通り、確かに2014年~2017年までのデータしか取得できないようです。

f:id:tut2020aaa:20201103181232p:plain

 

データの取得はうまくいきました。

しかし、コードとは関係ないですが、この取得データ見ると下がりっぱなしで、1357は投資先としては悪そうです。

 

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はてなブログでJavaScript(タブパネルは、はてなブログでは使えないのか)

 

はてなブログJavaScriptが使えるというのを知ったので、自分でためしてみました。

 

コードは、ブラウザでこのページのソースを表示させれば確認できます。

FireFoxをお使いであれば、表示しているページ上のどこかで右クリック→ページのソースの表示をクリックすると、ソースが表示されます。

 

今回はタブパネルがはてなブログで使えるかどうかを検証しました。

 <タブパネルがあるサイトの例>

gihyo.jp

 

<結果>

以下のようになりました。

タブのような動きを付けられましたが、どうしても"1.tab1", "2.tab2"のような表示になってしまいます。

 

 

  • タブ1の中身
  • タブ2の中身

 

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