<HTML><HEAD><meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Shift_JIS"><TITLE>鈴木研 実データ倉庫</TITLE></HEAD><BODY><H1>鈴木研 実データ倉庫</H1>必要に応じて，少しづつデータをアップしていきます．<BR><BR>---------------------------------------------------------------------------------------------<BR><B>■カオス性の判定に用いる定番データ</B><BR><BR>
ニューヨークの麻疹患者数(N=432): <a href="http://tsuzuki.ise.ibaraki.ac.jp/guest/Data/measles.txt" target="_blank">measles.txt</a> <BR>

コバルトの黒体放射線量(ガンマ線)(N=21437): <a href="http://tsuzuki.ise.ibaraki.ac.jp/guest/Data/cobalt.dat" target="_blank">cobalt.dat</a> <BR>ニューヨークの水疱瘡患者数(N=532): <a href="http://tsuzuki.ise.ibaraki.ac.jp/guest/Data/chickenpox.txt" target="_blank">chickenpox.txt</a> <BR>日本語母音/a/(N=400): <a href="http://tsuzuki.ise.ibaraki.ac.jp/guest/Data/vowel.txt" target="_blank">vowel.txt</a> <BR>日経平均株価(1998/1/6∼2001/3/16)の増減ΔPt(N=788): <a href="http://tsuzuki.ise.ibaraki.ac.jp/guest/Data/Dstock.txt" target="_blank">Dstock.txt</a> <BR><BR>---------------------------------------------------------------------------------------------<BR><B>■日経平均株式市場の株価データ(約200社分)</B><BR><BR><a href="http://tsuzuki.ise.ibaraki.ac.jp/guest/Data/OWARI.mat" target="_blank">OWARI.mat</a> <BR><a href="http://tsuzuki.ise.ibaraki.ac.jp/guest/Data/code.txt" target="_blank">code.txt</a> <BR><BR>OWARI.mat の1~3列目は日付けが記載されており，4列目以降に各株価の終値を記録してあります．<BR>各株価に対する企業名は，code.txtを参照してください．4列目以降の株価名が，順番に記載されています．<BR>また，それぞれのデータはMatlab上で<BR>>> load OWARI<BR>>> load code<BR>とすることで読み込めます．(ただしデータをworkフォルダに入れておく)<BR><BR>(注1)<BR>各株価で最大値・最小値が異なります(つまり変動の規模が異なる)．<BR>なので，各データを同時に予測に用いる場合，各株価に対して「標準化」する必要があるでしょう．<BR>標準化とは，各変量(株価)において，「平均値を引いて，標準偏差で割る」という操作をします．<BR>そうすることで全ての変量の平均値を0に，標準偏差を1に統一することができ，<BR>変動の規模に左右されずに，変量間で比較が出来るようになります．<BR>※ 偏差値の概念は，この標準化からきています．<BR>分からなければ，いろいろ調べてみてください．<BR><BR>(注2)<BR>予測において，価格x(t+1)を予測するよりも，変動幅Δx(t+1)を予測した方が実践的でしょう．<BR>※ Δx(t+1)=x(t+1)-x(t)<BR><BR>以上，分からないことがあれば聞いてください．<BR>---------------------------------------------------------------------------------------------<BR><B>■外国間為替変動データ</B><BR><BR><a href="http://tsuzuki.ise.ibaraki.ac.jp/guest/Data/HFDF1996.zip" target="_blank">HFDF1996.zip</a> <BR><a href="http://tsuzuki.ise.ibaraki.ac.jp/guest/Data/HFDF1993.zip" target="_blank">HFDF1993.zip</a> <BR><BR>詳しくはREADMEを読んで欲しいのですが，HFDF1996.zip では，<BR>1996年の主要25銘柄の為替取引データが30分おきに記録記録されています．<BR>例えば，USD_DEM(アメリカドルとドイツマルクの取引レート)を予測する場合，<BR>他のどの取引データを使うかをGAで決めるなどの問題設定が考えられます．<BR><BR>いろいろデータがあると思いますが，まずは以下のデータだけで良いと思います．<BR>READMEファイルに記載されている<BR>AUD_USD.GMT 〜 USD_ZAR.GMT の25ファイル．<BR>いずれもtext形式で記録されているのでmatlabで読み込めます．しかし，少し前処理が必要でしょう．<BR><BR>前処理とは，Maltabのloadコマンドでは読み込めない記号を"スペース"に置換したり，<BR>全角文字(日本語など)があれば行の先頭に"%"を挿入してコメント文にするなどをして，<BR>Matlabが読める形式に変換することです．<BR><BR><BR><a href="http://tsuzuki.ise.ibaraki.ac.jp/TS_lab/index.html" target="_blank">研究室のHomeに戻る</a><BR></BODY></HTML>