ソフトウェアエンジニアの技術ブログ：Software engineer tech blog – Page 547 – 随机应变 ABCD: Always Be Coding and … : хороший

Pearson statistic

相関係数は、Excelでやりましたが、まあ一応。

<?php

require_once 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Math\Statistic\Correlation;

$x = &#91;43, 21, 25, 42, 57, 59&#93;;
$y = &#91;99, 65, 79, 75, 87, 82&#93;;

$pearson = Correlation::pearson($x, $y);
echo $pearson;
?>

PHP・複合線形回帰で伊藤忠商事の適正PERを計算してみた

伊藤忠商事(8001)の適正PERを、競合の売上、純利益との相関から、linear regressionで計算したいと思います。

まず、データセット。
銘柄名,売上,純利益,PER ※単位:10億円

丸紅:8002,7100,155, 6.79%
三菱商事:8058, 6400,440, 9.73%
三井物産:8031, 4300, 306,7.63%
双日:2768, 1500, 40, 7.76%

伊藤忠商事:8001, 4800, 352, ？(実際は7.7%)

<?php

require_once 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Regression\LeastSquares;

$samples = &#91;&#91;7100, 155&#93;,
            &#91;6400, 440&#93;,
            &#91;4300,306&#93;,
            &#91;1500, 40&#93;,
			&#93;;
$targets = &#91;6.79,
			9.73,
			7.63,
			7.76&#93;;

$regression = new LeastSquares();
$regression->train($samples, $targets);
echo $regression->predict([4800, 352]);
?>

8.8ぐらいあってもいいと言ってますね。実際は、本日時点で7.7%なので、割安ということです。。

なにこれ？

PHPで複合線形回帰 Complex linear regression

まずはチュートリアル。値の距離を計算するロジックですね。これは好きです。

<?php

require_once 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Regression\LeastSquares;

$samples = &#91;&#91;73676, 1996&#93;,
			&#91;77006, 1998&#93;,
			&#91;10565, 2000&#93;,
			&#91;146088, 1995&#93;,
			&#91;15000, 2001&#93;,
			&#91;65940, 2000&#93;,
			&#91;9300, 2000&#93;,
			&#91;93739, 1996&#93;,
			&#91;153260, 1994&#93;,
			&#91;17764, 2002&#93;,
			&#91;57000, 1998&#93;,
			&#91;15000, 2000&#93;&#93;;
$targets = &#91;2000,
			2750,
			15500,
			960,
			4400,
			8800,
			7100,
			2550,
			1025,
			5900,
			4600,
			4400&#93;;

$regression = new LeastSquares();
$regression->train($samples, $targets);
echo $regression->predict([60000, 1996]);
?>

ダウ・ドル円のデータを使い、KNearestNeighborsで日経を予想

NYダウとドル円の前日比の動きを受けて、翌日の日経がどのように変化したかを見たいと思います。
ダウ、ドル円、日経の前日比の時系列データを用意します。
ここでは、2/1から、2/9まで。
ダウ
日付、始値、高値、安値、終値、前日比、前日比%
2018年2月10日 24,190.9 330.44 +1.38% 23,360.289 24,382.138 735,033,934
2018年2月9日 23,860.458 – -4.15% 23,849.228 24,903.679 657,504,273
2018年2月8日 24,893.349 -19.42 -0.08% 24,785.439 25,293.96 504,623,230
2018年2月7日 24,912.771 567.02 +2.33% 23,778.738 24,946.23 823,936,440
2018年2月6日 24,345.751 – -4.6% 23,923.88 25,520.531 714,449,396
2018年2月3日 25,520.96 -665.75 -2.54% 25,490.66 26,061.791 522,877,741
2018年2月2日 26,186.708 37.32 +0.14% 26,014.439 26,306.701 410,622,631
2018年2月1日 26,149.39 72.50 +0.28% 26,050.978 26,338.029 471,203,651

ドル円
日付、始値、高値、安値、終値、前日比、前日比%
18/02/13 108.60 108.79 107.42 107.80 -0.99 -0.9 0
18/02/09 108.75 109.30 108.05 108.79 +0.06 +0.1 0
18/02/08 109.59 109.78 108.59 108.73 -0.88 -0.8 0
18/02/07 109.55 109.72 108.92 109.61 +0.04 0.0 0
18/02/06 109.23 109.65 108.45 109.57 +0.27 +0.2 0
18/02/05 110.10 110.29 109.14 109.30 -0.83 -0.8 0
18/02/02 109.29 110.48 109.25 110.13 +0.86 +0.8 0
18/02/01 109.17 109.75 109.11 109.27 +0.10 +0.1 0

日経平均
日付、始値、高値、安値、終値、前日比、前日比%
18/02/13 21,633.34 21,679.20 21,211.53 21,244.68 -137.94 -0.6 1,962,390,000
18/02/09 21,507.74 21,510.30 21,119.01 21,382.62 -508.24 -2.3 2,137,480,000
18/02/08 21,721.57 21,977.03 21,649.70 21,890.86 +245.49 +1.1 1,820,420,000
18/02/07 22,001.29 22,353.87 21,627.13 21,645.37 +35.13 +0.2 2,336,290,000
18/02/06 22,267.00 22,277.45 21,078.71 21,610.24 -1,071.84 -4.7 3,155,710,000
18/02/05 22,921.16 22,967.69 22,659.43 22,682.08 -592.45 -2.5 1,881,890,000
18/02/02 23,361.67 23,367.96 23,122.45 23,274.53 -211.58 -0.9 1,702,440,000
18/02/01 23,276.10 23,492.77 23,211.12 23,486.11 +387.82 +1.7

それで、NYダウが+1.38%、ドル円が-0.9動いたときに、翌日nikkeiがどうなるかKNearestNeighborsで算出

<?php

require_once 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;

/* 
ダウ
2018年2月10日	24,190.9	330.44	+1.38%	23,360.289	24,382.138	735,033,934
2018年2月9日	23,860.458	-	-4.15%	23,849.228	24,903.679	657,504,273
2018年2月8日	24,893.349	-19.42	-0.08%	24,785.439	25,293.96	504,623,230
2018年2月7日	24,912.771	567.02	+2.33%	23,778.738	24,946.23	823,936,440
2018年2月6日	24,345.751	-	-4.6%	23,923.88	25,520.531	714,449,396
2018年2月3日	25,520.96	-665.75	-2.54%	25,490.66	26,061.791	522,877,741
2018年2月2日	26,186.708	37.32	+0.14%	26,014.439	26,306.701	410,622,631
2018年2月1日	26,149.39	72.50	+0.28%	26,050.978	26,338.029	471,203,651

ドル円
日付、始値、高値、安値、終値、前日比、前日比%
18/02/13	108.60	108.79	107.42	107.80	-0.99	-0.9	0
18/02/09	108.75	109.30	108.05	108.79	+0.06	+0.1	0
18/02/08	109.59	109.78	108.59	108.73	-0.88	-0.8	0
18/02/07	109.55	109.72	108.92	109.61	+0.04	0.0	0
18/02/06	109.23	109.65	108.45	109.57	+0.27	+0.2	0
18/02/05	110.10	110.29	109.14	109.30	-0.83	-0.8	0
18/02/02	109.29	110.48	109.25	110.13	+0.86	+0.8	0
18/02/01	109.17	109.75	109.11	109.27	+0.10	+0.1	0

日経平均
日付、始値、高値、安値、終値、前日比、前日比%
18/02/13	21,633.34	21,679.20	21,211.53	21,244.68	-137.94	-0.6	1,962,390,000
18/02/09	21,507.74	21,510.30	21,119.01	21,382.62	-508.24	-2.3	2,137,480,000
18/02/08	21,721.57	21,977.03	21,649.70	21,890.86	+245.49	+1.1	1,820,420,000
18/02/07	22,001.29	22,353.87	21,627.13	21,645.37	+35.13	+0.2	2,336,290,000
18/02/06	22,267.00	22,277.45	21,078.71	21,610.24	-1,071.84	-4.7	3,155,710,000
18/02/05	22,921.16	22,967.69	22,659.43	22,682.08	-592.45	-2.5	1,881,890,000
18/02/02	23,361.67	23,367.96	23,122.45	23,274.53	-211.58	-0.9	1,702,440,000
18/02/01	23,276.10	23,492.77	23,211.12	23,486.11	+387.82	+1.7

*/

$dow_usyen = &#91;&#91;0.28, 0.1&#93;,&#91;0.14, 0.86&#93;,&#91;-2.54, -0.8&#93;,&#91;-4.6, 0.2&#93;,&#91;2.33, 0&#93;,&#91;-0.08, 0.8&#93;,&#91;4.15,0.1&#93;&#93;;
$nikkei = &#91;'-0.9', '-2.5', '-4.7', '0.2', '1.1', '-2.3','-0.6'&#93;;

$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($dow_usyen, $nikkei);

echo $classifier->predict([1.38, -0.9]);

アルゴリズムでは、-0.9が近いと言っています。。。
なにこれ！

phpでKNearestNeighbors

まずはチュートリアルから。

<?php

require_once 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Classification\KNearestNeighbors;

$sample = &#91;&#91;1, 3&#93;,&#91;1, 4&#93;,&#91;2, 4&#93;,&#91;3, 1&#93;, &#91;4,1&#93;, &#91;4, 2&#93;&#93;;
$labels = &#91;'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b'&#93;;

$classifier = new KNearestNeighbors();
$classifier->train($sample, $labels);

echo $classifier->predict([3, 2]);

これ、ほんまかいな？

php-ai/php-ml

composerでphp-ai/php-mlをインストール。
ちなみに、php-ai/php-mlはphp7.1でないと入れられないようです。

[vagrant@localhost ml]$ composer require php-ai/php-ml
Using version ^0.6.2 for php-ai/php-ml
./composer.json has been created
Loading composer repositories with package information
Updating dependencies (including require-dev)
Package operations: 1 install, 0 updates, 0 removals
  - Installing php-ai/php-ml (0.6.2): Downloading (100%)
Writing lock file
Generating autoload files

これは。。。興奮しますね。

EPELリポジトリとは

EPELリポジトリとは、Centos標準のリポジトリでは提供されていないパッケージをyumコマンドでインストールすることを可能にするリポジトリのこと。EPELはエンタープライズ向けリポジトリ。

EPELリポジトリをインストール
yum install epel-release

続いて、php7.1をインストール
yum install –enablerepo=remi,remi-php71 php php-devel php-mbstring php-pdo php-gd php-xml php-mcrypt

yahooショッピングapi

久しぶりにValueCommerceにログインしました(笑)

<!DOCTYPE html>
<html lang='ja'>
<head>
<title>API</title>
<meta charset='utf-8'>
</head>
<body>
<?php

$yahoo_result = getYahooResult('ヴィトン');
foreach ($yahoo_result as $item) :
?>
<div style='margin-bottom: 20px; padding: 30px; border: 1px solid #000; overflow:hidden;'>
<div style='float: left;'><img src='<?php echo $item&#91;'img'&#93;; ?>'></div>
<div style='float: left; padding: 20px;'>
<div><?php echo $item&#91;'name'&#93;; ?></div>
<div><a href='<?php echo $item&#91;'url'&#93;; ?>' target="_blank"><?php echo $item&#91;'url'&#93;; ?></a></div>
<div><?php echo $item&#91;'price'&#93;; ?>円</div>
</div>
</div>
<?php
endforeach;
?>
</body>
</html>
<?php
function getYahooResult($keyword){

$baseurl = "http://shopping.yahooapis.jp/ShoppingWebService/V1/itemSearch";

$params = array();
$params&#91;"appid"&#93; = "***";
$params&#91;"query"&#93; = urlencode_rfc3986($keyword);
$params&#91;"sort"&#93; = urlencode_rfc3986("+price");
$params&#91;"affiliate_type"&#93; = "vc";
$params&#91;"affiliate_id"&#93; = urlencode_rfc3986("***");

$canonical_string = "";
foreach ($params as $k => $v){
	$canonical_string .= "&" . $k . "=" . $v;
}
$canonical_string = substr($canonical_string, 1);

$url = $baseurl . "?" . $canonical_string;

// echo $url . "<br>";

$yahoo_xml = simplexml_load_string(@file_get_contents($url));

// print_r('<pre>');
// var_dump($yahoo_xml);
// print_r('</pre>');

$items = array();
foreach($yahoo_xml->Result->Hit as $item){

	$items[] = array(
		'name' => (string)$item->Name,
		'url' => (string)$item->Url,
		'img' => (string)$item->Image->Medium,
		'price' => (string)$item->Price,
		);
}
var_dump($items);
return $items;
}

function urlencode_rfc3986($str){
	return str_replace("%7E", "~", rawurlencode($str));
}
?>

foreach, endforeach

foreach文は、{}を：、endforeachに変更できる。
連想配列のforeach入れ子でも同じですね。

<?php

$investment = array(
		'us' => array('ADARA','BIRDEYE','ClearMotion'),
		'japan' => array('ombie', 'caster', 'Cloud Ace', 'GHELIA')
);

foreach($investment as $contry => $company) :
  foreach ($company as $value) :
  		echo $contry .' : '. $value. '<br>';

 endforeach;
 endforeach;
?>

us : ADARA
us : BIRDEYE
us : ClearMotion
japan : ombie
japan : caster
japan : Cloud Ace
japan : GHELIA

以下のように、endforeach;が1回だとエラーになります。

<?php

$investment = array(
		'us' => array('ADARA','BIRDEYE','ClearMotion'),
		'japan' => array('ombie', 'caster', 'Cloud Ace', 'GHELIA')
);

foreach($investment as $contry => $company) :
  foreach ($company as $value) :
  		echo $contry .' : '. $value. '<br>';

 endforeach;

echo 'endforeachを1回';

楽天市場apiでジャンル指定

色々できそうですね♪

<!DOCTYPE html>
<html lang='ja'>
<head>
<title>api</title>
<meta charset='utf-8'>
</head>
<body>
<?php
$rakuten_result = getRakutenResult('adidas', 1000);
foreach ($rakuten_result as $item):
?>
<div style='margin-bottom:20px; padding:30px; border:1px solid #000; overflow:hidden;'>
<div style='float: left;'><img src='<?php echo $item&#91;'img'&#93;; ?>'></div>
<div style='float: left; padding: 20px;'>
<div><?php echo $item&#91;'name'&#93;; ?></div>
<div><a href='<?php echo $item&#91;'url'&#93;; ?>' target_"blank"><?php echo $item&#91;'url'&#93;; ?></a></div>
<div><?php echo $item&#91;'price'&#93;; ?>円</div>
<div><?php echo $item&#91;'shop'&#93;; ?></div>
</div>
</div>
<?php
endforeach;
?>
</body>
</html>


<?php

function getRakutenResult($keyword, $min_price){


$baseurl = 'https://app.rakuten.co.jp/services/api/IchibaItem/Search/20170706';

function urlencode_rfc3986($str){
	return str_replace('%7E','~', rawurlencode($str));
}

$params = array();
$params&#91;'applicationId'&#93; = '＊＊＊';
$params&#91;'keyword'&#93; = urlencode_rfc3986($keyword);
$params&#91;'sort'&#93; = urlencode_rfc3986('+itemPrice');
$params&#91;'minPrice'&#93; = $min_price;
$params&#91;'genreId'&#93; = '509057';



$canonical_string='';
foreach($params as $k => $v){
	$canonical_string .= '&' .$k. '=' .$v;
}

$canonical_string = substr($canonical_string, 1);

$url = $baseurl . '?' . $canonical_string;


$rakuten_json=json_decode(@file_get_contents($url, true));

print_r('<pre>');
var_dump($rakuten_json);
print_r('</pre>');

$items = array();
foreach($rakuten_json->Items as $item) {
    $items[] = array(
                    'name' => (string)$item->Item->itemName,
                    'url' => (string)$item->Item->itemUrl,
                    'img' => isset($item->Item->mediumImageUrls[0]->imageUrl) ? (string)$item->Item->mediumImageUrls[0]->imageUrl : '',
                    'price' => (string)$item->Item->itemPrice,
                    'shop' => (string)$item->Item->shopName,
                    );
}

return $items;
}
?>