create table shop
(
shop_id int,
shop_name varchar(100),
shop_location varchar(20)
primary key (
shop_id
)
)
import json, config | |
from requests_oauthlib import OAuth1Session | |
from time import sleep | |
# 同じフォルダにconfig.pyというファイルを作っておく | |
# トークンの取り方とかはここ参照 | |
# https://qiita.com/bakira/items/00743d10ec42993f85eb | |
CK = config.CONSUMER_KEY | |
CS = config.CONSUMER_SECRET | |
AT = config.ACCESS_TOKEN |
債券をキャッシュフローに分解してイールドカーブの形状変化による価値変化をシミュレーションしてみる.
IRRBBは、"Interest Rate Risk in the Banking Book"の略で、銀行勘定の金利リスクのことをいいます。これは、金利水準の不利な変動により、銀行勘定の資産・負債の市場価格あるいは収益が変動することにより生じるリスクを指し、バーゼル銀行監督委員会の自己資本規制の枠組みにおいて、第2の柱(監督上の検証プロセス)の一環として位置付けられており、また「金利リスクの管理と監督のための諸原則(IRR諸原則:2004年制定)」に提示されたガイダンスが適用されます。 IRRBBとは|金融経済用語集
つまり銀行が抱えている金利リスクを明らかにするために, 金利水準が変化した場合のシナリオごとに発生する損益を明らかにせよということ.
適用期間のあるデータを表現したい場合, シンプルに考えると適用開始日と適用終了日を持たせるテーブル設計を行うかと思います.
ID(PK) | 適用開始日(PK) | 適用終了日 | 値 |
---|---|---|---|
1 | 2018/1/1 | 2018/1/31 | a |
1 | 2018/2/1 | 2018/2/28 | b |
1 | 2018/3/1 | 9999/12/31 | c |
ただし, このテーブルには課題があります.
スクレイピングなどで集めたcsvファイルを分析のためにRDBに入れたいということはよくありますね。 ただし、いちいちインポートしたりbulk insertするのも面倒です。そして、なんなら収集と同時に取り込みも自動でやりたいところ。 そういう場合に役立つ道具がほしかったので作りました。
MarketHackに掲載されているようなグラフ↓を簡単に作れたらいいなぁと思い, 別途作成した有価証券報告書XBRLパーサーを使ってXBRLを突っ込むだけで業績グラフを吐くスクリプトを書いてみました.
工業コモディティ価格堅調でテック・リソーシズが好調 - Market Hack
パーサーとして以下の自作クラスを利用します.
Pythonでファンダメンタル投資のデータを集められないものかと思い, 調べてみたらUFOキャッチャーからXBRLをダウンロードしていろいろやっている記事がいくつか見つかりましたが, どれもスクラッチで面倒そうだなぁと思ったのでXBRLをサクッと取得&解析できるモジュールを作ってみました. 作ってみたばかりなのでおかしいところがあればご連絡いただけるとうれしいです.
Gitリポジトリからインストールします.
- seleniumを使ってnanacoウェブページにアクセスし, ログイン・ログアウト, クレジットチャージ, クレジットカード設定・解除ができます.
- 1回のコマンドで最大50,000円までのクレジットチャージが可能です.
- 50,000円を1回の操作でチャージできるのでweb画面を操作するより簡単
- 複数枚のnanacoにクレジットカードを設定・解除する作業も数行で記述可能
11/5に @kantomi さん主催の勉強会に参加してきたので, 得られた知見などをメモしておきます. 個人的にはたいへん有意義な勉強会でありがとうございました. 機会があればまた参加したいと思います.
- UI, APIから設計開発をスタートする"APIファースト開発"によってDB設計の確定を後回しにし, DB設計変更による手戻り(=炎上)を防ごう.
- ビジネスロジックはSQLで書こう. RDBMSはいろんなことを考慮して実行計画を考えてくれる. O/Rマッパー逝ってよし.
- SQLで書けるかどうかはまずExcelで書いてみて考えよう. ExcelでできればSQLでできる.