バイナリーオプションの推定をAIで行う-その１；５分足データの作成

# 目的：バイナリーオプションの推定行う
頭に置いておくべきは、
相場は
順張り: Market follow
逆張り: Contrarian 
に分別される事
これも証明したい。

# 解析データの対象ペア
5minあるいは15minでのレンジを使用する予定なので、５分足のCSVデータを入手する。
分布回帰特性の観点からAUDJPYを対象とする。

# 解析用データの収集
```Bash
$ wget http://tools.fxdd.com/tools/M1Data/AUDJPY.zip
```
# 収集データの確認
```Python
import read_hst as rh
df = rh.read_hst('AUDJPY.zip')  
df.tail
```

```Python
df.head()

	open	high	low	close	volume
time					
2005-04-11 01:33:00	83.54	83.54	83.54	83.54	2.0
2005-04-11 01:34:00	83.55	83.55	83.55	83.55	2.0
2005-04-11 01:36:00	83.54	83.54	83.54	83.54	2.0
2005-04-11 01:37:00	83.53	83.53	83.53	83.53	2.0
2005-04-11 01:38:00	83.54	83.55	83.54	83.54	6.0

df.tail()
	open	high	low	close	volume
time					
2019-09-27 23:52:00	73.013	73.016	73.009	73.009	70.0
2019-09-27 23:53:00	73.009	73.013	73.009	73.009	44.0
2019-09-27 23:54:00	73.008	73.021	73.006	73.018	57.0
2019-09-27 23:55:00	73.017	73.017	73.008	73.010	16.0
2019-09-28 00:12:00	73.010	73.010	73.010	73.010	1.0

```


2005年からの１分足データですが、テストには向かないのでまず直近い１日分、その後１週間、１ヶ月でのテスト予定
open,high,low,close のcloseデータにて解析を行う。

```Python
import pandas as pd
df['close'].tail()

time
2019-09-27 23:52:00    73.009
2019-09-27 23:53:00    73.009
2019-09-27 23:54:00    73.018
2019-09-27 23:55:00    73.010
2019-09-28 00:12:00    73.010
Name: close, dtype: float64
```
```Python
df.loc["2019-09-27"].head(11)

	open	high	low	close	volume
time					
2019-09-27 00:01:00	72.745	72.748	72.728	72.748	10.0
2019-09-27 00:02:00	72.748	72.748	72.727	72.735	12.0
2019-09-27 00:03:00	72.735	72.735	72.734	72.734	16.0
2019-09-27 00:04:00	72.734	72.734	72.728	72.734	20.0
2019-09-27 00:05:00	72.734	72.735	72.729	72.735	27.0
2019-09-27 00:06:00	72.735	72.735	72.731	72.735	61.0
2019-09-27 00:07:00	72.731	72.745	72.729	72.733	93.0
2019-09-27 00:08:00	72.735	72.741	72.724	72.735	83.0
2019-09-27 00:09:00	72.735	72.737	72.727	72.732	67.0
2019-09-27 00:10:00	72.732	72.734	72.728	72.732	65.0
2019-09-27 00:11:00	72.732	72.733	72.728	72.732	56.0
```


```Python
df.loc["2019-09-27"].tail(10)

	open	high	low	close	volume
time					
2019-09-27 23:46:00	73.001	73.001	72.997	72.998	57.0
2019-09-27 23:47:00	72.998	73.000	72.997	72.999	46.0
2019-09-27 23:48:00	72.999	73.006	72.999	73.005	47.0
2019-09-27 23:49:00	73.005	73.015	73.004	73.014	50.0
2019-09-27 23:50:00	73.014	73.021	73.014	73.021	64.0
2019-09-27 23:51:00	73.021	73.023	73.010	73.013	47.0
2019-09-27 23:52:00	73.013	73.016	73.009	73.009	70.0
2019-09-27 23:53:00	73.009	73.013	73.009	73.009	44.0
2019-09-27 23:54:00	73.008	73.021	73.006	73.018	57.0
2019-09-27 23:55:00	73.017	73.017	73.008	73.010	16.0
```


```Python
df_20190927_c = df.loc["2019-09-27"]['close']
print(df_20190927_c)

time
2019-09-27 00:01:00    72.748
2019-09-27 00:02:00    72.735
2019-09-27 00:03:00    72.734
2019-09-27 00:04:00    72.734
2019-09-27 00:05:00    72.735
2019-09-27 00:06:00    72.735
2019-09-27 00:07:00    72.733
2019-09-27 00:08:00    72.735
2019-09-27 00:09:00    72.732
2019-09-27 00:10:00    72.732
2019-09-27 00:11:00    72.732
2019-09-27 00:12:00    72.732
```
５分足データに変換

```Python
df_20190927_c=df_20190927_c[::-5]
print(df_20190927_c)

time
2019-09-27 23:55:00    73.010
2019-09-27 23:50:00    73.021
2019-09-27 23:45:00    73.001
2019-09-27 23:40:00    73.036
2019-09-27 23:35:00    73.029
2019-09-27 23:30:00    73.015
2019-09-27 23:25:00    73.004
2019-09-27 23:20:00    72.993
2019-09-27 23:15:00    72.964
2019-09-27 23:10:00    72.976
2019-09-27 23:05:00    72.990
```
逆順になったので戻すのは、

```Python
df_20190927_c5=df_20190927_c[::-1]
print(df_20190927_c5)

time
2019-09-27 00:05:00    72.735
2019-09-27 00:10:00    72.732
2019-09-27 00:15:00    72.746
2019-09-27 00:20:00    72.738
2019-09-27 00:25:00    72.741
2019-09-27 00:30:00    72.742
2019-09-27 00:35:00    72.738
2019-09-27 00:40:00    72.740
2019-09-27 00:45:00    72.742
2019-09-27 00:50:00    72.750
2019-09-27 00:55:00    72.752
2019-09-27 01:00:00    72.761
```

５分足データの完成です






```Python
```


# 参考；
http://swdrsker.hatenablog.com/entry/2018/05/18/070000
https://qiita.com/u1and0/items/6a690f6b0080b8efc2c7
https://qiita.com/shizuma/items/8616bbe3ebe8ab0b6ca1