検証したいこと

510日が翌日USDJPY上昇or下落にどれほど影響しているか
月末日が翌日USDJPY上昇or下落にどれほど影響しているか

https://www.fxtrade-lab.com/11015

サイトによると、輸入企業のフローが入りやすくドル円は上昇しやすいみたい。（ドル→円の需要が入る）

また、月末も輸入のフローが入りそうなので、一応確認。

やったこと

毎月5,10,15,20,25（休みなら翌営業日）の前営業日を選択する（フラグたてる）
毎月最終営業日の前営業日を選択する（フラグたてる）
フラグたった場合と、それ以外でUpDownに違いがありそうか

いま、翌営業日のUpDownを予測しているので、9/5のUpDownは9/4の正解ラベルとして格納しているので、510日の前営業日を選択。

フラグが立っている（510日の前営業日である）のであれば、翌営業日は上昇しやすいのでは？ということ。

コード

#  510日の前営業日にフラグ立てていることに注意
def specific_date(time_index: np.array) -> pd.Series:
    #  empty series
    fivetenday = pd.Series(np.zeros(len(time_index)), index = time_index)
    lastday = pd.Series(np.zeros(len(time_index)), index = time_index)

    first_index = time_index[0]
    last_index = time_index[-1]
    target = first_index

    while target <= last_index:

        #  make mark to slice
        fiveten_mark = []
        fiveten_mark.append(target.replace(day = 5))
        fiveten_mark.append(target.replace(day = 10))
        fiveten_mark.append(target.replace(day = 15))
        fiveten_mark.append(target.replace(day = 20))
        fiveten_mark.append(target.replace(day = 25))

        lastday_mark = target.replace(day = calendar.monthrange(target.year, target.month)[1])

        #  choose target date from time index
        for j in range(len(fiveten_mark)):

            if fiveten_mark[j] > first_index:
#                 selected = [i for i in time_index if i >= fiveten_mark[j]][0]
                selected = [i for i in time_index if i < fiveten_mark[j]][-1]
                fivetenday[selected] = 1

        if lastday_mark <= last_index:
#             selected = [i for i in time_index if i <= lastday_mark][-1]
            selected = [i for i in time_index if i <= lastday_mark][-2]
            lastday[selected] = 1

        #  next target month
        target = target + relativedelta(months = 1)
    
    return fivetenday, lastday

five_ten_days, last_days = specific_date(USDJPY.index.values
)
df_features['510Flag'] = five_ten_days
df_features['LastDayFlag'] = last_days

view = pd.concat([data['UpDown'], data['510Flag']], axis = 1)
ax = sns.countplot(x = '510Flag', hue = 'UpDown', data = view)
fig = ax.get_figure()
fig.savefig('output/fig1.png')

view = pd.concat([data['UpDown'], data['LastDayFlag']], axis = 1)
ax = sns.countplot(x = 'LastDayFlag', hue = 'UpDown', data = view)
fig = ax.get_figure()
fig.savefig('output/fig1.png')