2015-02-27

[RESTAURANT GENEVA] Auberge de Savièse のトマトフォンデュ

Auberge de Savièse のトマトフォンデュ

[NOTE]CERN-ATLAS実験 L1A信号取得、SL信号発信の引継書 on Feb 16 in CERN

CERN-ATLAS実験 L1A信号取得、SL信号発信の引継書 on Feb 16 in CERN

ここのブログに書くことでもないのですが、bloggerはhtmlの編集しやすいので、こちらに書きます。公開して大丈夫なのかといえば、もし大学のサーバーにおいて場合、誰でも見れるようにpermissionを設定する予定なので、bloggerに書いても同じだと思います。


2015-02-26

February 22, 2015 日帰りモナコ公国 Monaco

February 22, 2015
ジュネーブからニース経由でモナコ公国へ日帰りしてきました。21日に飛び立つ一泊二日の予定でしたが、飛行機に乗りそこねたので、出発を一日遅らせました。コート・ダジュールのミモザ祭へ行く予定は消えて、モナコ公国のみ行きました。1万円少しのチケットの往路を変更するのに1万円ちょっとかかってしまいました。

モナコ公国はバチカンの次に小さい街。F1レースとカジノが有名です。

ジュネーヴからニースまで飛行機1時間、ニースからモナコまでバス50分でした。


ジュネーヴからニースまでの空の旅は絶景。

2015-02-25

CERNに雪降りました

先週末は雪でした。昼前から降り始め、二時間ほどで白銀の世界に変貌していました。土曜日6時発のニース行きの飛行機を逃しました。100CHF(約1万3千円)払って翌日昼の飛行機に乗りました。その旅行記はまた後ほど。






February 15, 2015 Skiing in Chamonix-Mont-Blanc / シャモニー・モンブランでスキー

Skiing in Chamonix-Mont-Blanc / シャモニー・モンブランでスキー

2015年2月15日
ジュネーブ駅から一時間ほど予約していたツアーバスに乗った。バス車内の他の客は全て観光だった。ガイドのおじさんが、フランス語もドイツ語も英語も日本語も堪能だった。ジュネーヴはフランス語、チューリッヒはドイツ語だし、英語は共通語として学ぶにしても、何で日本語まで流暢なのか。

シャモニーというのは、モンブランの麓 (ふもと) のことを言うらしい。1786年にモンブラン登頂から登山の文化が生まれ、1824年に第一回冬季五輪が開催されたらしい。今でも世界有数の登山、スキーリゾート地だ。

5時間ほど滑って2万5千円だった。ウェアのレンタル代金は含まれていないはずだったが、バスガイドのおじさんはウェア付きの引換券を渡してくれた。日本の旅行代理店とのやり取りがうまくいっていないのだろうか。それにしても、高い。日本の白馬に1泊3日、レンタル込みのご飯つき、バス込みで1万7千円に比べると、とても高い。

一度は海外でスキーすることに憧れていた。今回、やっと達成できた。縦横無尽のコースだった。海外のスキーというと、ヘリコプターでエクストリームスキーしたり、圧接されていない自然の山岳スキー (バックカントリースキー) を楽しむイメージだったので、今回は少し印象と違った。次は日本でもどこでも山岳スキーを体験したい。また一つやることが増えたので達成していくのが楽しみ。




ロープウェーを降りた後。雲が近い。

雲、霧で何も前が見えない。

この写真は気に入ってる。絵のようだ。


圧巻の景観。


リフト以外にも登る方法はある。ヒモを足に挟んで登る。試したら、途中でバランス崩して斜面を転がり落ちて大変だった。




スラロームができる。最後に曲がりきれなかった一本があって悔しい。

麓の町

最近、Candide Thovexさんの動画が話題になっていた。この撮影場所もシャモニーだった。


1000万再生突破!目線で撮影されたスキー動画、高いの苦手な人は見ちゃダメ! – grape -「心」に響く動画メディア

以前だと、こんな動画が撮影されるのは、ふつうのゲレンデではないと思っていた。ヘリコプターで上の方まで上がるエクストリームスキーなどと同一視していた。動画を見ていると見たことのある景観やカーブが続く。最後のロープウェーも実際に僕も乗ったものだった。技術があるだけで、同じゲレンデにいても全く違うものを見るのだと驚いた。

2015-02-21

自分の考えを持つためにつけるブログ

次の記事を読んだ。

「自分の考えがない」という人は考えたことを言語化していないだけかもしれない - 発声練習

その通りだなと思った。自分がブログを始めた当初の目的も、自分の考えを言語化していこうと思ったのがきっかけだった。ものを書くことで、もやもやした考えを明瞭にしてアウトプットしていこうと思った。書くためには調べなければならないし、書くことを通して知識も増えるだろうと思った。増えた知識でものを考え続けるためには書けばいいと思った。

しかし、旅行記やプログラミングの記事ばかりになってしまった。自分の意見や考えを記述するのはとても難しかった。そういった類で記事にならなかったものはたくさんある。所属を明かして書いているから、怯えているのかもしれない。

今後、もっと思ったことに気を留めて言葉にしていかないと。

2015-02-19

Empty Logcat in Android Studio ログが表示されない問題

Empty Logcat in Android Studio ログが表示されない問題


ログキャット右上にある >> をクリックして出てくるカラフルなアイコンをクリック。ない場合はAlt+6でAndroid Studioの一番下側のタブに出現すると思われる。僕の場合はこのクリックでログが表示された。

他にも、
Tools > Android > ENABLE ADB Integration
を有効にした後、Rebuildなども試すべきらしい。

Click ">>" at the right top of logcat (If you don't see "6:Android" at the bottom of you android studio:, try Alt+6 ), which worked fine for me. Also try make valid Tools > Android > ENABLE ADB Integration and then rebuild.

参考:
Logcat doesn't work in android studio - Stack Overflow

2015-02-18

作りたいプログラムメモ twitterのフォロー関係ではなくリプライ頻度をグラフ表示

Javaのグラフライブラリについて調べていたらおもしろい記事に出会った
グラフを扱うJavaライブラリ「Jung」の紹介 - Twitterのグラフ構造を視覚化 - public static void main

フォロー、フォロワー関係を表示させる機能はよく目にするものだが、それでは人間関係の粗密さが見えてこない。リプライ頻度を取得すればよかったのか。

フランス語の勉強が進まないのでやり方を変える

フランス語の勉強が進まないのでやり方を変える

夏からフランス語を始めたけど、全然できるようにならない。やり方を変えないといけない。

反省

英語で書かれた分厚い問題集が、量が多すぎ、また自分の英語力を過信していたこと、解説が簡素なので進めづらかった。量が多く、設問の単語の訳が載っていることが少ないので時間ばかりかかってしまった。文法が身につけば自然と読みやすくなると思っていた長文も、ひたすら読みづらいままだった。いずれも、毎日続けることができなかった。

まず下に、使っていた洋書のフランス語文法問題集、長文について簡単に書いた。そして、今後の勉強の方針を立てた。

文法問題集

Amazonでの評価は高いこちらの本。とても分厚い。カバンに入れると他のものが入らない。



文法の問題集は、当初、最初はわからないところばかりだけど、繰り返していけばわかるようになってくると思っていた。それで今3週目ほどきたものの、まるで身についていない。問題は下記。

  • 分厚すぎて持ち運べない。やらない日が出てくる。
  • 解答しかない。解説なく、単語の訳もない。辞書で調べる作業が多く時間かかる。
  • 分厚すぎる。問題がとても多い。続かない。
  • 30章以上あるが、一日まともにやると3時間で1章かかる。
おそらく、英語でフランス語を学びたいなら、日本語で学ぶのも並行していった方がいいのだろう。

長文



これもよくなかった。実力にともなってなかったのかもしれない。
問題点は下記。しかし、これはまだ毎日続けられそうなものだった。
  • フランス単語の英訳の意味がわからないので英英辞書、英和辞書を紐解く必要あり
  • 長文は単語の対訳のみ。文章の解釈、対訳もないので正しい読み方が分からない

これからやること


反省をいかして毎日少しずつでもできること。サイクルを早くまわせるものを続ける。

文法問題集


これを2週間で仕上げる。CDがないのが難点。

その後、



こちらを2週間で仕上げる。いずれも、やり方は、当日の分と前日の復習を毎日進める。そして、できなかった問題のみまた再び解き、それでもできないものを再び解くことを繰り返す。

上記二冊が終わり次第、上に挙げた分厚い洋書の問題集や、仏検の対策問題集などを使えばいい。

リスニング

を続ける。こちらは、スクリプトがないのが若干の難点で、スペルがわからないが、基本的なことを学べる。学習が進み次第、

のLe journal en français facileにあるスクリプトが読めるレベルに達したら、始める。
また、その頃なら読みさしていた洋書の長文集も、楽しく読めるのではないかと思う。

単語

こちらを暗唱、ディクテーション、シャドーイングによって、全部覚える。二週間。


書き写し

何でもいいから興味もてるもの、読めるものを書いていきたい。読めないものを書き写してもいいと言う人もいるが、自分には疑わしい。予定では、

星の王子様 LE PETIT PRINCE

こちらを少しずつ写す。一度日本語版



を読んだことがあるので、読みやすいはず。今少し読んでみると、ところどころ単語がわからないが、意味はとりやすそうだ。

目標

漫然と勉強していても遅々として進まないので、検定をとりあえず目標にする。

今夏に仏検準一級

ここに書いたことは3月で仕上がる。その後の具体的な対策はまだ未定。
学習の記録、成果として、YouTubeに自分の話している様子を撮ってあげる人もいるし、毎週でもそれを試すのもいいかもしれない。

参考文献

グリュイエールチーズ

Gruyère グリュイエールチーズ

スイスを代表するハードチーズ。



スイス西部フリブール州グリュイエール地方を原産として12世紀ごろから作られている。チーズ・フォンデュによく使われ、コクを出している。

2015-02-17

CADENCE OrCAD CAPTURE の ライセンス追加方法

ライセンスがインストールされたサーバーへのアドレスを環境変数に追加するだけでした。

変数 CDS_LIC_FILE
値 ***@***

2015-02-15

テキストのポジネガ判定2 - 辞書の極性値を標準化 Judge Positive vs Negative of a Text - Normalization of Positive vs Negative Points -

テキストのポジネガ判定2 - 辞書の極性値を標準化 Judge Positive vs Negative of a Text - Normalization of Positive vs Negative Points - 

前回記事の反省を踏まえて、今回は辞書の極性値を標準化したもので計算した。

標準化とは、
正規分布に従うデータ$x$が平均値$\mu$、標準偏差$\sigma$のとき、$x$に

$\frac{x-\mu}{\sigma}$

という変換を施すことである。データが正規分布に従わないとき、標準化後のデータの平均、標準偏差は0, 1だが、正規分布はしない。

[Python] Verification of Golden cross and Death cross - t-test before GC - ゴールデンクロスとデスクロスの検証 - t検定を用いる -

[Python] Verification of Golden cross and Death cross 

Many Golden cross are actually fakes. They just represent fluctuations. What is the difference between true one and fake one. It can be supposed before a true golden cross, short term moving average and long term moving average are very similar. it has been going on quietly and suddenly something makes stock price go up.

短期の移動平均、長期の移動平均がほぼ横ばいのときに起きるゴールデンクロスは高く伸びることが多いという仮説を検証した。

Method

I found golden crosses some days before which  short moving average and long moving average are the same in Student's T-Test at the significance level 10% or 5%. Also I found death crosses. I compared two closing prices at a golden cross and successive death cross.
ゴールデンクロス前の短期移動平均と長期移動平均の数十日間のt検定を行った。有意水準は5%または10% (平均値の差から算出したt値が0に近いほど対応する確率は大きくなる。確率が5%または10%以上で平均値に差がないと考えた。)

2015-02-14

Y!mobile Wi-Fi 305ZT を使ってみて

月額2200円で無制限。速度は下り16Mbpsほど出る。速度制限解除0円をポチするがかかるが、今手に入るwifiルーターの中ではかなりマシだ。

速度が遅すぎて解除ページを読み込めないことがある気がする。これは困る。

購入する際には、店舗ごとに料金が異なるので注意。本体代金がかかるところもあれば、かからなずキャッシュバックまでついてくるところもある。差額は6万円ほどになることも。

テキストのポジネガ判定 Judge Positive vs Negative of a Text

テキストのポジネガ判定 Judge Positive vs Negative of a Text


昨年、twitterに投稿される莫大な数のツイートを解析して株価を予想したという論文が発表されて話題になった。今回、その準備となる実験を行った。与えられたテキストのポジティブ、ネガティブを判定した。


Method

  1. 与えられたテキストを形態素解析した。
  2. テキストから名詞、動詞、形容詞、副詞、助動詞を抽出した(極性辞書にそれら品詞のみ収録されている)。
  3. 抽出された言葉を、単語感情極性判定辞書から探し、極性ポイントをあてはめる。
  4. 極性ポイントの平均値[-1,1]をその文章のpointとした。

2015-02-09

[メモ] 「あなたの夢は何ですか?」を聞きまくる

人々の夢や生きがい

最近、自分が熱烈に情熱注ぎたいものを欠いていた。人々がどういった夢をもち、なぜそれを夢とするに至ったか聞いてみたいと思った。様々な人に「あなたの夢は何ですか」と尋ね、それを写真に撮らせてもらってたくさん並べたサイトを作りたいと思った。ちっぽけな夢ではなく、大きな夢。バカみたいでもいい。日々の通勤で見かける朝顔が今日もキレイに咲いているのを確認することが生きがいとか、鉄道が遠くまで伸びていくのを見るのが生きがいとか、最愛の人の幸せそうな様子を見るのが生きがいとか、世界征服に向けて動くことが生きがいとか。

少し調べてみたら、見つかった。
若者夢スナップ | あなたの夢は何ですか?埼玉県内の学生・20代若者の夢を紹介

でも若者に限らなくても僕はいいと思うのだ。退職したおじいちゃんだって夢や生きがいがないと毎日が色褪せるのは同じだ。将来に向かって可能性が閉じていると感じる人の日々は暗い。

神谷美恵子を読んだ

神谷美恵子の「生きがいについて」を読むと、生きがいを喪失した人は、別の何かを生きがいの対象として見つけることで、人生を生き生きするようになると書いてある。好奇心旺盛で何でも楽しめる人ほど、生きがいを見つけやすいというわけだ。例えば、スポーツ選手になりたかったが体を壊してしまい、絶望の淵に立たされていたが、趣味で続けていた絵に打ち込むようになったという場合だ。生きがいというものは、自分に内在する価値基準の座標軸から自然と見えてくるものであり、誰でもその価値基準は持っているし、なければ社会生活を営めない。しかし、自分でそれを意識したり言語化することは容易ではない。

人々の夢は参考にならなかった

自分の周りの人々に夢や生きがいなど聞いてみた。「幸せな家庭を築くこと」、「物理学の最先端の技術を社会に応用すること」などと返ってきた。あまり共感できなかった。彼らもどうしてそれを目指しているのか上手に言葉にできない様子だった。

同じ物事でも人によって反応が、捉え方が、動く感情が異なる。そこは感受性の乏しさ、豊かさ、どういった物事に心が揺さぶられるかは個人によって異なる。それは、個々人が持つ価値基準だ。その価値基準で評価されれば共感するし、されなければ特に何かを感じることはない。となると、日々の生活の幅を広げ、自分がどこで強く感情が高ぶるかといったことに注意しているしかないのだろうか。自分の生活の中でしか、見聞きしたものの中でしか、やりたいこと、生きがい、夢などは見つからない。そのため生活を広げていかないといけない。

【メモ】日々のポジティブネガティブを通知

毎日のツイートからポジティブ、ネガティブなど数値化してお報せ、月報も送るといったもの作ってみようかなと思う。

CRONTAB on AMAZON AWS LINUX ec2 - RUN A PROGRAM AS SCHEDULED - 定期的にプログラムを動かしたい

CRONTAB on AMAZON AWS LINUX ec2

work your script at every day at every time. 毎日、毎時、毎分など定期的にプログラムを動かしたいとき

I wanted to work my program every day at 0:00. Crontab does it for me.
今回、毎日0時にプログラムを動かしたかった。

Open crontab with vim or emacs 下のコマンドを入力してcrontabを開く


$ sudo crontab -e

Edit Crontab (minute 0 to 59,  hour 0 to 23, day 1 to 31, month 1 to 12, weekday 0=sunday to 6)  Crontabを編集する

0 0 * * * /usr/local/bin/python3 /var/www/cgi-bin/stocks.py

上記を入力して閉じた。あとは放置。
0分 0時 毎日 毎月 全ての曜日 実行命令
という文法。

BIBLIOGRAPHY


2015-02-04

MeCab-Pythonを使ったIPADICとUNIDICの比較

MeCab-Pythonを使ったIPADICとUNIDICの比較

環境はPython3.4.2, Windows8です。

手順

  1. MeCab-Python導入を参考にmecab, mecab-pythonをインストール
  2. http://sourceforge.jp/projects/unidic/downloads/58338/unidic-mecab-2.1.2_bin.zip/よりunidic-mecab-2.1.2_bin.zipをダウンロード(クリックしたらダウンロード始まります)
  3. 解凍したら、出てきたフォルダをまるごとMeCabのインストールフォルダにあるMeCab\dic内部に移動。そこにはipadicもある。長いフォルダ名をunidicに変更するとよい。
  4. MeCab\etc\mecabrc内部のdicdirのパスの先をipadicからunidicに変更 (これでデフォルトで使う辞書がオプション-dを使わずともunidicになる)

2015-02-03

SHARP AQUOS SHL25 のUSBドライバー

こちらからダウンロードできた。

https://sh-dev.sharp.co.jp/android/modules/driver/index.php?/sharp_adb_all/download


  1. USBドライバーを保存する
  2. Win + R で「ファイル名を指定して実行」を開く
  3. devmgmt.mscと入力してデバイスマネージャを開く
  4. その他のデバイスの中にAndroidで始まり認識されていない(黄色マーク)ものを確認
  5. デバイスドライバーの更新でダウンロードしたデバイスマネージャの場所を指定

4.2.4KitKatのデバッグモードについては、

About Phone>build numberを7回タップしてDevelopers Optionsを表示させる。

また、MTPではなくPTPモードでないと、DEVICEは表示されないかOFFLINEになっている。もし、それでもOFFLINEになっていたら、スマフォのUSB DEBUGGINGを二度押し、再度デバッグモードにする。

BIBLIOGRAPHY


2015-02-01

Verification of Golden cross and Death cross Should short and long moving averages be close before golden cross6 ゴールデンクロスとデッドクロスの検証6 ゴールデンクロス前の短期及び長期移動平均のは近い方がよいか

Method

I extracted an adjacent golden cross and a death cross only with following condition:
in the last 10 days before a golden cross,the difference of the short moving average's mean and long moving's average is less than short moving average's standard deviation.
隣接したゴールデンクロスとデッドクロスを抽出した。ゴールデンクロスについては、直近10日間の短期移動平均、長期移動平均の平均の差が、短期移動平均の直近10日間の標準偏差以下になるもののみ使った。

Source Code


cond3 is to comparing short and long average's last 10 days mean difference and short moving average's standard deviation
cond3は、短期移動平均、長期移動平均の直近10日間の平均の差と、短期移動平均の直近10日間の標準検査を比較しています


# -*- coding: utf8 -*- 
#!\usr\local\bin\python3

import pandas as pd
import sqlite3
import datetime
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import pickle

conn = sqlite3.connect('stocks.db')
c = conn.cursor()


def golden_vs_death(short_term=50, long_term=200):
    ccodes = [i[0] for i in c.execute('SELECT ccode FROM brand_data ORDER BY ccode').fetchall()]
    all = 0
    nice = 0
    for ccode in ccodes:
        df = get_df(ccode)
        if len(df)<=short_term:
            continue
        mavg_short = pd.rolling_mean(df['close'], short_term)
        mavg_long = pd.rolling_mean(df['close'], long_term)
        df['mavg_short'] = pd.Series(mavg_short, index=df.index)
        df['mavg_long'] = pd.Series(mavg_long, index=df.index)
        df['fluctuation'] =df['mavg_short']-df['mavg_long']
        df=df[long_term:]
        signal = {}
        # signal stocks date and golden cross (BUY) or death cross (SELL)
        for i,j in enumerate(df['fluctuation']):
            cond1_long = df['mavg_long'].iloc[i]-df['mavg_long'].iloc[i-1]>0
            cond2_long = df['mavg_long'].iloc[i-1]-df['mavg_long'].iloc[i-2]>0
            cond3 = abs(df.ix[i-10:i, 'mavg_short'].mean()-df.ix[i-10:i,'mavg_long'].mean())0 and df['fluctuation'].iloc[i-1]<0 data-blogger-escaped-and="" data-blogger-escaped-cond1_long="" data-blogger-escaped-cond3:="" data-blogger-escaped-df.index="" data-blogger-escaped-df="" data-blogger-escaped-elif="" data-blogger-escaped-fluctuation="" data-blogger-escaped-i-1="" data-blogger-escaped-i="" data-blogger-escaped-iloc="" data-blogger-escaped-signal="">0 and not cond1_long:
                signal[df.index[i]]='SELL'
            else:
                continue
        if len(signal)>1:

            kys=sorted(signal)
            for i,j in enumerate(kys):
                prev_day = kys[i-1]
                the_day = j
                if i==0:
                    pass
                elif signal[prev_day]=='SELL' and signal[the_day]=='BUY':
                    all+=1
                    if df['close'].loc[prev_day] > df['close'].loc[the_day]:
                        print(ccode, prev_day.date(), df['close'].loc[prev_day], 'SELL', '->', j.date(), df['close'].loc[the_day],'BUY RIGHT')
                        nice+=1
                    else:
                        print(ccode, prev_day.date(),df['close'].loc[prev_day], 'SELL', '->', j.date(), df['close'].loc[the_day],'BUY')
                elif signal[prev_day]=='BUY' and signal[the_day]=='SELL':
                    all+=1
                    if df['close'].loc[prev_day] < df['close'].loc[the_day]:
                        print(ccode, prev_day.date(), df['close'].loc[prev_day], 'BUY', '->', j.date(), df['close'].loc[the_day],'SELL RIGHT')
                        nice+=1
                    else:
                        print(ccode, prev_day.date(), df['close'].loc[prev_day], 'BUY', '->',j.date(), df['close'].loc[the_day],'SELL')
                else:
                    pass
    print('{0}/{1} = {2}%'.format(nice, all, round(100*nice/all,1)))

Result

5 days and 10 days moving averages


1377 2014-08-15 1398.0 BUY -> 2014-09-01 1385.0 SELL
1377 2014-10-08 1375.0 SELL -> 2014-10-15 1457.0 BUY
1871 2014-07-14 448.0 SELL -> 2014-07-23 470.0 BUY
1871 2014-07-23 470.0 BUY -> 2014-08-04 453.0 SELL
1906 2015-01-07 155.0 SELL -> 2015-01-08 156.0 BUY
1906 2015-01-08 156.0 BUY -> 2015-01-15 153.0 SELL
1936 2014-08-11 452.0 SELL -> 2014-11-13 459.0 BUY
1992 2014-06-27 147.0 SELL -> 2014-10-23 166.0 BUY
2006 2014-12-25 115.0 SELL -> 2015-01-05 119.0 BUY
2145 2015-01-13 1125.0 SELL -> 2015-01-19 1145.0 BUY
2376 2014-06-27 618.0 SELL -> 2014-07-04 646.0 BUY
2408 2014-11-06 545.0 BUY -> 2014-12-18 523.0 SELL
2481 2014-09-02 410.0 SELL -> 2014-09-08 490.0 BUY
2481 2014-09-08 490.0 BUY -> 2015-01-19 403.0 SELL
2533 2014-07-18 245.0 BUY -> 2014-10-09 238.0 SELL
2538 2014-08-12 45.0 SELL -> 2014-08-20 47.0 BUY
2538 2014-08-20 47.0 BUY -> 2014-12-18 45.0 SELL
2806 2014-10-31 1807.0 SELL -> 2014-11-28 1840.0 BUY
2806 2014-11-28 1840.0 BUY -> 2015-01-05 1823.0 SELL
2806 2015-01-09 1842.0 SELL -> 2015-01-14 1844.0 BUY
3010 2014-06-30 30.0 SELL -> 2014-07-01 31.0 BUY
3050 2014-10-31 739.0 BUY -> 2014-12-17 716.0 SELL
3065 2014-10-06 239.0 BUY -> 2014-12-19 250.0 SELL RIGHT
3172 2014-09-02 833.0 BUY -> 2014-12-10 805.0 SELL
3251 2014-08-12 191.0 SELL -> 2015-01-20 222.0 BUY
3372 2014-06-19 147.0 SELL -> 2014-10-27 157.0 BUY
3372 2014-10-27 157.0 BUY -> 2014-12-11 157.0 SELL
3641 2014-08-07 1971.0 SELL -> 2014-08-13 2175.0 BUY
3663 2014-10-30 506.0 SELL -> 2014-11-07 631.0 BUY
4041 2014-07-23 542.0 SELL -> 2014-07-29 569.0 BUY
4041 2014-07-29 569.0 BUY -> 2014-08-08 529.0 SELL
4206 2014-06-13 2096.0 SELL -> 2014-11-17 2275.0 BUY
4286 2014-10-23 849.0 BUY -> 2015-01-16 812.0 SELL
4344 2014-08-01 677.0 SELL -> 2014-08-11 685.0 BUY
4344 2014-08-11 685.0 BUY -> 2014-08-14 666.0 SELL
4344 2014-08-14 666.0 SELL -> 2014-08-18 715.0 BUY
4409 2014-09-03 289.0 SELL -> 2014-09-17 293.0 BUY
4409 2014-09-17 293.0 BUY -> 2014-10-07 289.0 SELL
4471 2014-08-07 678.0 SELL -> 2014-09-22 688.0 BUY
4582 2014-08-01 246.0 SELL -> 2014-10-23 291.0 BUY
4686 2014-08-04 819.0 SELL -> 2014-08-27 840.0 BUY
4819 2014-08-06 1614.0 SELL -> 2014-08-14 1810.0 BUY
4951 2014-12-17 997.0 SELL -> 2014-12-29 1008.0 BUY
4976 2014-08-14 1580.0 SELL -> 2014-08-26 1620.0 BUY
5310 2014-06-10 2123.0 SELL -> 2014-07-03 2377.0 BUY
5310 2014-07-03 2377.0 BUY -> 2014-09-02 2286.0 SELL
5391 2014-08-11 113.0 SELL -> 2014-08-19 116.0 BUY
5391 2014-08-19 116.0 BUY -> 2014-12-15 112.0 SELL
5398 2014-11-26 133.0 BUY -> 2014-12-19 130.0 SELL
5697 2014-10-28 292.0 SELL -> 2014-11-05 325.0 BUY
6082 2014-10-23 3035.0 BUY -> 2014-11-21 2717.0 SELL
6144 2014-10-23 679.0 SELL -> 2014-12-15 690.0 BUY
6248 2014-07-18 845.0 SELL -> 2014-12-12 1426.0 BUY
6297 2014-07-15 494.0 SELL -> 2014-07-18 551.0 BUY
6407 2014-06-26 943.0 SELL -> 2014-06-30 976.0 BUY
6407 2014-06-30 976.0 BUY -> 2014-07-10 921.0 SELL
6408 2014-10-16 310.0 SELL -> 2014-10-27 316.0 BUY
6408 2014-10-27 316.0 BUY -> 2014-12-24 320.0 SELL RIGHT
6454 2014-07-09 1113.0 SELL -> 2014-12-25 1222.0 BUY
6516 2014-10-24 813.0 BUY -> 2014-12-12 774.0 SELL
6620 2014-07-04 253.0 SELL -> 2014-07-11 330.0 BUY
6643 2014-08-08 275.0 SELL -> 2014-10-27 320.0 BUY
6737 2014-07-04 2750.0 BUY -> 2014-07-22 2679.0 SELL
6891 2014-10-28 86.0 BUY -> 2015-01-19 94.0 SELL RIGHT
7220 2014-09-08 2395.0 BUY -> 2014-12-01 2315.0 SELL
7246 2014-06-30 388.0 SELL -> 2014-07-01 396.0 BUY
7267 2014-12-16 3424.5 SELL -> 2014-12-25 3661.0 BUY
7267 2014-12-25 3661.0 BUY -> 2015-01-06 3453.5 SELL
7296 2014-08-25 1800.0 SELL -> 2014-09-05 1826.0 BUY
7448 2014-08-12 208.0 SELL -> 2014-08-19 210.0 BUY
7490 2014-08-04 851.0 SELL -> 2014-10-28 862.0 BUY
7514 2014-08-18 1076.0 BUY -> 2014-08-27 1052.0 SELL
7606 2014-07-18 3955.0 BUY -> 2014-08-07 3745.0 SELL
7747 2014-06-12 3880.0 SELL -> 2014-06-19 4130.0 BUY
7748 2014-10-02 442.0 SELL -> 2014-10-09 564.0 BUY
7775 2014-10-27 1040.0 BUY -> 2015-01-07 1092.0 SELL RIGHT
7920 2014-11-17 120.0 BUY -> 2014-12-11 117.0 SELL
7923 2014-08-12 419.0 SELL -> 2014-11-20 437.0 BUY
7989 2014-11-06 687.0 BUY -> 2014-12-09 659.0 SELL
8078 2014-09-11 418.0 BUY -> 2014-10-02 400.0 SELL
8103 2014-09-17 466.0 BUY -> 2014-10-02 423.0 SELL
8179 2014-10-29 1733.0 BUY -> 2015-01-05 1669.0 SELL
8274 2014-10-29 282.0 BUY -> 2014-12-12 280.0 SELL
8362 2014-08-07 238.0 SELL -> 2014-08-15 248.0 BUY
4/84 = 4.8%


5 days and 25 days moving averages

1301 2014-05-12 256 SELL -> 2014-06-30 260 BUY
1301 2014-06-30 260 BUY -> 2014-07-01 259 SELL
1301 2014-08-01 258 SELL -> 2014-09-11 254 BUY RIGHT
1301 2014-09-11 254 BUY -> 2014-10-10 251 SELL
1377 2014-03-27 1379.0 BUY -> 2014-05-15 1403.0 SELL RIGHT
...
8343 2014-08-14 286.0 BUY -> 2014-12-15 316.0 SELL RIGHT
8344 2014-07-18 484.0 BUY -> 2014-08-07 480.0 SELL
8346 2014-04-14 313.0 SELL -> 2014-04-30 342.0 BUY
8346 2014-05-26 343.0 BUY -> 2014-10-09 380.0 SELL RIGHT
8356 2014-04-15 335.0 SELL -> 2014-05-02 360.0 BUY
8356 2014-05-02 360.0 BUY -> 2014-05-09 344.0 SELL
8358 2014-07-22 2002.0 BUY -> 2014-08-07 1915.0 SELL
8359 2014-03-04 553.0 SELL -> 2014-03-07 575.0 BUY
8359 2014-03-07 575.0 BUY -> 2014-03-17 524.0 SELL
288/1980 = 14.5%

5 days and 25 days moving averages (20 days before a golden cross were used in cond3)

1301 2014-05-12 256 SELL -> 2014-06-19 260 BUY
1301 2014-06-19 260 BUY -> 2014-07-01 259 SELL
1377 2014-08-06 1382.0 SELL -> 2014-08-15 1398.0 BUY
1377 2014-08-15 1398.0 BUY -> 2014-09-01 1385.0 SELL
1379 2014-08-28 1967.0 SELL -> 2014-09-22 1984.0 BUY
1379 2014-09-22 1984.0 BUY -> 2014-10-03 1953.0 SELL
1380 2014-12-19 437.0 SELL -> 2014-12-24 449.0 BUY
1381 2014-04-28 785.0 SELL -> 2014-05-01 795.0 BUY
1381 2014-05-01 795.0 BUY -> 2014-06-27 785.0 SELL
1382 2014-04-25 1250.0 BUY -> 2014-10-10 1541.0 SELL RIGHT
...
8356 2014-08-13 388.0 BUY -> 2014-10-06 398.0 SELL RIGHT
8359 2014-08-06 616.0 SELL -> 2014-08-18 631.0 BUY
8361 2014-05-12 267.0 SELL -> 2014-05-27 280.0 BUY
8361 2014-05-27 280.0 BUY -> 2014-07-11 279.0 SELL
8362 2014-04-11 235.0 SELL -> 2014-07-30 249.0 BUY
8362 2014-07-30 249.0 BUY -> 2014-08-05 241.0 SELL
8362 2014-08-05 241.0 SELL -> 2014-12-24 269.0 BUY
8362 2014-12-24 269.0 BUY -> 2015-01-07 260.0 SELL
550/3429 = 16.0%



this one seems pretty good. In ccode 8360,
the Fourier transformation seems to work fine. In ccode 1382
the results shows you should buy in April, but as you see, you will not find any sign to buy like skyrocketing or easily found golden cross.
In ccode 8356
seem fine.
In ccode 8343
the results tell you to buy in August and it seems good actually. In ccode 6408 the result with 5 days and 10 days moving averages shows October is good to buy,
it does not seem so good.

飲食店への商品持ち込みを批判する人への反論

持ち込み商品の反対意見について反反論がある。持ち込み商品については、それはマナー違反だからと言う人が多い。商品を持ち込んでいる客がいると、注意したところでバイト代の上がらないバイト、給料の上がらない正社員は注意をし、さらに周りの客でも注意をする人がいる。彼らにその理由を聞くと、「...