Yen Currency Trend

 I found the trend by this code.

This trend is from Japanese Workers' Pay Day(Every 25th day in a month).

'''python

import yfinance as yf

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

import seaborn as sns

# 分析期間の設定

dateStart = "2015-01-01"

dateEnd = "2026-05-23"

ticker = "JPY=X" # ドル円

# yfinanceから取得（仕様変更の警告回避のため auto_adjust を明示）

df = yf.download(

ticker,

start=dateStart,

end=dateEnd,

auto_adjust=False,

progress=False

)

# yfinanceの仕様変更（MultiIndex化）に対応して終値を安全に抽出

if isinstance(df.columns, pd.MultiIndex):

close = df["Close"][ticker].dropna()

else:

close = df["Close"].dropna()

# 前日比の変化率（%）を計算

# ドル円の場合、プラス = ドル買い/円売り、マイナス = ドル売り/円買い

daily_return = close.pct_change() * 100

# 分析用のDataFrameを作成

analysis_df = pd.DataFrame({"Return": daily_return})

analysis_df.index = pd.to_datetime(analysis_df.index)

# 「第何週目か」を計算（1日〜7日=第1週、8日〜14日=第2週...）

analysis_df["Day_of_Month"] = analysis_df.index.day

analysis_df["Week_of_Month"] = (analysis_df["Day_of_Month"] - 1) // 7 + 1

# 「何曜日か」を取得 (0=月曜, 1=火曜, ..., 4=金曜)

days_map = {0: "1_Mon", 1: "2_Tue", 2: "3_Wed", 3: "4_Thu", 4: "5_Fri"}

analysis_df["Day_of_Week"] = analysis_df.index.dayofweek.map(days_map)

# 為替市場のメインである平日（月〜金）のみに絞る

analysis_df = analysis_df[analysis_df.index.dayofweek < 5]

# 第何週 × 曜日 ごとの「平均変化率」を集計

pivot_table = analysis_df.pivot_table(

values="Return",

index="Week_of_Month",

columns="Day_of_Week",

aggfunc="mean"

)

# ヒートマップで可視化

plt.figure(figsize=(10, 6))

# ゼロを基準（center=0）にして、赤=ドル買い/円売り、青=ドル売り/円買い

sns.heatmap(pivot_table, annot=True, cmap="coolwarm", center=0, fmt=".3f",

cbar_kws={'label': 'Average Daily Return (%)'})

plt.title("USD/JPY Average Daily Return by Week and Day\n(Positive[Red] = USD Buy / JPY Sell)")

plt.xlabel("Day of the Week")

plt.ylabel("Week of the Month (1st to 5th)")

plt.tight_layout()

plt.show()

'''