R パッケージ{gtrendsR}を利用したトレンド解析

Reference - https://www.karada-good.net/analyticsr/r-392/
Result
> trendData
$meta
[1] "ウェブ検索の人気度: 金融緩和 円安\nすべての国 2012/12 - 2015/12"

$trend
         start        end 金融緩和 円安
1   2012-12-02 2012-12-08        7   19
2   2012-12-09 2012-12-15       10   28
3   2012-12-16 2012-12-22       37   48
4   2012-12-23 2012-12-29       12   49
5   2012-12-30 2013-01-05        6   41
6   2013-01-06 2013-01-12       12   60
7   2013-01-13 2013-01-19       12   63
8   2013-01-20 2013-01-26       21   63
9   2013-01-27 2013-02-02        9   69
10  2013-02-03 2013-02-09        9   89
11  2013-02-10 2013-02-16        6   61
12  2013-02-17 2013-02-23        7   56
13  2013-02-24 2013-03-02        7   49
14  2013-03-03 2013-03-09        7   49
15  2013-03-10 2013-03-16        6   46
16  2013-03-17 2013-03-23        6   35
17  2013-03-24 2013-03-30        5   31
18  2013-03-31 2013-04-06       29   51
19  2013-04-07 2013-04-13       19   98
20  2013-04-14 2013-04-20       10   51
21  2013-04-21 2013-04-27        8   59
22  2013-04-28 2013-05-04        5   39
23  2013-05-05 2013-05-11        8   98
24  2013-05-12 2013-05-18        9   97
25  2013-05-19 2013-05-25        9   62
26  2013-05-26 2013-06-01        7   49
27  2013-06-02 2013-06-08        9   49
28  2013-06-09 2013-06-15       10   41
29  2013-06-16 2013-06-22       10   34
30  2013-06-23 2013-06-29        7   27
31  2013-06-30 2013-07-06        7   35
32  2013-07-07 2013-07-13        7   29
33  2013-07-14 2013-07-20        6   27
34  2013-07-21 2013-07-27        7   29
35  2013-07-28 2013-08-03        5   26
36  2013-08-04 2013-08-10        4   24
37  2013-08-11 2013-08-17        3   20
38  2013-08-18 2013-08-24        4   21
39  2013-08-25 2013-08-31        4   23
40  2013-09-01 2013-09-07        4   28
41  2013-09-08 2013-09-14        4   30
42  2013-09-15 2013-09-21        6   22
43  2013-09-22 2013-09-28        4   19
44  2013-09-29 2013-10-05        4   22
45  2013-10-06 2013-10-12        3   19
46  2013-10-13 2013-10-19        3   19
47  2013-10-20 2013-10-26        5   20
48  2013-10-27 2013-11-02        4   17
49  2013-11-03 2013-11-09        3   19
50  2013-11-10 2013-11-16        5   23
51  2013-11-17 2013-11-23        4   24
52  2013-11-24 2013-11-30        4   30
53  2013-12-01 2013-12-07        5   29
54  2013-12-08 2013-12-14        5   29
55  2013-12-15 2013-12-21        9   31
56  2013-12-22 2013-12-28        5   30
57  2013-12-29 2014-01-04        4   22
58  2014-01-05 2014-01-11        6   30
59  2014-01-12 2014-01-18        4   27
60  2014-01-19 2014-01-25        5   30
61  2014-01-26 2014-02-01        8   29
62  2014-02-02 2014-02-08        4   27
63  2014-02-09 2014-02-15        4   20
64  2014-02-16 2014-02-22        4   22
65  2014-02-23 2014-03-01        3   20
66  2014-03-02 2014-03-08        3   23
67  2014-03-09 2014-03-15        3   21
68  2014-03-16 2014-03-22        3   18
69  2014-03-23 2014-03-29        3   18
70  2014-03-30 2014-04-05        4   17
71  2014-04-06 2014-04-12        6   18
72  2014-04-13 2014-04-19        4   18
73  2014-04-20 2014-04-26        4   17
74  2014-04-27 2014-05-03        5   15
75  2014-05-04 2014-05-10        3   16
76  2014-05-11 2014-05-17        4   19
77  2014-05-18 2014-05-24        5   18
78  2014-05-25 2014-05-31        3   16
79  2014-06-01 2014-06-07        4   17
80  2014-06-08 2014-06-14        3   15
81  2014-06-15 2014-06-21        3   16
82  2014-06-22 2014-06-28        3   14
83  2014-06-29 2014-07-05        4   17
84  2014-07-06 2014-07-12        3   15
85  2014-07-13 2014-07-19        4   15
86  2014-07-20 2014-07-26        3   16
87  2014-07-27 2014-08-02        3   17
88  2014-08-03 2014-08-09        2   15
89  2014-08-10 2014-08-16        2   14
90  2014-08-17 2014-08-23        2   19
91  2014-08-24 2014-08-30        3   19
92  2014-08-31 2014-09-06        3   34
93  2014-09-07 2014-09-13        3   53
94  2014-09-14 2014-09-20        3   78
95  2014-09-21 2014-09-27        3   41
96  2014-09-28 2014-10-04        3   57
97  2014-10-05 2014-10-11        3   37
98  2014-10-12 2014-10-18        3   25
99  2014-10-19 2014-10-25        2   22
100 2014-10-26 2014-11-01       41   50
101 2014-11-02 2014-11-08       34  100
102 2014-11-09 2014-11-15       11   63
103 2014-11-16 2014-11-22        9   74
104 2014-11-23 2014-11-29        8   52
105 2014-11-30 2014-12-06        7  100
106 2014-12-07 2014-12-13        7   83
107 2014-12-14 2014-12-20        6   53
108 2014-12-21 2014-12-27        4   44
109 2014-12-28 2015-01-03        3   26
110 2015-01-04 2015-01-10        5   43
111 2015-01-11 2015-01-17        6   39
112 2015-01-18 2015-01-24       14   36
113 2015-01-25 2015-01-31        7   32
114 2015-02-01 2015-02-07        5   29
115 2015-02-08 2015-02-14        4   32
116 2015-02-15 2015-02-21        5   28
117 2015-02-22 2015-02-28        4   24
118 2015-03-01 2015-03-07        4   26
119 2015-03-08 2015-03-14        4   29
120 2015-03-15 2015-03-21        3   24
121 2015-03-22 2015-03-28        3   21
122 2015-03-29 2015-04-04        4   22
123 2015-04-05 2015-04-11        5   22
124 2015-04-12 2015-04-18        5   22
125 2015-04-19 2015-04-25        5   21
126 2015-04-26 2015-05-02        5   21
127 2015-05-03 2015-05-09        3   18
128 2015-05-10 2015-05-16        4   22
129 2015-05-17 2015-05-23        4   23
130 2015-05-24 2015-05-30        4   76
131 2015-05-31 2015-06-06        4   55
132 2015-06-07 2015-06-13        3   40
133 2015-06-14 2015-06-20        3   30
134 2015-06-21 2015-06-27        3   27
135 2015-06-28 2015-07-04        3   33
136 2015-07-05 2015-07-11        3   29
137 2015-07-12 2015-07-18        3   25
138 2015-07-19 2015-07-25        4   23
139 2015-07-26 2015-08-01        3   21
140 2015-08-02 2015-08-08        2   23
141 2015-08-09 2015-08-15        4   22
142 2015-08-16 2015-08-22        4   20
143 2015-08-23 2015-08-29        7   34
144 2015-08-30 2015-09-05        4   22
145 2015-09-06 2015-09-12        4   22
146 2015-09-13 2015-09-19        4   21
147 2015-09-20 2015-09-26        3   17
148 2015-09-27 2015-10-03        4   18
149 2015-10-04 2015-10-10        6   17
150 2015-10-11 2015-10-17        3   16
151 2015-10-18 2015-10-24        5   17
152 2015-10-25 2015-10-31       11   20
153 2015-11-01 2015-11-07        3   18
154 2015-11-08 2015-11-14        3   22
155 2015-11-15 2015-11-21        3   19
156 2015-11-22 2015-11-28        3   17
157 2015-11-29 2015-12-05        4   19
158 2015-12-06 2015-12-12        3   20
159 2015-12-13 2015-12-19        6   28
160 2015-12-20 2015-12-26        3   18
161 2015-12-27 2016-01-02        1   13

$regions
$regions[[1]]
  国.地域 金融緩和 円安
1    日本      100  100

$regions[[2]]
  国.地域 金融緩和 円安
1    日本      100  100


$topmetros
[1] NA

$cities
$cities[[1]]
                都市 金融緩和
1    千代田区 (日本)      100
2      中央区 (日本)       63
3    世田谷区 (日本)       31
4      京都市 (日本)       30
5  さいたま市 (日本)       25
6      横浜市 (日本)       23
7        港区 (日本)       22
8      新宿区 (日本)       22
9    名古屋市 (日本)       19
10     福岡市 (日本)       17
11     大阪市 (日本)       17
12     渋谷区 (日本)       16

$cities[[2]]
                都市 円安
1    宇都宮市 (日本)  100
2    千代田区 (日本)   72
3      大木町 (日本)   61
4      中央区 (日本)   61
5      桶川市 (日本)   56
6    世田谷区 (日本)   50
7      豊島区 (日本)   49
8        港区 (日本)   48
9      千葉市 (日本)   46
10     神戸市 (日本)   45
11 さいたま市 (日本)   44
12     新宿区 (日本)   44
13     横浜市 (日本)   43
14     広島市 (日本)   42
15     京都市 (日本)   42


$searches
$searches[[1]]
   金融緩和 の人気キーワード Hits
1                       金融  100
2                   日銀緩和   20
3               金融緩和日銀   20
4               日銀金融緩和   20
5                       日銀   20
6                   金融政策   10
7               金融緩和政策   10
8                   量的緩和   10
9               金融緩和金利   10
10              日本金融緩和   10
11      アベノミクス金融緩和    5
12      金融緩和アベノミクス    5
13          アメリカ金融緩和    5
14          金融緩和アメリカ    5
15                  追加緩和    5
16              追加金融緩和    5
17              金融緩和縮小    5
18                異次元緩和    5
19              金融緩和株価    5
20              金融緩和為替    5
21              黒田金融緩和    5
22                金融緩和策    5
23              金融緩和影響    5
24                金融緩和株    5
25              金融規制緩和    5
26                  規制緩和    5
27              金融緩和意味    5
28              米国金融緩和    5
29              金融緩和効果    0
30          金融緩和インフレ    0
31              中国金融緩和    0
32              日銀追加緩和    0
33              金融緩和英語    0
34              frb 金融緩和    0
35                米金融緩和    0
36          アベノミクスとは    0
37              ecb 金融緩和    0
38                  日銀黒田    0
39              欧州金融緩和    0

$searches[[2]]
   円安 の人気キーワード Hits
1                     円  100
2                   円高   15
3                 ドル安    5
4                 ドル円    5
5                 円ドル    5
6               為替円安    5
7               日本円安    5
8                 円安株    5
9           円安メリット    5
10              韓国円安    5
11              円安韓国    0
12              円安影響    0
13              円安株価    0
14              円安旅行    0
15                円相場    0
16              円安輸出    0
17              輸入円安    0
18          アベノミクス    0
19              輸出円安    0
20      アベノミクス円安    0
21      円安アベノミクス    0
22              円安輸入    0
23          円安いつまで    0
24              円安理由    0
25          円安どこまで    0
26              円安予想    0
27              円安意味    0
28              なぜ円安    0
29              円安なぜ    0
30                今円安    0
31               fx 円安    0
32              ユーロ円    0
33              ユーロ安    0
34              円安投資    0
35              円安英語    0
36              円安金利    0
37              円安推移    0
38          円安ニュース    0
39          インフレ円安    0
40          円安インフレ    0
41              ウォン高    0
42              金融緩和    0
43              円高意味    0
44              円安原因    0
45              円安今後    0
46          パソコン激安    0


$rising
$rising[[1]]
                  term   change
1 アベノミクス金融緩和 急激増加
2           異次元緩和 急激増加
3 金融緩和アベノミクス 急激増加
4         金融緩和縮小 急激増加
5     アメリカ金融緩和     +70%
6     金融緩和アメリカ     +60%
7         日本金融緩和     +40%
8             量的緩和     +40%
9         金融緩和金利     +40%

$rising[[2]]
               term   change
1      アベノミクス 急激増加
2  アベノミクス円安 急激増加
3  円安アベノミクス 急激増加
4          円安輸出    +150%
5          円安影響    +130%
6          輸出円安    +130%
7          輸入円安    +120%
8      円安メリット    +110%
9          円安株価    +100%
10         円安韓国    +100%


$headers
 [1] "ウェブ検索の人気度: 金融緩和 円安" "人気度の動向"                      "金融緩和 の上位の地域"            
 [4] "円安 の上位の地域"                 "金融緩和 の上位の都市"             "円安 の上位の都市"                
 [7] "金融緩和 の人気キーワード"         "円安 の人気キーワード"             "金融緩和 の注目キーワード"        
[10] "円安 の注目キーワード"            

attr(,"class")
[1] "gtrends" "list"  



Script
library(lubridate)
library(gtrendsR)
library(stringi)
#https://cran.r-project.org/web/packages/gtrendsR/gtrendsR.pdf
#Reference https://www.karada-good.net/analyticsr/r-392/
windowsFonts(Meiryo=windowsFont("Meiryo"))
SD<-Sys.Date()
username<-Sys.info()['user']
pathInput<-paste("C:/Users/",username,"/Desktop/forGoogleTrend/",sep="")
folderPath<-file.path(pathInput)
setwd(folderPath)
tmp<-read.csv(file=dir(folderPath),header=F,as.is=T,skip=0,na.strings=c("", "NA"))
rain<-tmp[1,2]
snow<-tmp[2,2]
gconnect(snow,rain)
dateRange<-c(as.Date("2012/12/27"),as.Date(SD))
termsColor<-c("blue","red")
searchTerms<-c("金融緩和","円安")
searchTerms<-stri_encode(searchTerms,"","utf-8")
trendData<-gtrends(query=searchTerms,res="week",start_date=dateRange[1],end_date=dateRange[2])
dataset<-as.data.frame(trendData$trend) 
par(family="Meiryo")
plot(
  dataset[,1],
  dataset[,3],
  col=termsColor[1],
  lty=1,
  lwd=1,
  type="h",
  family="Meiryo",
  xlab="",
  ylab=colnames(dataset)[3],
  panel.first=grid(nx=NULL,ny=NULL,lty=2,equilogs=T),
  xaxt="n",
  main=paste("第二次安倍政権発足後の\n",trendData$meta," by Google Trends",sep="")
)
axis.Date(side=1,at=dataset[,1],format="%Y/%m",padj=1)
par(new=TRUE)
plot(
  dataset[,1],
  dataset[,4],
  col=termsColor[2],
  lty=1,
  lwd=1,
  type="l",
  family="Meiryo",
  xlab="",
  ylab="",
  panel.first=grid(nx=NULL,ny=NULL,lty=2,equilogs=T),
  xaxt="n",
  yaxt="n"
  )
axis(4)
mtext(colnames(dataset)[4],side=4,line=1,family="Meiryo")
legend("topleft",col=termsColor,lty=1,legend=searchTerms)
trendData

2016年03月29日分 シカゴIMM筋ポジション・ロング・ショート・ネットポジション数の時系列推移

2016年03月第4週 対外及び対内証券売買契約等の状況・株式投資ファンド持分・中長期債・合計のネット額時系列推移

2016年03月22日分 シカゴIMM筋ポジション・ロング・ショート・ネットポジション数の時系列推移

2016年03月第3週 対外及び対内証券売買契約等の状況・株式投資ファンド持分・中長期債・合計のネット額時系列推移

2016年03月15日分 シカゴIMM筋ポジション・ロング・ショート・ネットポジション数の時系列推移

2016年03月第2週 対外及び対内証券売買契約等の状況・株式投資ファンド持分・中長期債・合計のネット額時系列推移