bookloveru2
2021年3月7日4 分
皆様、こんにちは。
月日の流れは恐ろしく早いものです。
株価の流れもいよいよジェットコースター相場になってきました❕
あとは、下院のみですが、現状のバイデン政権とイエレン・パウエル相場なら、問題無く通過するでしょう。
最後のお買い場相場に飛び乗るのです(*^-^*)❕
それでは、毎月恒例の私の含み損日記(Loss Diaries)第三弾です。
行ってみよう(・ω・)ノ
まずは、ここ2ヶ月ちょい(2021年1月1日~2021年3月7日まで)の世界の株価変動を見ていきましょう❕
000001.SS=中国
BTC-USD =ビットコイン
IMOEX.ME =ロシア
^BSESN =インド
^BVSP = ブラジル
^DJI = アメリカ
^FTSE = イギリス
^N225 = 日本
コードです👇
#必要なモジュールをインポート
import datetime
import fix_yahoo_finance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
#①株価を取得する
start = datetime.date(2021,1,1) #株価を取得するスタート日を決める
end = datetime.date.today() #現在までの営業日(今日 =today)を取得する最終日とする
codelist = ["^DJI","^N225","^FTSE","000001.SS","IMOEX.ME","^BSESN","^BVSP", "BTC-USD"]
#コードリストに取得したい銘柄を入れる アメリカ 日本 イギリス 中国 ロシア インド ブラジル ビットコ
#②取得した株価の内、終値をdata2に格納する
data2 = yf.download(codelist, start=start, end=end)["Adj Close"] .dropna()
#株価の最初の5営業日(ここでは2021年1月1日)と最後の5営業日を表示
display(data2.head().append(data2.tail()))
#ここで実際の価格からパーセントの変化率に変換したのち、累積積を算出して実際の価格推移に変更します。data2.pct_change().dropna() * 100
df_all=(1+data2.pct_change()).cumprod()
display(df_all.head().append(df_all.tail()))
df_all.plot(figsize=(8,6),fontsize=18)
plt.legend(loc='lower left', bbox_to_anchor=(0, 0.5), fontsize=18)
plt.grid(True)
plt.show()
コードです👇
import datetime
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import fix_yahoo_finance as yf
start_D="2020-1-1"
end_D="2021-3-6"
data2 = web.DataReader(["CBBTCUSD","M1","M2","icsa"], "fred", start_D, end_D)
df_all=(1+data2.pct_change()).cumprod()
display(df_all.head().append(df_all.tail()))
df_all.plot(figsize=(8,6),fontsize=18)
plt.legend(loc = 'upper left', bbox_to_anchor=(0, 1), borderaxespad=0, fontsize=18)
plt.grid(True)
plt.show()
2月も株には触れておらず、ビットコインばっかピコピコしておりました🙉
隙を見て、評価損を増やしたいと思います(^_-)-☆
映画【マネー・ショート】みたいになると思ったのにな~
👆最もやってはいけない行動です(笑)賢い皆様は早めに損切りしましょう!
皆さんにとって、爆益な年となりますように(*^-^*)
だおー('ω')ノ
では、また次回に。
ばいちゃ。