皆様、こんにちは。
なんと、2021年3月7日を迎えました(・ω・)ノ
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❕
昨日は米上院で国民一人当たり1,400ドルの給付金給付が可決しました（1.9兆ドルのバラマキ）。
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
目次
❶世界各国株価指数【年初～3月までの動き】
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❕
世界各国の株価指数一覧（日本でいう日経平均みたいなヤツ）
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
ビットコイン以外は、各国とも慎重な値動きとなっています(・ω・)ノ👇
各国の株価推移と変化率👇
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()❷年初～3月までの米失業率とマネーストックとビットコインの動き
では、世界の中心を回るアメリカの年初～3月までの失業率に注目して見ましょう(・ω・)ノ
下記は、年初～3月までの動きです。👇変化率に変換してます。
これらの状況から、直近は金利が上昇し、市場はバブル相場に懐疑的な目を向け始めています。しかし、今のところ、米政府が緩和を縮小するには、時期尚早としている為、株価は狭いレンジで上下に乱高下しています。
ここでポイントとなるのは、やはり昨日上院を通過した1,400ドルの給付金（1.9兆ドルのバラマキ）の行方でしょう(*^-^*)
過去の例から行くと、株とビットコインに流入されると思料できます。
「そんな簡単に全部給付金がリスク相場に来ないでしょう～。」と普通は考えますが、人間は愚かなので、多分全部リスクオンに資金は回ると思います。
事実、昨日上院を通過した後から、18時間程度で、ビットコインは47,000ドル付近から51,000ドル付近まで上昇しました＼(◎o◎)／！
3/14を目途に下院も可決し、バラマキが始まる予定です。この２週間は『馬鹿になって買い。』が正解かも知れません。。。
そして、その後、ぬか喜びをしている間に、急落が始まる❕❓かもでしゅ(｀・ω・´)ゞ
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()❸私の現在の含み損(´；ω；`)ｳｩｩ
それでは、皆様お待ちかね（´∀｀*）ｳﾌﾌ
現在の私の含み損です！
はい。ドン❕(・ω・)ノ
25,659ドル💲 ≒ 2,781,563円
の含み損です( ..)φメモメモ
円安になった分、円建てでマイナスが増えた(*‘ω‘ *)
前回より18万円ほど含み損が増えた。
イェイ!(^^)!って言う状況ですね。
(1ドル＝108円換算）
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(^_-)-☆
S&P（３倍レバレッジ）を空売りして、見事爆死中という、世にも珍しい生き物が私です('ω')ノ
映画【マネー・ショート】みたいになると思ったのにな～
神に祈りましゅ(・ω・)ノ
👆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。