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私の含み損日記(Loss Diaries)③

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

世界各国株価指数【年初~3月までの動き】

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

私の現在の含み損(´;ω;`)ウゥゥ

 

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202111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

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。





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