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pythonで株価分析⑭【コピペで3秒❕ 世界の株価をチェック】

更新日:2021年11月1日


今回は、大人気シリーズ「pythonで株価分析してみた」の第14弾です❕

表題の通り、


【コピペで3秒!】世界の株価情勢を把握することができます('ω')ノ


『とりあえず現状を把握して個別株を買うか、インデックスを買うか、債権を買うか❓』という判断に役立ちます。


2回ポチるだけで、結果が表示されます!(^^)!

今回も、コピペで行ける様、しっかりとpythonコードの解説をしていきますので、グーグルコラボのご準備をお願い致します。


では、早速行ってみましょう!(^^)!


 

目次

グラフ解説

pythonコードです

 


❶ グラフ解説

まず、startに任意の日付を入力すると、

その日から本日までの、

【世界主要株価 + 10年米国債 + 金 + 原油 + Bitcoin】

の変化率がプロットされます。

今回は2021年元旦からのグラフです(・ω・)ノ

これを見ると、ビットコインが急速に下落しているのと、金利の上昇が目立ちます。



では次。

グラフをバラシて表示します。ここでは、変化率では無く各指標単位で表示されます。10年米国債(金利)が上昇してますね(・ω・)ノ



最後です。

相関係数です👇


青丸:日経平均が死ぬと金の価格が上昇。見事な逆相関(-0.67)です。

赤丸:ダウが強いとロシアも強い。見事な相関(0.91)です。


意外だった点:ビットコインと10年米国債も強い相関(0.79)が出たこと。

これは、分析期間が約半年という短期の相関を見たためだと考えます。

通常、金利は米国の経済指標や政府の政策に強く反応するものであり、中央銀行がコントロールしようと努力するため、段階的に上下します。


昨今のワクチン普及率の増加からテーパリングが意識され、金利は急上昇。ビットコインは規制強化から、下落傾向にあるため本来なら逆相関の関係が見られるはずですが、強い相関が出てしまっています。


念のため、2017.1.1~2021.5.25までの相関も調べましたが、やはりビットコインと金利の相関は-0.34と逆相関でした(・ω・)ノ


一応グラフ載せときます👇







❷ pythonコードです



まずは、必要なライブラリのインストールです。

!pip install japanize_matplotlib

次に実行コードです(・ω・)ノ

ハイ。ドン❕


#@title 世界の株価
import datetime
import fix_yahoo_finance as yf
import japanize_matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

%matplotlib inline
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
 
#スタート日を決める
start = "2017-1-1" #@param {type:"string"}

#①株価を取得する
start = start #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","^TNX","GC=F","CL=F"]
 #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 10年金利 金 原油
#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()
data2.rename(columns={'^DJI':'ダウ',
 '^N225':'日経平均',
 '^FTSE':'イギリス',
 "000001.SS":'中国',
 'IMOEX.ME':'ロシア',
 '^BSESN':'インド',
 '^BVSP':'ブラジル',
 'BTC-USD':'ビットコ',
 '^TNX':'10 Year Treasury',
 "GC=F":"金",
 "CL=F":"原油"},inplace=True)
#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(2).append(data2.tail(2)))
#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()

#グラフの箱サイズ
df_all.plot(figsize=(8,6),fontsize=16)
#凡例の位置
plt.legend(loc = 'upper left', bbox_to_anchor=(0, 1), borderaxespad=0, fontsize=16)  
plt.grid(True)
data2.plot(figsize=(18,10),fontsize=14,subplots=True,layout=(4, 3),grid=True)
igfont = {'family':'IPAexGothic'}
plt.title('title',**igfont)
plt.show()

#ヒートマップにて相関関係を表示
plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.set(style="white") 
# 日本語フォント設定
sns.set(font="IPAexGothic")
sns.heatmap(df_all.corr(),cmap='Purples',square=True, annot = True)


たったこれだけ(^_-)-☆

めちゃ簡単!(^^)!



以上、コピペで3秒。世界の株価チェックでした(・ω・)ノ

では、ばいちゃ。


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