皆様、こんにちは。
前回に引き続きpythonによる株価分析の第二弾です。
第二弾では、かなり重要な相場の現状把握について書いていきます。
マネタリーベースとマネーストック「M1」「M2」を見て、世に出回る資金量から、どれくらい株へ資金が流れているかを読み取ります。
目次
❶相場の現状把握
株式市場は常日頃から、外部要因（政治、戦争、金融政策、気候変動、etc..）からの影響を受け、大きく変動します。
一方、決算や代表取締役の変更といった、内部要因から受ける変動は、外部要因から受ける変動に比べて軽微なモノの場合が多いように感じます。
※私の私見ですので、真に受けないでください。
では、現状把握って何をすれば良いの？
という疑問を抱きますが、現状把握には
金利やGDP、国債の利率、世界各国の株価指標に最新ニュース等、恐ろしく多くの情報を収集する必要があります。
当然、すべてを個人が把握することは不可能です。
（少なくとも私の様なザコには( ﾉД`)ｼｸｼｸ…）
そこで本記事では、その国の貨幣供給量「マネタリーベースとマネーストック」に着目したいと思います。
日本におけるマネタリーベースとマネーストック
マネタリーベースとは、「日本銀行が供給する通貨」のことです。具体的には、市中に出回っているお金である流通現金（「日本銀行券発行高」＋「貨幣流通高」）と「日銀当座預金」の合計値です。 マネタリーベース＝「日本銀行券発行高」＋「貨幣流通高」＋「日銀当座預金」
言い換えると、市中に流通している現金（紙幣+貨幣）と日銀当座預金の合計です。
一方、マネーストックとは、世の中に出回っているお金の総量のことで、通貨残高ともいいます。以下、日銀より👇
次に、アメリカにおけるマネタリーベースとマネーストックを軽く説明します。
画像は、https://hipelog.com/2020/10/18/monetarybase_moneystock/
知的好奇心を満たす 「ひっぺん」 米国株ブログ！
様より ※いつも素晴らしい記事をありがとうございます。上図の通り、
マネタリーベース：マネタリーベースとは、「FRBが供給する通貨」のことです。私ども民間人（※企業を含む）にはいきわたらず、国家にあるお金。
M1：私ども民間人（※企業を含む）が保有する現金等。
M2：私ども民間人（※企業を含む）が保有する現金等+少額の現金（1,000万円以下の定期預金とか）。
となります。
そして、マネーストックとは、Ｍ1とＭ2を指します。つまり世の中に出回っているお金の総量のことで、僕らの通帳残高を含めた財布の総額ということになります。
ここで、
金融政策（マネタリーベース）とは時間をかけて成果が出るもの。
財政政策（マネーストック）とは、即効性があるもの。
と覚えておいてください。
更に、ちょっと雑ですが、イメージとして、
金融政策は金利等を調整すること。
財政政策は給付金の様に直接お金を配ること。
ということも覚えておいてください。
金融政策で中央銀行が金利を下げても（マネタリーベースでお金増加）、私たちの財布が直接膨らむわけではありません。銀行が金利を安くして融資をし、その資金で企業が投資をして、経済が発展する。といった流れになる為、私たちの給与に反映されたとしても、物凄い時間がかかります。故に私たち個人には実感が湧きません。
しかし、財政政策として、今回のコロナ禍の様に、給付金として私たちの財布に直接10万円を配るなどといった場合は、Ｍ１が急激に増加します。
この急激に増加したＭ1は一体どこに向かうのでしょうか？
ここが今回の現状把握のポイントになります。
Ｍ1→貯蓄に回ってＭ2が増えるのか？
それとも、
Ｍ1→株式投資やビットコインなどの投資・投機に回って株価が上昇するのか？
今のところ、答えは株価やビットコインの上昇といった形で出てきています。
さて、「マネタリーベースとマネーストック」をザックリ理解したうえで、その指標としての使い方を記述していきたいと思います。
❷『マネタリーベースとマネーストック』と株価（S&P500）の比較
では、実際に、財政政策によって、マネタリーベース、Ｍ1、Ｍ2が増加したときに、株価がどう動いたのかを見ていきましょう！！('ω')ノ
ここからが、pythonの出番です。
セントルイス連邦準備銀行の公開するデータから、アメリカのマネタリーベース、Ｍ1、Ｍ2および、Ｓ＆Ｐ500のデータをスクレイピングし、グラフ化します。
期間は2015/1/7～2020/12/5までです。
※マネタリーベースはBOGMBASEと表示されております。FREDの表示がそうだからです。
では、いきなり行くぜ！
はい!ドン！
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="2015-1-7"
end_D="2020-12-5"
data = web.DataReader(["IC4WSA","ICSA"], "fred", start_D, end_D)
data2 = web.DataReader(["SP500","M1","M2","BOGMBASE"], "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, 0.5), fontsize=18)
plt.grid(True)
plt.show() 結果です。👇
SP500：S&P500の推移
M1：私ども民間人（※企業を含む）が保有する現金等。
M2：私ども民間人（※企業を含む）が保有する現金等+少額の現金（1,000万円以下の定期預金とか）。
BONGMBASE：マネタリーベースのこと。中央銀行のお金。FRBが供給する通貨。
※縦軸は変化率に変換しております。スタート地点2015/1/7が1.0です。
こうしてみると、2020.4月以降（つまりコロナ禍）の金融緩和が半端ないことが分かります。M1、M2、マネタリーベースの資金供給量が跳ね上がっています('ω')ノ
更に拡大して、2019/1/1～2020/12/5を見てみましょう👇
2020/2月初旬からコロナの影響で下落した、S&P500が、2020/4月からの金融緩和によって、2020/7月頃から爆上げしていることが分かります。
これは、投資家が長期のマネタリーベースによる回復を期待することに加えて、瞬間的に増加したM1、M2も株式やビットコインに向かったとみることが出来そうです。
更に気になる点として、2020/11からＭ1が跳ね上がっています。誰かが株を売り抜けてＭ1が上昇したのか、緩和の効果なのか分かりませんが、年末年始相場は要注目です！
個人的には、バイデンが正式に就任後から、ワクチン完成し、下落相場に向かうと予想しています。
この様に、①相場の現状把握を行ったうえで、②『マネタリーベースとマネーストック』と株価（S&P500）の比較を考慮すると、うっすらと、金融緩和と株価上昇の相関が見えてきます。
因みに、私は4月にヘッジでいれたＳ＆Ｐ500の空売りが見事直撃して、爆死中です。
中央銀行には逆らわず、ただ単に買い増しをすべきでしたね( 一一)
よし。死のう(´；ω；`)ｳｩｩ
この様にして、今後もpythonを利用して、株価分析を行っていきたいと思います。
では、ばいちゃ。
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