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super_acacia155
日本の自動車メーカーの株価を分析してみよう1
背景
昔、NHKの「伝説の相場師」的なタイトルのドキュメンタリーを見てた。バブル前の伝説の相場を作った人間らしいが。最後には破産した相場師の人。エピローグでは、生活保護を受けながら、ボロアパートに住んで、そこで紙に書いたノートで相場の規則性を読み取ろうとしてた。
可哀想にな。
投資も自動化の時代でしょう、自動化してみよう。
(私は投資に関しては素人ですよ。)
ツールのインストール
参考資料
株のビッグデータを読み込むPythonのツールをインストール
python3 -m pip install yfinance
コーディングのテスト
こんな感じ
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
# ダウンロードしたい株式のティッカーシンボル
ticker = 'AAPL'
# データをダウンロード
data = yf.download(ticker, start='2020-01-01', end='2023-01-01')
# 株価データのClose列をプロット
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(data.index, data['Close'], label='Close Price')
plt.title('AAPL Stock Price (2020-2023)')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
自動車メーカーの株価でやってみよう
コード作成
7203.T:トヨタ
7267.T:ホンダ
7201.T:日産
7270.T:スバル
7269.T:スズキ
7211.T:三菱自
6724.T:電機メーカー(参考)
import yfinance as yf
import numpy as np
import seaborn as sns
import japanize_matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# ダウンロードしたい株式のティッカーシンボル
import nk225dict
keys = nk225dict.my_dict.keys()
# 2つを比較してみよう
ticker = ['7203.T','7267.T','7201.T','7270.T','7269.T','7211.T','6724.T']
print("input ticker = ")
print(ticker)
# データをダウンロード
data = yf.download(ticker, start='2020-01-01', end='2023-01-01', interval = "1wk")['Adj Close']
print(type(data))
#print(data)
#print(data['Close'])
d_fist = [0] * len(ticker)
for i in range(len(ticker)):
d_fist[i] = data.iat[0, i]
#print(d_fist)
# 株価データのClose列を辞書で置換
data.rename(columns=nk225dict.my_dict, inplace=True)
print(data)
# 1.0で正規化
data = data / d_fist
print(data)
data.plot(kind="line", figsize=(12, 8), grid=True)
plt.show()
実行結果
各銘柄の株価の動き
![](https://assets.st-note.com/img/1718380350036-YFZuwXQKZD.png?width=1200)
相関係数をCorrで計算
![](https://assets.st-note.com/img/1718380527743-EkdFHvrRM7.png?width=1200)
ホンダ(7267.T)とエプソン(6724.T)の相関が非常に強いようです。
ではその2つの値動きに絞って見てみよう。
![](https://assets.st-note.com/img/1718380666914-UvFvZIbjMj.png?width=1200)
結論
ホンダと某電気メーカーの株価は相関している。
そこそこ上手くスクリプトは動いてるようです。
では次・・・
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