いろんな銘柄のアノマリーを調べる。

2021年6月26日 05:50

前回も、アノマリーの記事を書いているのだが、

今回は、10年間の株価を1つのチャートに合成しシンプルに表してみた。

１．コーディング

下記のコードをコピペしてライブラリをインストール。

pip install yfinance

下記のコードをコピペして実行。

「期間」や「銘柄」を変更したり、

集計方法を「標準値」から「平均値」に変更して使ってみてください。

詳細はコメントに記載しました。
（機能追加：今年の株価を赤のチャートで追加）

import yfinance as yf
import pandas as pd
from datetime import datetime as dt
import datetime
from matplotlib import dates
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# データ取得期間設定
year_s="2011"
year_e="2021"
start = year_s+'-01-01'
end = datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d")

# 銘柄の指定 S&P500,NASDAQ,Nikkei225
codelist = ['^GSPC','^IXIC','^N225',
# 半導体関連
'SMH',"SOXX",
# 10Y金利,債券,ドルインデックス,ドル円
"^TNX","TLT","DX=F","USDJPY=X",
# ゴールド,銅,原油 
"GC=F","HG=F","CL=F"]

for i in range(len(codelist)):
 ticker=codelist[i]
 
 # 株価データ取得
 data_stock = pd.DataFrame(yf.download(ticker, start=start, end=end)["Adj Close"])

 # 株価を年で分割（開始処理）
 df_tmp=data_stock[year_s].copy()
 df_tmp.rename(columns={'Adj Close': year_s },inplace=True)
 df_tmp=df_tmp.reset_index()
 df_tmp=df_tmp.drop("Date",axis=1)

 # 株価を年で分割（繰り返し処理）
 for i in range(int(year_s)+1,int(year_e)):
   df_tmp2=data_stock[str(i)].copy()
   df_tmp2.rename(columns={'Adj Close': i },inplace=True)
   df_tmp2=df_tmp2.reset_index()
   df_tmp2=df_tmp2.drop("Date",axis=1)
   df_tmp=df_tmp.join(df_tmp2)

 # 株価を増加率に変換
 df_tmp=(1+df_tmp.pct_change()).cumprod()

 # 経過日毎に10年間の中央値を計算
 df_st=df_tmp.dropna().median(axis=1)
 # 経過日毎に10年間の平均値で計算したい場合
 # df_st=df_tmp.dropna().mean(axis=1)

 fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(8,4))
 fig.patch.set_facecolor('black') 
 ax1.patch.set_facecolor('black') 

 # グラフ作成と光沢感を出す繰り返し処理
 for n in range(1,10):
   ax1.plot(df_st,linewidth=(2*n),alpha=0.4/(1*n),color="#00ff41")     
 ax1.plot(df_st,color="white",alpha=0.9,linewidth=1) 
 
 # 今年の株価 version02
 df_tmp3=data_stock[(year_e)].copy()
 df_tmp3.rename(columns={'Adj Close': i },inplace=True)
 df_tmp3=df_tmp3.reset_index()
 df_tmp3=df_tmp3.drop("Date",axis=1)

 # 株価を増加率に変換（今年の株価 version02）
 df_tmp3=(1+df_tmp3.pct_change()).cumprod()

 # グラフ作成と光沢感を出す繰り返し処理（今年の株価 version02）
 for n in range(1,10):
   ax1.plot(df_tmp3,linewidth=(2*n),alpha=0.4/(1*n),color="deeppink")     
 ax1.plot(df_tmp3,color="white",alpha=0.9,linewidth=1)  
 
 # グラフ関連処理
 plt.title(ticker, color="white",fontsize=30)
 ax1.set_xlabel('     hippen_research Ltd.',fontsize=15,color="gray",ha='left')
 ax1.tick_params(axis='x', colors='#565656',labelsize=12)
 ax1.tick_params(axis='y', colors='#565656',labelsize=12)
 ax1.axhline(y=1,color="#565656",alpha=0.3)

 ##本日の日付（年初来の営業日数を計算し縦線を引く処理）
 df_date=data_stock[year_e].copy()
 ax1.axvline(x=len(df_date),color="white",alpha=0.2) 
 
 ##年初来の営業日数###
 ax1.set_xticks([1,20,39,62,83,103,125,147,168,189,211,231])
 ##月をメモリに設定###
 ax1.set_xticklabels(["1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12"])
 
 plt.show()
 plt.close()
  
  # ここまで