米国2024上半期主要セクター比較

各主要セクターでどこが今年上期強かったかを見るために、セクターだけのETFを比較してみました。
それぞれ株価は違うので、全て100に正規化しています
つまり、100ドル1月初めに半導体セクターに賭けたら、現在154ドルに増えてたということです
半年の利回り54％、もちろんエヌビディア効果だと思いますが
尚、半導体はこのような時SOXXというETFが使われることが多いのですが日本では買えないので、購入可能なSMHを揚げています
SOXXとSMHの違いは、比率と取り上げてる会社が若干違います
このETF全てSBI証券で買うことできます
SOXXとSMHの株価の伸びも比較のために揚げています
あと今年半年ではなく、昨年1月から、1年半の伸びも参考までに
案外高くないなと思ったのはヘルスケア、イーライリリーとかは肥満治療薬で株価の伸びは良いですが、全体的に見ればこんなものなんですね

ここ半年の増加率
半導体セクター(SMH)　54.3％
テクノロジーセクター(XLK)　20.7%
金融セクター(XLF)　 8.9%
エネルギーセクター(XLE)　7.6%
ヘルスケアセクター(XLV)　5.0%
一般消費財セクター(XLY)　3.0%

2024上半期主要セクター比較 (USD)

2023/1〜2026/6 主要セクター比較 (USD)

SOXX vs SMH

生データ

以下は実行プログラム (PYTHON)

# 各セクター比較
import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Define the tickers
#tickers = ['USDJPY=X', 'SPY','ACWI', 'QQQ']
tickers = ['SMH', 'XLK','XLV', 'XLF', 'XLY', 'XLE']

# Define the start and end date
start_date = '2024-01-01'
plot_start_date = '2024-01-01'
#end_date = '2023-12-31'  # Assuming current date

# Download the data
#data = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date)['Adj Close']
data = yf.download(tickers, start=start_date)['Close']

# Drop rows with NaN and then forward fill to handle any remaining NaN values
data.dropna(inplace=True)
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# Normalizing the data (scaling to the first valid data point for each series)
normalized_data = data / data.iloc[0] * 100

# プロット範囲を設定
normalized_data = normalized_data[normalized_data.index >= plot_start_date]

# Plotting
plt.figure(figsize=(12, 6))
#for ticker in normalized_data.columns:
#    plt.plot(normalized_data[ticker], label=ticker)
plt.plot(normalized_data['SMH'], label='SMH: VanEck Semiconductor ETF')
plt.plot(normalized_data['XLK'], label='XLK: Technology Select Sector SPDR Fund')
plt.plot(normalized_data['XLV'], label='XLV: Health Care Select Sector SPDR Fund')
plt.plot(normalized_data['XLF'], label='XLF: Financial Select Sector SPDR Fund')
plt.plot(normalized_data['XLY'], label='XLY: Consumer Discretionary Select Sector SPDR Fund')
plt.plot(normalized_data['XLE'], label='XLE: Energy Select Sector SPDR Fund')
plt.title('ETF growth in each major sector')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Normalized Price (USD)')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()