Pythonで投資のチャート分析をしよう【先進国株式MSCI vs コモディティRICI】
2023-01-03 by 内田裕之
- 「Pythonで投資のチャート分析をしたい」
- 「プログラミングを使って効率よく稼ぎたい」
この記事はそんな方へ向けて書いています。
こんにちは。
Pythonで投資のチャート分析をしているうっちゃんです。
2023年の投資先を探すのに悩んでいませんか？
実はチャート分析の結果、コモディティがかなり割安であることが分かったのです。
この記事ではPythonで投資のチャート分析をする方法を紹介します。
プログラミング学習に役立つと嬉しいです。
この記事は内容に広告・プロモーションを含みます。
チャート分析ならPythonがおすすめ
よい投資先を見つけるためにエクセルを編集してグラフ作成するのは大変ですよね。
プログラミングを活用して簡単に分析できればいいなあと思ったのは私だけではないと思います。
書店で見かけた一冊の本をきっかけにこの悩みは解消されました。
これはプログラミング言語Pythonを使ってデータ系列の扱い、グラフ作成、自動売買、ポートフォリオ分析まで多岐にわたる分析を可能とする本です。
今回はiDeCoのベストな投資先を探すのに活躍しました。
（参考：2023年iDeCoのベストな投資先は【コモディティ】Pythonで投資分析した話）
Pythonで作成した独自指数
下図は先進国株式の指数MSCIをコモディティ指数RICIで割って作成した独自指数です。
指数が上昇すれば株式が優位、下落すればコモディティが優位であることを意味します。
近年は株式が大きくアウトパフォームしており、天井を打っていることが分かります。
つまり株式は割高になっている可能性が高いのです。
このチャート分析により投資のトレンドを把握することができ、割高なものを掴むリスクを減らせます。
どのようにして作成すればよいでしょうか？
分析に使用したコード
チャート分析に使用したPythonコードをまとめます。
なお、開発環境はJupyter Notebookを使用しています。
データはそれぞれ投資信託のサイトからダウンロードしました。
（参考：ＤＩＡＭ外国株式インデックスファンド ＜ＤＣ年金＞）
（参考：ダイワRICIコモディティ・ファンド）
#ライブラリーのインポート
from pandas_datareader import data
import pandas as pd
from pylab import mpl, plt
import numpy as np
import datetime
plt.style.use('seaborn')
mpl.rcParams['font.family'] = 'serif'
%matplotlib inline
#先進国株式のデータ
msci_df = pd.read_csv('msci.csv')
msci_df['date'] = pd.to_datetime(msci_df['基準日'])
msci_df.index = msci_df['date']
msci_df['msci'] = msci_df['基準価額（円）'].str.replace(',','') .astype(int)
#コモディティのデータ
commodity_df = pd.read_csv('rici.csv', encoding="shift-jis")
commodity_df['基準日'] = commodity_df['基準日'].astype(str)
commodity_df['date'] = pd.to_datetime(commodity_df['基準日'])
commodity_df.index = commodity_df['date']
commodity_df['rici'] = commodity_df['基準価額']
#まとめファイルの作成
merge_df = pd.DataFrame()
merge_df['msci'] = msci_df['msci']
merge_df['rici'] = commodity_df['rici']
merge_df.dropna(inplace=True)
#指数の作成
merge_df['ratio'] = merge_df['msci'] / merge_df['rici']
#グラフ用データの用意
date = merge_df.index
ratio = merge_df['ratio']
#グラフの作成
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.plot(date, ratio, label = 'MSCI to RICI ratio', color='c')
plt.legend(loc=2, fontsize=18)
plt.xlabel('year', fontsize=18)
plt.ylabel('MSCI to RICI', fontsize=18)
plt.savefig("MSCI_to_RICI_ratio.png")
読み込むファイルを変えれば色んな種類のチャート分析ができます。
引き続きいろんなチャート分析を紹介したいと思います。
まとめ
今回はPythonで投資のチャート分析をする方法を紹介しました。
コーディングは以下の本を参考にしています。
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