プログラミングで投資の分析ができる？Pythonでベストな投資先を見つけた話

#ライブラリをインポート
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

#データの期間
start = '2000-08-03'
end = datetime.date.today()

#金価格のデータ、USD/once単位
gold_df = data.DataReader('GC=F', 'yahoo', start, end) 

#M2のデータ、Billions USD単位
m2_df = data.DataReader('WM2NS', 'fred', start, end) 

#指標を作成するデータ
ratio_df = pd.DataFrame()
ratio_df['gold'] = gold_df['Close']
ratio_df['M2'] = m2_df['WM2NS']
#欠損の削除
ratio_df.dropna(inplace=True)

#金価格をM2で割った指標を作成
ratio_df['ratio'] = ratio_df['gold'] / ratio_df['M2'] 
ratio_df.dropna(inplace=True)

#グラフに使用するデータ
ratio_date = ratio_df.index
ratio = ratio_df['ratio']

#グラフの表示と保存
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.plot(ratio_date, ratio, lw=2, label = 'Gold to M2', color='g')
plt.legend(loc=1, fontsize=18)
plt.xlabel('year', fontsize=18)
plt.ylabel('Gold price(USD)/M2(Billions USD)', fontsize=18)
plt.tick_params(labelsize=18)
plt.savefig("goldm2_ratio.png")

#単純移動平均の計算
ratio_df['SMA1'] = ratio_df['ratio'].rolling(window=50).mean()
ratio_df['SMA2'] = ratio_df['ratio'].rolling(window=200).mean()

#グラフ用のデータ
ratio_date = ratio_df.index[-1000:]
ratio_close = ratio_df['ratio'][-1000:]
ratio_sma1 = ratio_df['SMA1'][-1000:]
ratio_sma2 = ratio_df['SMA2'][-1000:]

#グラフの表示と保存
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.plot(ratio_date, ratio_close, lw=2, label = 'Gold to M2', color='g')
plt.plot(ratio_date, ratio_sma1, lw=2, label = 'SMA50', color='b')
plt.plot(ratio_date, ratio_sma2, lw=2, label = 'SMA200', color='r')
plt.legend(loc=1, fontsize=18)
plt.xlabel('year', fontsize=18)
plt.ylabel('Gold price(USD)/M2(Billions USD)', fontsize=18)
plt.tick_params(labelsize=18)
plt.savefig("goldm2_SMA_ratio.png")