プログラミングで投資の分析ができる？為替が円安になっている理由を分析した話

#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

jp_df = pd.read_csv('mblong.csv')
jp_df['date'] = pd.to_datetime(jp_df['date'])
jp_df.index = jp_df['date']
jp_mb = jp_df['monetarybase'].astype(int) *100

#データの期間
start = '1970-01-31'
end = datetime.date.today()

#USのデータ、Millions USD単位
us_df = data.DataReader('BOGMBASE', 'fred', start, end) 
us_mb = us_df['BOGMBASE']

#指標を作成するデータ
ratio_df = pd.DataFrame()
ratio_df['us_mb'] = us_mb
ratio_df['jp_mb'] = jp_mb
#欠損の削除
ratio_df.dropna(inplace=True)

#日本のMBを米国のMBで割った指数を作成
ratio_df['ratio'] = ratio_df['jp_mb'] / ratio_df['us_mb']
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 = 'JPY to USD', color='g')
plt.legend(loc=0, fontsize=18)
plt.xlabel('year', fontsize=18)
plt.ylabel('JP MB(Million Yen)/US MB(Millions Dollar)', fontsize=18)
plt.tick_params(labelsize=18)
plt.savefig("jpusmb_ratio.png")

#米ドル円の推移
usdjpy_df = data.DataReader('USDJPY=X', 'yahoo', start, end) 
usdjpy_date = usdjpy_df.index
usdjpy_rate = usdjpy_df['Close']

#グラフ用のデータ
ratio_date3 = ratio_df.index[-300:]
ratio_close3 = ratio_df['ratio'][-300:]

#グラフの表示と保存
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.plot(ratio_date3, ratio_close3, lw=2, label = 'JPY to USD(MB)', color='g')
plt.plot(usdjpy_date, usdjpy_rate, lw=2, label = 'USDJPY Rate', color='r')
plt.legend(loc=0, fontsize=18)
plt.xlabel('year', fontsize=18)
plt.ylabel('USDJPY', fontsize=18)
plt.tick_params(labelsize=18)
plt.savefig("jpusmb_rate.png")