2022年に株式投資するならどれがいいの？グロース株とバリュー株をPythonで比較した話

#ライブラリのインポート
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

#日付
start = '2000-01-03'
end = datetime.date.today()

 #グロース株
ivw_df = data.DataReader('IVW', 'yahoo', start, end)
ivw_open = ivw_df['Open']
ivw_close = ivw_df['Close']
ivw_high = ivw_df['High']
ivw_low = ivw_df['Low']

 #バリュー株
ive_df = data.DataReader('IVE', 'yahoo', start, end)
ive_open = ive_df['Open']
ive_close = ive_df['Close']
ive_high = ive_df['High']
ive_low = ive_df['Low']

#バリュー株/グロース株の指数を作る
ratio_df = pd.DataFrame()
ratio_df['Open'] = ive_open / ivw_open
ratio_df['High'] = ive_high / ivw_high
ratio_df['Low'] = ive_low / ivw_low
ratio_df['Close'] = ive_close / ivw_close
#空欄の削除
ratio_df.dropna(inplace=True)

#グラフ作成用のモジュールをインポートする
#conda install -c conda-forge cufflinks-py
import cufflinks as cf
import plotly.offline as plyo
plyo.init_notebook_mode(connected=True)

#グラフデータを入力する
qf = cf.QuantFig(
    ratio_df, #データ
    title='Value to Growth ratio', #グラフタイトル
    legend='top', #凡例の場所
    name='Value/Growth' #凡例に表示する名前
)

#グラフの表示と保存
plyo.iplot(
    qf.iplot(asFigure=True), #グラフを表示する
    image='png', #png形式で保存する
    filename='valuegrowth' #保存するファイル名
)

#移動平均を計算する
ratio_df['SMA1'] = ratio_df['Close'].rolling(window=50).mean()
ratio_df['SMA2'] = ratio_df['Close'].rolling(window=200).mean()

#グラフに表示するデータを用意する
ratio_date = ratio_df.index
ratio_close = ratio_df['Close']
ratio_sma1 = ratio_df['SMA1']
ratio_sma2 = ratio_df['SMA2']

#グラフを表示して保存する
plt.figure(figsize=(20, 10))
plt.plot(ratio_date, ratio_close, lw=2, label = 'Close', 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('ratio', fontsize=18)
plt.tick_params(labelsize=18)
plt.savefig("valuegrowth_SMA2.png")