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

こんにちは、ウチダです。

最近は株式をほとんど売却して、金・銀・仮想通貨を買い集めています。

株式を売却したのは、自分なりの分析を通して、すごく割高だと感じたためです。

特にGAFAMに代表されるグロース株は割高に感じています。

今回はその分析に使用した、グロース株とバリュー株を比較したチャートの作り方を紹介します。

(参考:2022年に投資するなら株式と金のどっちがいい?

グロース株は超割高!?Pythonで投資を分析しよう

グロース株は超割高!?Pythonで投資を分析しよう

投資の勉強をする時は、YouTubeでバフェット太郎さんの動画をよく見ています。

株式投資がテーマの時に、グロース株とバリュー株を比較するチャートが出てきました。

5:55あたりです。

バリュー株としてIVX(S&P Value Index Cash)、グロース株としてIGX(S&P Growth Index Cash)をが出てきます。

IVXをIGXで割った指標を使って、株式市場のトレンドを読み取るシーンがあります。

これを見て、同じチャートを作りたい!と思い、今回はPythonのプログラミングでチャレンジしました。

プログラミング言語Pythonを使って独自の分析チャートを作成しよう!

プログラミング言語Pythonを使って独自の分析チャートを作成しよう!

Pythonはデータ分析に強いプログラミング言語です。

コードがシンプルで分かりやすいため、誰でも無料で身につけることができます。

今回はバリュー株指数をグロース株指数で割った独自の指数を作成します。

ただ、バフェット太郎さんと同じ指数を使いたいのですが、データが見つかりませんでした。

そこで、Yahoo Financeにあった類似の指数を使うことにしました。

バリュー株指数にはiShares S&P 500 Value ETF(IVE)、グロース株にはiShares S&P 500 Growth ETF(IVW)を使います。

#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
)

作成したグラフがこちらです。

バリュー株をグロース株の指数で割ったグラフ

この指標は上昇すると、バリュー株が大きく上昇していることを意味します。

下落はグロース株が大きく上昇していることを意味します。

2000年から2008年まではバリュー株が大きく伸びた期間でした。

バリュー株がグロース株を大きくアウトパフォームしていました。

しかし、それ以降はグロース株が大きく伸び続けました。

特にGAFAMに代表される巨大テック企業が成長した期間です。

2021年10月時点でも、グロース株が強いように感じます。

では、指標は今後どうなるのか?

移動平均を見て考えます。

今後の株式市場のトレンドはどうなる?Pythonで分析しよう

#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")

作成したグラフはこちら。

バリュー株をグロース株で割った指数に移動平均を表示する

チャートには50日と200日の単純移動平均線を追加しました。

2020年以降、W字型のチャートを作っているように見えます。

ダブルボトムは上昇トレンドへの転換点とも言われます。

(参考:ダブルトップ&ダブルボトム

今後はバリュー株の上昇に期待できるかもしれません。

バリュー株に投資するなら今のうちだと思います。

Pythonで投資の分析をするなら、この本がおすすめです。

ここまで読んでいただきありがとうございました。^^

1995年生まれ、佐賀県出身。 高専を卒業して大手化学メーカーの研究職に就職するが、投資で1200万円作ったので好きなことをやろうと決め、5年で退職する。 現在は保険代理店に勤めながらお金から自由になる仕組みづくりに挑戦している。 趣味は国内旅行。「コロナが明けたら旅行に行こう」が妻との合言葉。

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