休日の戯れですが。
ここ1-2年程度本格的になにかひとつでもプログラミングコード使えるようにしておいて、データ分析的なものを作れなければなと思い、色々試行錯誤していた。
特に投資関連データを非常に集めやすいということと、コードの書き方の容易さを考慮してPythonの勉強を本格的にやって、Progateで勉強を始めて、外国人がPythonコードの解説行っているYoutube動画を見ながら自分でお試し的に色々投資関連Pythonコードを作ってきて、まあずぶの素人と比べれば色々出来ますよねぐらいのレベルにまですることはできた。
そこで一つCNNのFear＆Greedインデックスのようなブルベア指数を独自に作成できないものかと思いつき、少しデータを作ってみることにした。
今のところ考慮している要素は以下の通りだ。
VIX指数が最近役に立たないので、VIX指数自体を要素に入れるのは今回除外した。
・VIX先物建玉増減
・VIXコール出来高
・VIXとVIX三ヵ月先物差
・CBOEスキュー指数
・ナスダック100株価の1年移動平均線との乖離率
・ナスダック100構成銘柄の出来高の5営業日平均が過去1年平均より多い銘柄の比率（追記）
・投資適格債とハイイールド債のスプレッド差
・投資適格債のスプレッド
・短期社債ー長期社債スプレッド
・FRB公表ポリティカルアンサーテイン指数
・中国本土株信用買い残高増減
・ストックローン残高推移
・ヘッジローン残高推移
これらを要素に入れてデータ収集して、統計的処理を加えてかつウェイト付けをしてこねこね処理して作ったブルベア指数が以下の通りである。
（なおどういう処理したかは企業秘密）
＜独自ブルベア指数の推移＞
VIXコールオプションの出来高データが2019年10月までのヒストリカルデータしかないためそれ以前の検証ができないのだが、まあまあそれっぽいデータが作れたように思える。
見方としては50が中立で、70以上は非常にブル、30以下はベアという見方でいいと思う。
ただし相場が好調な時は基本的には50以上で推移し、不調時は50以下でしか推移しない傾向にあるため相場が好調な時と不調な時が見方えお変える必要性がある。
指数値が70以上であれば基本的にはポジションの利益確定・中長期ロングではなく短期ロングでいかにぶん回すかというのを意識すべきステージになると思う。
指数が50付近の時は相場が好調な時は押し目で、一方で不調時は戻り売りタイミングとなる。
一方で30以下になれば中長期ポジションロング・短期でのショートのぶん回しなどの目安になるかなと思う。
この独自ブルベア指数は当面はツイッターで毎営業日（米国休日除く）つぶやく予定ですので、もしご興味ある方はツイッターフォローよろしくお願いいたします。
＜ツイッターアカウント＞
https://twitter.com/Makoto_Mura
まだ相場のブルベアを計算する上で全ての要素を考慮しているかどうかと言われると微妙なので、引き続き加えるべき要素があったりなどしたらブルベア指数計算時のロジックに随時変更を入れていく予定です。
ロジックの変更などがありましたら随時ツイッターでロジックの変更のお知らせと計算定義の直しについてはこの記事上で行わせていただきます。
なお、上記ブルベア指数を作成する上では全て無料で公開されているデータを使用して作成しているのでぶっちゃけ言えば誰でも作ろうと思えば作れるものである。
こういったデータを作る上で作成してきたPythonコード一覧を色々記事にしておりますので、興味ある方はそちらもごらんください。
＜参考記事＞
https://note.com/makotomuragoe
特に活用したコードは下記一覧になる。
最大50,000Tポイントが貰える 第2回SBI証券のポイント投資ご紹介キャンペーン
ここ1-2年程度本格的になにかひとつでもプログラミングコード使えるようにしておいて、データ分析的なものを作れなければなと思い、色々試行錯誤していた。
特に投資関連データを非常に集めやすいということと、コードの書き方の容易さを考慮してPythonの勉強を本格的にやって、Progateで勉強を始めて、外国人がPythonコードの解説行っているYoutube動画を見ながら自分でお試し的に色々投資関連Pythonコードを作ってきて、まあずぶの素人と比べれば色々出来ますよねぐらいのレベルにまですることはできた。
そこで一つCNNのFear＆Greedインデックスのようなブルベア指数を独自に作成できないものかと思いつき、少しデータを作ってみることにした。
今のところ考慮している要素は以下の通りだ。
VIX指数が最近役に立たないので、VIX指数自体を要素に入れるのは今回除外した。
・VIX先物建玉増減
・VIXコール出来高
・VIXとVIX三ヵ月先物差
・CBOEスキュー指数
・ナスダック100株価の1年移動平均線との乖離率
・ナスダック100構成銘柄の出来高の5営業日平均が過去1年平均より多い銘柄の比率（追記）
・投資適格債とハイイールド債のスプレッド差
・投資適格債のスプレッド
・短期社債ー長期社債スプレッド
・FRB公表ポリティカルアンサーテイン指数
・中国本土株信用買い残高増減
・ストックローン残高推移
・ヘッジローン残高推移
これらを要素に入れてデータ収集して、統計的処理を加えてかつウェイト付けをしてこねこね処理して作ったブルベア指数が以下の通りである。
（なおどういう処理したかは企業秘密）
＜独自ブルベア指数の推移＞
VIXコールオプションの出来高データが2019年10月までのヒストリカルデータしかないためそれ以前の検証ができないのだが、まあまあそれっぽいデータが作れたように思える。
見方としては50が中立で、70以上は非常にブル、30以下はベアという見方でいいと思う。
ただし相場が好調な時は基本的には50以上で推移し、不調時は50以下でしか推移しない傾向にあるため相場が好調な時と不調な時が見方えお変える必要性がある。
指数値が70以上であれば基本的にはポジションの利益確定・中長期ロングではなく短期ロングでいかにぶん回すかというのを意識すべきステージになると思う。
指数が50付近の時は相場が好調な時は押し目で、一方で不調時は戻り売りタイミングとなる。
一方で30以下になれば中長期ポジションロング・短期でのショートのぶん回しなどの目安になるかなと思う。
この独自ブルベア指数は当面はツイッターで毎営業日（米国休日除く）つぶやく予定ですので、もしご興味ある方はツイッターフォローよろしくお願いいたします。
＜ツイッターアカウント＞
https://twitter.com/Makoto_Mura
まだ相場のブルベアを計算する上で全ての要素を考慮しているかどうかと言われると微妙なので、引き続き加えるべき要素があったりなどしたらブルベア指数計算時のロジックに随時変更を入れていく予定です。
ロジックの変更などがありましたら随時ツイッターでロジックの変更のお知らせと計算定義の直しについてはこの記事上で行わせていただきます。
なお、上記ブルベア指数を作成する上では全て無料で公開されているデータを使用して作成しているのでぶっちゃけ言えば誰でも作ろうと思えば作れるものである。
こういったデータを作る上で作成してきたPythonコード一覧を色々記事にしておりますので、興味ある方はそちらもごらんください。
＜参考記事＞
https://note.com/makotomuragoe
特に活用したコードは下記一覧になる。
【コピペでOK】CBOEサイトからVIX先物のデータをPythonでスクレイピングする方法
【コピペでOK】Pythonコードで色々な銘柄の1年移動平均線に対する株価の統計的なばらつきをグラフ化する方法
【コピペでOK】CBOEサイトからオプション出来高情報をPythonでスクレイピングする方法
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