Rで株価〜RFinanceYJ関数を使う2

アベノミクス効果で日経平均株価が15000円を越えた。
(また下がっちゃったけどね)
RFinanceYJ()関数が使えるようになったのでその傾向を見てみようと思います。

Rも慣れてきたので、そろそろ経営状態を解析できるようになりたい。
経営状態をはかるための指標は、以下の5つ。
1.安定性
2.収益力
3.ROA
4.ROE
5.資金繰りと財務健全性

これらについて探ることによって機械的に理解できる関数を作ってみようとも思いますが、それは今後おいおい。

ということで解析を始める。

> library(RFinanceYJ)
> nikkei <- quoteStockTsData('998407.O', since='1991-01-04') 1991年からのデータが最古らしいので、Sinceを1991に設定。 head()関数でデータを確認。 > head(nikkei)
date open height low close volume adj_close
5504 1991-01-04 23827.48 24109.89 23796.36 24069.18 0 0
5503 1991-01-07 24036.99 24036.99 23735.59 23736.57 0 0
5502 1991-01-08 23707.70 23707.70 22859.28 22897.84 0 0
5501 1991-01-09 22846.76 23098.74 22662.49 22969.27 0 0
5500 1991-01-10 22924.75 23184.75 22711.91 23047.36 0 0
5499 1991-01-11 23077.70 23241.02 22855.76 23241.02 0 0

横軸をdateに、縦軸を終値(close)として線グラフ出力します。

> plot(nikkei[,1],nikkei[,5],type=”l”,xlab=”Year”,ylab=”ClosingPrice”)
スクリーンショット 2013-05-19 18.51.32

1990年以降の経済上重要な日と前後の関係を調べてみます。
1990年以降経済に影響を与えたイベントを以下として、abline()関数でマーキングします。

参考としたのは、電通のHPにある「【電通】広告景気年表」。1945年からの政治経済の動向がまとまった良い参考資料。
このデータの良いところが日本にとってポジティブな指標には「◯」、ネガティブな出来事には「✕」が入っている点。色々な視点があるはずの指標ですが、景気への影響度合いを加味した指標と解釈してそのまま鵜呑みにしてみる。
このデータの中から日付データが入っているものを加工し、◯指標のものをblue線に、✕指標のものをredにして視覚的に分かりやすくした。
結果、382ポイントの出来事が抽出できた。
さっそくプロットしてみる。

ベースとなる線グラフを描画。

> plot(nikkei[,1],nikkei[,5],type=”l”,xlab=”Year”,ylab=”ClosingPrice”)

続いて出来事をabline()関数で描画。

> abline(v= as.numeric(as.POSIXct(“1991-1-17″)),col=”red”)
> abline(v= as.numeric(as.POSIXct(“1991-2-27″)),col=”red”)
> abline(v= as.numeric(as.POSIXct(“1991-2-28″)),col=”red”)
> abline(v= as.numeric(as.POSIXct(“1991-1-30″)),col=”red”)
<中略>
> abline(v= as.numeric(as.POSIXct(“2012-12-16″)),col=”blue”)

スクリーンショット 2013-05-26 18.55.35

なかなかアーティスティックな図表になった。

悪いニュースである赤い線が太くなっている点がいくつかある。
1991年、1993年、1998年、2005年、2011年。
これらの線を起点に日経平均株価が激しく低下しているのがわかる。
逆に上昇傾向にあるときは青い線が連続で生じていることがわかる。
バッドニュースが連続するのは間断の差なくあらわれ景気に大打撃を与える。
一方グッドニュースは連続して生じるが束にならないと景気に正の影響を与えない。

景気とニュースは密接な関係があることがわかった。
あとはどの程度与えるものなのかはまた今度調べてみることに。

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