2017年2月末の資産運用

 2月は決算発表でボコボコにされながらも若干プラスということで+1.34%でした。年間では+4.95%とツイッターを見る限り冴えない感じだと思われます。マザーズ指数の年初来パフォーマンスは10%超となっているので、20%超の人も多いんだろうなぁ。羨ましい。

 

 とは言え、自分の行動の浅はかさが目立ち反省しっぱなしなのと、ちょっと過熱感ありすぎかなという考えの基、2月の中旬以降はポジションの現金化を行い、今日時点で株のポジションは運用資産中22%となっています。当面株の比率を50%以上にはしないようにしていきたいと思います。

 

 反省の一つは面倒くさがり、調査を怠り、ポートの入れ替えを予定通り行わなかったことです。そのため、マクロ的な観測と個別材料を調査したいと思います。具体的には株探の記事を毎日15分ずつ読もうかなと思います。5月までは様子見かなぁ。

 

 株に関しましては、かなり早降りな感もありますが、今後どうなるんですかなぁという感じです。しかし思うに、株ははや降りするよりも、腐る前が一番美味しい・・・ではなく、腐る前が一番上がるということで、暴落に少々巻き込まれるても、長く持ってたほうが勝ちかなというのを思っております。

 しかしそのためにはしっかりと銘柄調査をしていないといけません。もっとお金を増やすことに貪欲にならないと!厳しい世界ですので。

JPXの新規上場のデータを使いやすく整形する②

 JPXのページにある新規上場の表を使い勝手よくするということを以前行いました。そしてやるやると言いながら、全部への拡張を忘れていました。でも、今回は全部に拡張はしていません。これはこのあと示すコードを関数化してアドレスと年を引数にするだけのことだと思う。まぁ私も週末にでもやってみよう。

 一旦やったので簡単かと思いきや、ページを見てもわからない部分が多かったのは驚きでした。というか、乗せるの面倒だから大体こんな感じというコードの乗せ方って不十分であると今回も気付かされました。ということで、今回もコードはギットハブにあります。

こちら(2015年以前) https://github.com/hogarakaogawa/study/blob/master/ipodata_before_2015.py (2016年から) https://github.com/hogarakaogawa/study/blob/master/ipodata.py

 前回の記事を読むとsplit()を利用すれば簡単に分けられるということでしたが、ループを使わなければいけないという重要なことが書かれていませんでした。列ごと一気にわけられるのかと思った私は、df[‘columns name’].split(‘(’)みたいな感じで分けてしまおうと思ったけど出来ず、ブログを見ながらなんでだろうと頭を悩ませました。

#上場日と上場承認日で分ける
date = {}

for i in df3.index:
    df3.loc[i,'date'] = df3.loc[i,'date'].replace(')','')
    ipodate = df3.loc[i,'date'].split('(')
    date[i] = ipodate

 上のような感じでやればいいみたいです。あと、オーバーアロットメントのところは、削除しまくってやるので、破壊的だという警告がたくさん出まくったり動かなくしたので、データフレームのまま弄るのではなく、オブジェクトをコピーして作ってそれを望む形に整えるという感じにしました。

uridashi = {}

ud = df4['uri'].copy()

for i in range(len(ud)):
    ud[i] = ud[i].replace(')','')
    ud[i] = ud[i].replace('OA','')
    urid = ud[i].split('(')
    if ud[i] =='-':
        urid = ['0','0']
    if len(urid) ==1:
        urid.append('0')
    uridashi[i] = urid 

u = pd.DataFrame(uridashi).T
u.columns = ['売り出し(千株)', 'オーバーアロットメント(千株)']

 なんか色々エラーを吐きながらも動くのだったら無視して放置してやってたけれど、こんな感じでは快適なやつとかは直していこうと思う。今回もまだ一箇所破壊的な部分があるし、気が向いたら直したいところです。

 元のサイトの問題としては、2015年以前のもの(2015年含む)は上場の発表日が入っていないので、同じプログラムでは対応できないということで、一行だけ抜いたのを作らないといけないということです。あとこのままだと、数字で見えても文字列だったりするので、計算が文字列になってしまうので、これを直さないといけないという感じです。それが出来たら、季節性とか見たいけど、2013年からの分なんでちょっとデータが少ない気もしますねぇ。

mazarimono.hatenadiary.jp

【追記】(3/2) 作ったデータが何処かにアップできないかなと思っていましたが、githubにおいといたらよいではないかという事実に気づいたので置いてみました。ipo_2013.csvみたいな形であるのがそれです。

https://github.com/hogarakaogawa/study

オプションのライブラリivolat3を使う

 ヨーロピアンオプション用のライブラリをドリラー先生が作っておられるので、それを使ってオプションの動きをわかりやすく出来るようなプログラムを一回作ってみようと思い、思い立ったが吉日ということでちょっと前に作ってみました。

 どんな感じかというと、オプションの価格、デルタ、ガンマ、ベガ、セータをグラフで表示して、それの価格や残存時間、ボラティリティのパラメーターを動かしたら、そのグラフが動くというもので、視覚的にどのような動きになるかわかりやすいかなと思い作ってみました。

 

 ヨーロピアンオプションのライブラリはivolat3でググルと出てきます。pip install ivolat3で簡単にオプションのパラメータを求めることが出来ます。いや~便利。

github.com

 で、gitも最近使う練習をしてるので、それをgithubにあげてみました。どうやんねんと思ったけれど、githubのhelpを読みながらやったら簡単だった。それまで日本語記事を探ってあーでもないこーでもないとなっていたのですが、なんかもっとシンプルだった。やり方わからなければ、最初に公式のドキュメント読んで、それでも出来ない場合、違うとこを掘るという感じにしたほうが良いのかもしれない。

 

 github初心者としてわからないのは、今回作ったやつは、ipywidgetsというライブラリでチャートが動くのだが、残念ながらその動きはgithub上では再現されない。github上ではただの固定化されたグラフであり、何の面白みもない。これは動かせるようになるように出来るのかというのが一つの疑問です。多分出来るのだろうけど、どうやったら良いのか。github関連の記事を読んでみないといけません。

 一先ず、今回作ってみたやつは下のリンクにあります。

github.com