安曇野ライク・ブログ

シリーズ物にハマっていますが、今日のネタは株価のデータ分析です。今回は右のYouTube動画の教材をもとに、自分なりにパソコンで遊んでみました。例によって、Pythonのプログラミング言語でデータを分析するものです。ご興味ある方は、右画像のリンク先動画をご覧ください。このサイトに添付してあったデータファイルを用いて、自分なりに操作した一例が下図です。今回は興味のあったヤマトホールディングス（株）のここ１年半の株価動向を調べてみました。このコロナ禍でどこも不景気ですが、クロネコあたりの景気はどうか、気になった次第です。グラフは小さくて見にくいのですが、上図がストックプライスで、色分けしているのが終値と5, 25, 50日の各単純移動平均を示したものです。その下の図は出来高です。銘柄のコードを東京証券取引所で調べて、下図の最上段の最後に入力（ヤマトは9064.jp）すると、たちどころにグラフ化します。あまり株価には興味がないのですが、景気の動向を見るに、

• クロネコはコロナ騒動下でも多忙だったようですが、それでも春先には株価が急落して、蚊帳の外ではなかったようです。それでも最近は持ち直してだいぶ元気になった感じです。
• 株の動向を見るのに単純平均値の推移を見て、売り買いの目安の一つにするのだそうですが、なかなか専門家でないのでよくわかりません。

Pythonでまだまだいろいろと遊べそうで、梅雨の籠り時に打ってつけのようにも思っています。

今ハマっているのが、題記の件です。（その１）で触れましたが、当初、購入した本は読んではみたものの、購入するまでのものではなかったことを痛感しました。今は自分好みの教材がインターネットに目白押しで、その中から選ぶのが適当でした。ネット上で私にとってとても充実しているのが、右の一例のYouTube動画、KinoCodeと言うサイトです。入門コースがたくさんあって、どれも無料ながら実によくできた内容で、目から鱗です。今回は右上のYouTube動画の教材をもとに、自分のパソコンにPython環境を整えて、動画内容を検証してみました。Pandasと言うPythonのライブラリーを使って、統計処理するものです。ご興味ある方は、リンク先の動画をご覧ください。このサイトに添付してあったデータファイルをダウンロードして、自分なりに操作した一例が下図です。動画では総務省のstat情報から日本の人口統計を元に、Pythonで加工する手順が述べられています。そこで、自分なりに下画面の最後に長野県の情報をグラフ化してみました。その上のグラフが教材通りの画面で東京都の出力例で、これを元に自分ながら工夫してタイトル名と図形の大きさを指定してみました。1920年から2015年までおよそ100年間の都道府県別の人口を５年毎に表記できるようになりました。縦軸は人口の数値ですが、横軸は年度ではなく表から読み取った際の行の数値が表示されています。この際、横のX軸を年数表示しようと試みたのですが、半日かけてもできませんでした。さて、以下のグラフ化から興味深いことを知りました。

• 東京都の人口は100年前の400万人弱（3,699,428）から今日の約1,350万まで、３倍強に膨れ上がっていて、如何に人口が都市に集中していたかが計り知れます。
• さて、東京都の人口が終戦の年、1,945年に激減していることです。これまた、如何に終戦時の空襲の凄さを想い知るようです。いや待てよ、学童疎開が反映されているのかな？
• 長野県は終戦後に一気に人口が増えましたが、その後は横ばい状態です。面白いのは女性の人口の方が、一貫して多いことです。珍しい県のようですが、詳細までは調べておりません。Pandas得意の重回帰分析でもして男女比の有意順を検証するのも面白そうです。

何やらPythonの凄さにハマってしまい、このところ読書がはかばかしくない状況です。