ゼミのグループで「東京オリンピックに向けて伸びて行く」14銘柄をピックアップしました。
ざっくり分けると三つあり
1. 建設業界
2. オリンピックナショナルチームのスポンサー企業
3. スポーツ用品メーカ
の三つを中グループとして14銘柄選びました。この選定にもRを使いましたが、それはまた次の機会に行いたいと思います。
library(dplyr) library(tidyverse) library(quantmod) library(PerformanceAnalytics) library(ggplot2) library(fPortfolio)
パッケージは上記のものを使います。
quantmodパッケージで簡単に株価の取得ができるのでそちらを14銘柄分やりました。
こちらが株式のリストです。
> final_sl 銘柄コード.優先市場名 株銘柄名 現在値..基準価格..前日比 株式投資.収益率3年..日経J1000 1 1414\n東証１部 ショーボンドホールディングス（株） 8,060\n+70\n14:32 +74.1%\n+34.7%\n+39.4ポイント 2 1720\n東証１部 東急建設（株） 1,148\n-2\n14:34 +117.5%\n+34.7%\n+82.8ポイント 3 1766\n東証１部 東建コーポレーション（株） 13,470\n±0\n14:30 +184.5%\n+34.7%\n+149.8ポイント 4 1801\n東証１部 大成建設（株） 6,130\n-50\n14:30 +101.3%\n+34.7%\n+66.5ポイント 5 1811\n東証１部 （株）錢高組 6,190\n-20\n14:24 +100.0%\n+34.7%\n+65.3ポイント 6 1884\n東証１部 日本道路（株） 6,620\n-40\n14:29 +28.1%\n+34.7%\n-6.6ポイント 7 1944\n東証１部 （株）きんでん 1,853\n-5\n14:33 +77.1%\n+34.7%\n+42.4ポイント 8 1950\n東証１部 日本電設工業（株） 2,395\n-23\n14:32 +62.0%\n+34.7%\n+27.3ポイント 9 2269\n東証１部 明治ホールディングス（株） 10,040\n+120\n14:30 +89.4%\n+34.7%\n+54.6ポイント 10 7177\nジャスダック ＧＭＯフィナンシャルホールディングス（株） 730\n-6\n14:33 -- 11 7936\n東証１部 （株）アシックス 1,732\n+3\n14:34 -43.1%\n+34.7%\n-77.9ポイント 12 8022\n東証１部 美津濃（株） 3,345\n+5\n14:34 +17.7%\n+34.7%\n-17.0ポイント 13 8114\n東証１部 （株）デサント 1,905\n+29\n14:34 +51.7%\n+34.7%\n+17.0ポイント 14 9202\n東証１部 ＡＮＡホールディングス（株） 4,637\n+16\n14:34 +60.2%\n+34.7%\n+25.5ポイント
データ準備
SHOBONDO <- getSymbols("1414",src="yahooj",auto.assign=FALSE)
#オブジェクトに四桁の証券番号を設定しyahoo financeからのxts型の時系列データ読み込ませます
shobondo <- SHOBONDO[,6]
#始値とかたくさんデータがありますが、そこは特に今回は必要ないので6つ目の終値だけを残します。
colnames(shobondo) <- c("shobondo")
shobondo_month <- apply.monthly(shobondo, mean)
#apply.monthly()関数で月次データに変換
shobondo_return <- Return.calculate(shobondo_month)
#Return.calculate()関数で前月比を計算
shobondo_return <- shobondo_return[-1,]
#最初のデータは比較する前データがないのでカットします
こんな感じで14銘柄分作成しました。
データ統合&加工
returns <- merge( mizuno_return, asics_return, descente_return, ana_return, gmo_return, token_return, meiji_return, shobondo_return, tokyu_return, taisei_return, zenitaka_return, nihon_return, kinden_return, densetsu_return, osjb_return) write.zoo(returns, "returns.csv", sep=",") returns_csv <- read.csv("returns.csv")
統合したデータを最後に便宜上csvデータに変換しました。
> head(returns_csv) Index mizuno asics descente ana gmo token meiji shobondo tokyu taisei zenitaka nihon kinden densetsu 1 2007-02-28 0.02269582 -0.03484882 -0.0484186212 0.076488953 NA -0.033838675 NA NA -0.01797078 0.091042781 0.085226206 0.06675875 0.02640605 0.0439884538 2 2007-03-30 -0.01388298 -0.07138884 0.0103498406 -0.004004993 NA -0.167240466 NA NA -0.03101938 0.001878855 0.001169677 -0.04779374 -0.03908642 -0.0598894604 3 2007-04-27 -0.01420324 0.14684786 0.0127790319 0.002441990 NA -0.073338369 NA NA -0.08641176 0.020255616 -0.035188370 -0.03784089 0.20024723 -0.0005958235 4 2007-05-31 -0.03389126 -0.01104726 0.0005076834 -0.010724646 NA 0.007727567 NA NA -0.06779375 -0.065514829 0.021403458 -0.02012808 -0.07512478 -0.0277078377 5 2007-06-29 -0.04191109 0.02466441 0.0306105611 0.003780525 NA 0.048220613 NA NA -0.02881200 0.028783658 0.039181472 0.03610265 -0.01516242 0.0373258721 6 2007-07-31 -0.01054494 0.07857166 0.0818989673 -0.013538274 NA 0.171369782 NA NA -0.02289352 0.010491877 -0.003052969 0.04701931 0.04586779 0.0596269727 osjb 1 -0.07245125 2 -0.07814213 3 -0.09096905 4 0.03872594 5 -0.01742739 6 -0.06967905
ちなみにこんな感じになりました。
indexには日付が入ってます。さらに、企業には2007年時点では上場していないところもあることもわかります。
これを踏まえてさらに加工します
stock_return <- gather(returns_csv, key = stock, value = price_return, mizuno, asics, descente, ana, gmo,token, meiji, shobondo, tokyu, taisei, zenitaka, nihon, kinden, densetsu, osjb) mon_stock_return <- stock_return %>% separate(Index, c("year", "month", "day"), sep="-") %>% unite(Index, c("year", "month"), sep="-") %>% select(-day)
統合したデータを整然データへと変換。日付データが見づらいので分解していらないところを除いてまた結合しました。
> head(mon_stock_return)
Index stock price_return
1 2007-02 mizuno 0.02269582
2 2007-03 mizuno -0.01388298
3 2007-04 mizuno -0.01420324
4 2007-05 mizuno -0.03389126
5 2007-06 mizuno -0.04191109
6 2007-07 mizuno -0.01054494
結構見やすくなってます。
データ分析
returns_ts <- as.timeSeries(returns_csv) returns_ts <- replace(returns_ts, which(is.na(returns_ts)), 0)
ts型のデータへと変換し、欠損値を0へと置き換えました。
nsl_effFrontier <- portfolioFrontier(returns_ts, constraints = "LongOnly") plot(nsl_effFrontier,c(1,2,3,4))
便利な世の中ですね。portfolioFrontier()関数で一気に効率的フロンティアを算出できます。
ここで効率的フロンティアの可視化ができたので、次はそのポイントでの資産の配分などを求めていきます。
stock_list <- c("mizuno", "asics", "descente", "ana", "gmo","token", "meiji", "shobondo",
"tokyu", "taisei", "zenitaka", "nihon", "kinden", "densetsu", "osjb")
nsl_frontierWeights <- getWeights(nsl_effFrontier)
colnames(nsl_frontierWeights) <- stock_list
nsl_risk_return <- frontierPoints(nsl_effFrontier)
getWeights()で資産配分のデータを取得します。
nsl_mvp <- minvariancePortfolio(returns_ts, spec=portfolioSpec(), constraints="LongOnly") nsl_tangencyPort <- tangencyPortfolio(returns_ts, spec=portfolioSpec(), constraints="LongOnly") nsl_mvpweights <- getWeights(nsl_mvp) nsl_tangencyweights <- getWeights(nsl_tangencyPort) nsl_weight_df <- data.frame(nsl_mvpweights) nsl_stocklist_weight <- cbind(stock_list, nsl_weight_df)
ここからggplot2で可視化をして来ます。
ggplot(nsl_stocklist_weight,
aes(x=stock_list, y=nsl_weight_df)) +
geom_bar(stat="identity", aes(fill=stock_list)) +
labs(x="Assets", y="Weight") +
ggtitle("Minimum Variance Portfolio Optimal Weights") +
geom_text(aes(label=nsl_weight_df),position=position_dodge(width=0.9), size=3.5)
見づらいですけど、こんな感じです。
> nsl_dft <- data.frame(nsl_tangencyweights)
> nsl_dft
nsl_tangencyweights
mizuno 0.000000000
asics 0.000000000
descente 0.069959609
ana 0.000000000
gmo 0.000000000
token 0.000000000
meiji 0.496777936
shobondo 0.388033784
tokyu 0.000000000
taisei 0.000000000
zenitaka 0.041828674
nihon 0.000000000
kinden 0.000000000
densetsu 0.003399996
osjb 0.000000000
次のポストでは実際にそれぞれの株価データの可視化とか、運用成績などを報告できたら良いなと思います。
