crosshyou

主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。

SPDR S&P 500 ETFのリターンをセクターSPDR ETFのリターンで分析する2 - R言語のmatrix関数やrbind関数やcbind関数をつかって、リターンのデータを用意する。

 

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前回はpdfetch_YAHOO関数でYahoo FinanceからSPDRの株価データを取得しました。

今回は株価データからリターンのデータを計算しようと思います。

str関数で前回作成した、raw_dataのデータ構造を確認します。

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xtsというオブジェクトです。

このxtsオブジェクトの扱い方がよくわからないので、matrix関数でmatrixオブジェクトに変更します。

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リターンは、株価 / 1週間前の株価 - 1 で計算されますから1週ずらしたマトリックスを作成します。SPYでいうと、2行目にraw_mtx1行目の98.03590が、3行目にraw_mtx2行目の98.85568が配置されるイメージです。

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rep関数でNAが10個並んだベクトルを作り、matrix関数でそれを1行 x 10列のマトリックスに変換し、rbind関数でそのマトリックス(NA_matrix)とraw_mtxを合体させ、names関数で列名を設定、lag[1:1106, ]で1行目から1106行目だけにしています。(つまり最後の列、1107行目は削除)

これと同じ要領で2週ずらしたマトリックス、3週ずらしたマトリックス、4週ずらしたマトリックス、5週ずらしたマトリックスを作ります。

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こうして、lag1, lag2, lag3, lag4, lag5 と1週ずつずらしたマトリックスができました。

これで、株価リターンを計算できます。

まずは、raw_mtxとlag1で株価リターンを計算します。これが今回の目的変数です。

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同じようにして、lag1 / lag2 - 1 で1週前のリターンを計算します。

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colnames(setsumei1) <- paste0(ticker_list, "1") でコラム名をSPY1のようにわかるようにしています。

同じ要領で、2週前、3週前、4週前のリターンを計算します。

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こうして、mokuteki, setsumei1, setsumei2, setsumei3, setsumei4というマトリックスができました。これをcbind関数で結合します。

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これで分析用のデータフレームができました。

SPYの平均値などをsummary関数でみてみましょう。

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最小値が-0.197934、最大値が0.132923、平均値0.001601、中央値0.002828です。

1週間で最大下落が約20%、最大上昇が約13%です。

標準偏差も計算します。

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標準偏差は0.02516495です。約2.5%ということですね。

最大下落幅の-20%は標準偏差で換算すると、-20/2.5=8, 8シグマです。

正規分布の確率でいうと、

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0.00000000000000110405と0が15個並ぶくらいの小さな確率です。

今回は以上です。

次回は、

 

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