3銘柄に投資しリバランスしていったリターンの計算

3銘柄に株式投資したリバランスリターンの計算をpythonのjupyter notebookで書いていますが、リバランス後のリターンのグラフが「0」で横ばいになってしまいます。

色々なweb記事でコードはいろいろと参考にさせていただきました。2銘柄でリバランスしたリターンのグラフは表示されましたが、これを応用して3銘柄でリバランスリターンのグラフを出そうとしましたが、画像のようにうまくいきませんでした。

どこを改修したらいいのでしょうか。

よろしくお願いします。

python
1
2コード
3```#TQQQとTECLとSOXLで41.8%:36.3%:21.9%としてリバランスありのパフォーマンス
4
5%matplotlib inline 
6import numpy as np
7import pandas_datareader.data as web
8import pandas as pd
9import matplotlib.pyplot as plt
10import scipy.stats as ss
11from matplotlib.animation import FuncAnimation
12import pandas_datareader.data as web #データのダウンロードライブラリ
13
14TQQQ=web.DataReader("TQQQ", "yahoo","2019/1/1")['Adj Close']
15TECL=web.DataReader("TECL", "yahoo","2019/1/1")['Adj Close']
16SOXL=web.DataReader("SOXL", "yahoo","2019/1/1")['Adj Close']
17
18TQQQ=TQQQ/TQQQ.iloc[0]#株価の指数化
19lnTQQQ=np.log(TQQQ)
20dlnTQQQ=lnTQQQ.diff().dropna()
21
22TECL=TECL/TECL.iloc[0]
23TECL
24lnTECL=np.log(TECL)
25dlnTECL=lnTECL.diff().dropna()
26
27SOXL=SOXL/SOXL.iloc[0]
28SOXL
29lnSOXL=np.log(SOXL)
30dlnSOXL=lnSOXL.diff().dropna()
31
32
33def portfolio_rebalance(tsd1,tsd2,tsd3):
34    port=pd.concat([tsd1,tsd2,tsd3],axis=1).dropna()
35    port.columns=('p1','p2','p3')
36    port['a1']=0
37    port['a2']=0
38    port['a3']=0
39    port['v']=1
40    
41    n=len(port)
42    
43    p1=port['p1'].iloc[0]
44    p2=port['p2'].iloc[0]
45    p3=port['p3'].iloc[0]
46    v=port['v'].iloc[0]
47    
48    a1=float(v/3/p1)
49    a2=float(v/3/p2)
50    a3=float(v/3/p3)
51    
52    port.iloc[0,2]=a1
53    port.iloc[0,3]=a2
54    port.iloc[0,4]=a3
55    
56    for i in range(1,len(port)):
57        p1=port['p1'].iloc[i]#今日のTQQQの株価
58        p2=port['p2'].iloc[i]#今日のTECLの株価
59        p3=port['p3'].iloc[i]#今日のSOXLの株価
60        
61        p1_0=port['p1'].iloc[i-1]#前日のTQQQの株価
62        p2_0=port['p2'].iloc[i-1]#前日のTECLの株価
63        p3_0=port['p3'].iloc[i-1]#前日のSOXLの株価
64        
65        a1_0=port['a1'].iloc[i-1]#前日のTQQQの保有株数
66        a2_0=port['a2'].iloc[i-1]#前日のTECLの保有枚数
67        a3_0=port['a3'].iloc[i-1]#前日のSOXLの保有枚数
68        
69        v_0=port['v'].iloc[i-1]#前日のリバランスポートフォリオの価値
70        
71        #v=a1_0*(p1-p1_0)+a2_0*(p2-p2_0)+v_0#今日のリバランスポートフォリオの価値
72        
73        v=a1_0*p1+a2_0*p2+a3_0*p3#今日のリバランスポートフォリオの価値
74        
75        port.iloc[i,4]=v#リバランスポートフォリオの価値のアップデート
76        
77        a1=float(v/3/p1)#調整後のTQQQの株数
78        a2=float(v/3/p2)#調整後のTECLの株数
79        a3=float(v/3/p3)#調整後のSOXLの株数
80        
81        port.iloc[i,2]=a1#TQQQの株数のアップデート
82        port.iloc[i,3]=a2#TECLの株数のアップデート
83        port.iloc[i,4]=a3#SOXLの株数のアップデート
84        
85    port['v2']=0.418*port.p1+0.363*port.p2+0.219*port.p3#リバランスの無いポートフォリオの価値
86    return port
87port=portfolio_rebalance(TQQQ,TECL,SOXL)
88
89lnport=np.log(port)
90lnport.v.plot(label="port daily rebalance",linewidth=1.0)
91lnTQQQ.plot(label='TQQQ',style='-.')
92lnTECL.plot(label='TECL',linestyle='--')
93lnSOXL.plot(label='SOXL',linestyle='--')
94plt.legend(loc="upper left")

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

エラーの原因は、2銘柄の時のコードに、列数を考えずそのまま3銘柄目を追加しちゃってるからじゃないですかね。

port.columns=('p1','p2','p3')

とすると、
iloc[0,0]→p1
iloc[0,1]→p2
iloc[0,2]→p3
となると思います。

その後で

port.iloc[0,2]=a1
port.iloc[0,3]=a2
port.iloc[0,4]=a3

としちゃうと、p3の列がa1の値で上書きされることなります。

その後

port.iloc[i,4]=v#リバランスポートフォリオの価値のアップデート

の所でも、a3の値を設定しているはずの5列目を、vで上書きしています。

それぞれの列がかぶらないように列のインデックスを変える必要があるんじゃないですかね。

py
1# TQQQとTECLとSOXLで41.8%:36.3%:21.9%としてリバランスありのパフォーマンス
2#%matplotlib inline 
3import numpy as np
4import pandas_datareader.data as web
5import pandas as pd
6import matplotlib.pyplot as plt
7import scipy.stats as ss
8from matplotlib.animation import FuncAnimation
9import pandas_datareader.data as web #データのダウンロードライブラリ
10
11TQQQ=web.DataReader("TQQQ", "yahoo","2019/1/1")['Adj Close']
12TECL=web.DataReader("TECL", "yahoo","2019/1/1")['Adj Close']
13SOXL=web.DataReader("SOXL", "yahoo","2019/1/1")['Adj Close']
14
15TQQQ=TQQQ/TQQQ.iloc[0]#株価の指数化
16lnTQQQ=np.log(TQQQ)
17dlnTQQQ=lnTQQQ.diff().dropna()
18
19TECL=TECL/TECL.iloc[0]
20TECL
21lnTECL=np.log(TECL)
22dlnTECL=lnTECL.diff().dropna()
23
24SOXL=SOXL/SOXL.iloc[0]
25SOXL
26lnSOXL=np.log(SOXL)
27dlnSOXL=lnSOXL.diff().dropna()
28
29def portfolio_rebalance(tsd1,tsd2,tsd3):
30    port=pd.concat([tsd1,tsd2,tsd3],axis=1).dropna()
31    port.columns=('p1','p2','p3')
32    port['a1']=0
33    port['a2']=0
34    port['a3']=0
35    port['v']=1
36
37    n=len(port)
38
39    p1=port['p1'].iloc[0]
40    p2=port['p2'].iloc[0]
41    p3=port['p3'].iloc[0]
42    v=port['v'].iloc[0]
43
44    a1=float(v/3/p1)
45    a2=float(v/3/p2)
46    a3=float(v/3/p3)
47
48    port.iloc[0,3]=a1
49    port.iloc[0,4]=a2
50    port.iloc[0,5]=a3
51
52    for i in range(1,len(port)):
53        p1=port['p1'].iloc[i]#今日のTQQQの株価
54        p2=port['p2'].iloc[i]#今日のTECLの株価
55        p3=port['p3'].iloc[i]#今日のSOXLの株価
56
57        p1_0=port['p1'].iloc[i-1]#前日のTQQQの株価
58        p2_0=port['p2'].iloc[i-1]#前日のTECLの株価
59        p3_0=port['p3'].iloc[i-1]#前日のSOXLの株価
60
61        a1_0=port['a1'].iloc[i-1]#前日のTQQQの保有株数
62        a2_0=port['a2'].iloc[i-1]#前日のTECLの保有枚数
63        a3_0=port['a3'].iloc[i-1]#前日のSOXLの保有枚数
64
65        v_0=port['v'].iloc[i-1]#前日のリバランスポートフォリオの価値
66
67        # v=a1_0*(p1-p1_0)+a2_0*(p2-p2_0)+v_0#今日のリバランスポートフォリオの価値
68        v=a1_0*p1+a2_0*p2+a3_0*p3#今日のリバランスポートフォリオの価値
69
70        port.iloc[i,6]=v#リバランスポートフォリオの価値のアップデート
71
72        a1=float(v/3/p1)#調整後のTQQQの株数
73        a2=float(v/3/p2)#調整後のTECLの株数
74        a3=float(v/3/p3)#調整後のSOXLの株数
75
76        port.iloc[i,3]=a1#TQQQの株数のアップデート
77        port.iloc[i,4]=a2#TECLの株数のアップデート
78        port.iloc[i,5]=a3#SOXLの株数のアップデート
79
80        port['v2']=0.418*port.p1+0.363*port.p2+0.219*port.p3#リバランスの無いポートフォリオの価値
81    return port
82port=portfolio_rebalance(TQQQ,TECL,SOXL)
83
84lnport=np.log(port)
85lnport.v.plot(label="port daily rebalance",linewidth=1.0)
86lnTQQQ.plot(label='TQQQ',style='-.')
87lnTECL.plot(label='TECL',linestyle='--')
88lnSOXL.plot(label='SOXL',linestyle='--')
89plt.legend(loc="upper left")
90plt.show()