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こーどついか
test
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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。
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+
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+
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66
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+
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+
```py
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+
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+
# 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
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70
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+
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71
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+
#%matplotlib inline
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72
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+
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73
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+
import numpy as np
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74
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+
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+
import pandas_datareader.data as web
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+
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77
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+
import pandas as pd
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+
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79
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+
import matplotlib.pyplot as plt
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80
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+
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81
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+
import scipy.stats as ss
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+
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83
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+
from matplotlib.animation import FuncAnimation
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+
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85
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+
import pandas_datareader.data as web #データのダウンロードライブラリ
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86
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+
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87
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+
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88
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+
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89
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+
TQQQ=web.DataReader("TQQQ", "yahoo","2019/1/1")['Adj Close']
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90
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+
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91
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+
TECL=web.DataReader("TECL", "yahoo","2019/1/1")['Adj Close']
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+
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+
SOXL=web.DataReader("SOXL", "yahoo","2019/1/1")['Adj Close']
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+
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+
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96
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+
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+
TQQQ=TQQQ/TQQQ.iloc[0]#株価の指数化
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98
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+
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99
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+
lnTQQQ=np.log(TQQQ)
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100
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+
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101
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+
dlnTQQQ=lnTQQQ.diff().dropna()
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102
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+
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103
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+
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104
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+
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105
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+
TECL=TECL/TECL.iloc[0]
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106
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+
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107
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+
TECL
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108
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+
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109
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+
lnTECL=np.log(TECL)
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110
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+
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111
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+
dlnTECL=lnTECL.diff().dropna()
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112
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+
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113
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+
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114
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+
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115
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+
SOXL=SOXL/SOXL.iloc[0]
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+
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117
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+
SOXL
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118
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+
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119
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+
lnSOXL=np.log(SOXL)
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120
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+
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121
|
+
dlnSOXL=lnSOXL.diff().dropna()
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122
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+
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123
|
+
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124
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+
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125
|
+
def portfolio_rebalance(tsd1,tsd2,tsd3):
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126
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+
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127
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+
port=pd.concat([tsd1,tsd2,tsd3],axis=1).dropna()
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128
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+
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129
|
+
port.columns=('p1','p2','p3')
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130
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+
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131
|
+
port['a1']=0
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132
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+
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133
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+
port['a2']=0
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134
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+
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135
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+
port['a3']=0
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136
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+
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137
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+
port['v']=1
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138
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+
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139
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+
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140
|
+
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141
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+
n=len(port)
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142
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+
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143
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+
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144
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+
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145
|
+
p1=port['p1'].iloc[0]
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146
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+
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|
147
|
+
p2=port['p2'].iloc[0]
|
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148
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+
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149
|
+
p3=port['p3'].iloc[0]
|
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150
|
+
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151
|
+
v=port['v'].iloc[0]
|
|
152
|
+
|
|
153
|
+
|
|
154
|
+
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|
155
|
+
a1=float(v/3/p1)
|
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156
|
+
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157
|
+
a2=float(v/3/p2)
|
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158
|
+
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|
159
|
+
a3=float(v/3/p3)
|
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160
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+
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|
161
|
+
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162
|
+
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163
|
+
port.iloc[0,3]=a1
|
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164
|
+
|
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165
|
+
port.iloc[0,4]=a2
|
|
166
|
+
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167
|
+
port.iloc[0,5]=a3
|
|
168
|
+
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|
169
|
+
|
|
170
|
+
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171
|
+
for i in range(1,len(port)):
|
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172
|
+
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173
|
+
p1=port['p1'].iloc[i]#今日のTQQQの株価
|
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174
|
+
|
|
175
|
+
p2=port['p2'].iloc[i]#今日のTECLの株価
|
|
176
|
+
|
|
177
|
+
p3=port['p3'].iloc[i]#今日のSOXLの株価
|
|
178
|
+
|
|
179
|
+
|
|
180
|
+
|
|
181
|
+
p1_0=port['p1'].iloc[i-1]#前日のTQQQの株価
|
|
182
|
+
|
|
183
|
+
p2_0=port['p2'].iloc[i-1]#前日のTECLの株価
|
|
184
|
+
|
|
185
|
+
p3_0=port['p3'].iloc[i-1]#前日のSOXLの株価
|
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186
|
+
|
|
187
|
+
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
a1_0=port['a1'].iloc[i-1]#前日のTQQQの保有株数
|
|
190
|
+
|
|
191
|
+
a2_0=port['a2'].iloc[i-1]#前日のTECLの保有枚数
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
a3_0=port['a3'].iloc[i-1]#前日のSOXLの保有枚数
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
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
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
# 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
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
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
|
|
204
|
+
|
|
205
|
+
|
|
206
|
+
|
|
207
|
+
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
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
|
|
210
|
+
|
|
211
|
+
a1=float(v/3/p1)#調整後のTQQQの株数
|
|
212
|
+
|
|
213
|
+
a2=float(v/3/p2)#調整後のTECLの株数
|
|
214
|
+
|
|
215
|
+
a3=float(v/3/p3)#調整後のSOXLの株数
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
port.iloc[i,3]=a1#TQQQの株数のアップデート
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
port.iloc[i,4]=a2#TECLの株数のアップデート
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
port.iloc[i,5]=a3#SOXLの株数のアップデート
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
|
|
226
|
+
|
|
227
|
+
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
|
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228
|
+
|
|
229
|
+
return port
|
|
230
|
+
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231
|
+
port=portfolio_rebalance(TQQQ,TECL,SOXL)
|
|
232
|
+
|
|
233
|
+
|
|
234
|
+
|
|
235
|
+
lnport=np.log(port)
|
|
236
|
+
|
|
237
|
+
lnport.v.plot(label="port daily rebalance",linewidth=1.0)
|
|
238
|
+
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|
239
|
+
lnTQQQ.plot(label='TQQQ',style='-.')
|
|
240
|
+
|
|
241
|
+
lnTECL.plot(label='TECL',linestyle='--')
|
|
242
|
+
|
|
243
|
+
lnSOXL.plot(label='SOXL',linestyle='--')
|
|
244
|
+
|
|
245
|
+
plt.legend(loc="upper left")
|
|
246
|
+
|
|
247
|
+
plt.show()
|
|
248
|
+
|
|
249
|
+
```
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