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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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線グラフのデータが上手く表示されない

mufufu
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総合スコア37

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2022/02/20 08:10

5銘柄の比率を決めて、効率的ユーフォリアという名称でグラフを描こうとしたんですが、画像のように上手く表示されません

データフレームをみると、a1~a5には株価変化率、p1~p5には株式保有比率は入ってくるはずなのに、データがずれているようです。

その結果、v(効率的ユーフォリア)がずっと「1」と表示されているようです

どのように修正すればいいですか?

イメージ説明

イメージ説明

python

import numpy as np import pandas_datareader.data as web import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as ss from matplotlib.animation import FuncAnimation import japanize_matplotlib import pandas_datareader.data as web #データのダウンロードライブラリ AAPL=web.DataReader("AAPL", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] MSFT=web.DataReader("MSFT", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] AMZN=web.DataReader("AMZN", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] GOOG=web.DataReader("GOOG", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] PSQ=web.DataReader("PSQ", "yahoo","2017/1/1")['Adj Close'] AAPL=AAPL/AAPL.iloc[0]#株価の指数化 lnAAPL=np.log(AAPL) dlnAAPL=lnAAPL.diff().dropna() MSFT=MSFT/MSFT.iloc[0] MSFT lnMSFT=np.log(MSFT) dlnMSFT=lnMSFT.diff().dropna() AMZN=AMZN/AMZN.iloc[0] AMZN lnAMZN=np.log(AMZN) dlnAMZN=lnAMZN.diff().dropna() GOOG=GOOG/GOOG.iloc[0] GOOG lnGOOG=np.log(GOOG) dlnGOOG=lnGOOG.diff().dropna() PSQ=PSQ/PSQ.iloc[0] PSQ lnPSQ=np.log(PSQ) dlnPSQ=lnPSQ.diff().dropna() def portfolio_rebalance(tsd1,tsd2,tsd3,tsd4,tsd5): port=pd.concat([tsd1,tsd2,tsd3,tsd4,tsd5],axis=1).dropna() port.columns=('p1','p2','p3','p4','p5') port['a1']=0 port['a2']=0 port['a3']=0 port['a4']=0 port['a5']=0 port['v']=1 n=len(port) p1=port['p1'].iloc[0] p2=port['p2'].iloc[0] p3=port['p3'].iloc[0] p4=port['p4'].iloc[0] p5=port['p5'].iloc[0] v=port['v'].iloc[0] a1=float(v*0.126/p1) a2=float(v*0.172/p2) a3=float(v*0.068/p3) a4=float(v*0.107/p4) a5=float(v*0.527/p5) port.iloc[0,3]=a1 port.iloc[0,4]=a2 port.iloc[0,5]=a3 port.iloc[0,6]=a4 port.iloc[0,7]=a5 for i in range(1,len(port)): p1=port['p1'].iloc[i]#今日のAAPLの株価 p2=port['p2'].iloc[i]#今日のMSFTの株価 p3=port['p3'].iloc[i]#今日のAMZNの株価 p4=port['p4'].iloc[i]#今日のAMZNの株価 p5=port['p5'].iloc[i]#今日のAMZNの株価 p1_0=port['p1'].iloc[i-1]#前日のAAPLの株価 p2_0=port['p2'].iloc[i-1]#前日のMSFTの株価 p3_0=port['p3'].iloc[i-1]#前日のAMZNの株価 p4_0=port['p4'].iloc[i-1]#前日のAMZNの株価 p5_0=port['p5'].iloc[i-1]#前日のAMZNの株価 a1_0=port['a1'].iloc[i-1]#前日のAAPLの保有株数 a2_0=port['a2'].iloc[i-1]#前日のMSFTの保有枚数 a3_0=port['a3'].iloc[i-1]#前日のAMZNの保有枚数 a4_0=port['a4'].iloc[i-1]#前日のAMZNの保有枚数 a5_0=port['a5'].iloc[i-1]#前日のAMZNの保有枚数 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 #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 v=a1_0*p1+a2_0*p2+a3_0*p3+a4_0*p4+a5_0*p5#今日のリバランスポートフォリオの価値 port.iloc[i,8]=v#リバランスポートフォリオの価値のアップデート port.iloc[i,3]=a1#AAPLの株数のアップデート port.iloc[i,4]=a2#MSFTの株数のアップデート port.iloc[i,5]=a3#AMZNの株数のアップデート port.iloc[i,6]=a4#AMZNの株数のアップデート port.iloc[i,7]=a5#AMZNの株数のアップデート port['v2']=port.p1/5+port.p2/5+port.p3/5+port.p4/5+port.p5/5 #リバランスの無いポートフォリオの価値 return port port=portfolio_rebalance(AAPL,MSFT,AMZN,GOOG,PSQ) plt.figure(figsize=(15, 15), dpi=50)#グラフの大きさ #下記の内容は対数変換されたデータをプロット # lnport.v.plot(label="効率的フロンティア",linewidth=1.0) # lnport.v2.plot(label="ウェイトを3等分",linewidth=1.0) # lnAAPL.plot(label='AAPL',style='-.',fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 # lnMSFT.plot(label='MSFT',linestyle='--',fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 # lnAMZN.plot(label='AMZN',linestyle='--',fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 #下記は元のプロット port.v.plot(label="効率的フロンティア",linewidth=1.0) port.v2.plot(label="ウェイトを5等分",linewidth=1.0) AAPL.plot(label='AAPL',linestyle="solid",fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 MSFT.plot(label='MSFT',linestyle="solid",fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 AMZN.plot(label='AMZN',linestyle="solid",fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 GOOG.plot(label='GOOG',linestyle="solid",fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 PSQ.plot(label='PSQ',linestyle="solid",fontsize=30)#目盛りの文字の大きさを変更 plt.margins(x=0) plt.legend(loc="upper left",fontsize=30) plt.grid(True) plt.title("効率的ユーフォリア、SP500、NASDAQ100、パフォーマンス",fontsize=40) plt.show()

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2022/02/20 08:31

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