ストックドッグスマートフォン用の表示で見るストックドッグKatoTakahiro。金融系の会社で働くSEが株やPython、その他諸々について書いています。Pythonβとはβは、CAPMというポートフォリオ理論に出てくる概念であり、個別株と市場のボラティリティの関係性を示します。日本経済新聞のサイトでは、銘柄のβランキングが公表されています。www.nikkei.com個別株とは、TOYOTAであったりNTTデータであったり、ひとつひとつの会社のことです。市場とは、株式市場全体のことです。して扱われることが多いと思います。βは高ければ、高いほど市場より高いボラティリティがあり、低ければ低いほど市場より低いボラティリティということになります。あるため、言い換えるとβが高い株は、リスクの高い株、ということにもなります。株式が市場より低いボラティリティTOYOTAとさくらネットの株価の日々のリターンをビジュアル化してみます。それぞれのβは以下になります。1.02βがさくらネットのほうが高く、ボラティリティが高いことがわかると思います。市場ポートフォリオの標準偏差この式が何をしているかと言うと...個別株の値動きのうち、市場と連動している部分のみをβとしています。個別株の値動きは、大きく2つにわけることができます。1つは、個別株特有の動きです。TOPIXが上昇すれば、個別株もそれに応じて上昇します。これが市場の動きです。逆に個別株特有の動きとは、決算の結果が良かったや、粉飾決算がバレた、などです。これらのイベントによって個別株は、特有の値動きをするので、この値動きは市場の動きとは別です。市場の動きと個別株特有の動きが合わさって、個別株の値動きになります。個別株の値動きの中から個別株特有の動きを控除したものを、個別株のβとしているのです。やって個別株特有の動きを控除するかと言うと、個別株と市場の相関係数を使います。個別株と市場の値動きの相関係数が0.7だった場合は、0.7は市場の動き、残りの0.3は個別株特有の動きであると。いった解釈になります。個別株の標準偏差に市場との相関係数を乗算することで、市場と連動している部分のみ、を抜き取っています。Pythonで実装する株価を取得するプログラミングは、現代ポートフォリオ理論をPythonで実装したときと同じものを利用しるので割愛します。www.stockdog.workβの計算対象は、さくらネット(3778)にします。市場は、TOPIX(998405)にしています。pandasのDataFrameでさくらネットとTOPIXを統合したものを作成します。beta)プログラミング全体は、gitlabにおいています。gitlab.com上のコードでは、愚直にpandasで式を再現しています。scipyの単回帰でもβを求めることができますし、こっちのほうがコードが短くてスマートです。slope)計算の結果は、どちらも以下になります。2018/07/12にしています。(27)注目記事プロフィール金融系の会社で働くSEが株やPython、その他諸々について書いています。読者になるスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。