スキップしてメイン コンテンツに移動

[Python][Redis]為替レート 2011/08/19 17:30時点　通貨ペア相関係数ランキング（直近3日間）

本日の通貨ペア相関係数ランキングをお知らせします。
ここでは以下の3つの相関係数ランキングを公開しています。
　1,正の相関TOP5
　2,負の相関TOP5
　3,低相関TOP5


まずは正の相関が観測されたTOP5の組み合わせです。

-- 正の相関TOP5 --
1位 CADJPY/EURJPY : 0.9581
2位 AUDJPY/ZARJPY : 0.9541
3位 AUDJPY/NZDJPY : 0.9521
4位 AUDJPY/EURUSD : 0.9453
5位 CADJPY/NZDJPY : 0.937

このランキングに入る通貨ペアの組み合わせは、同じ方向に動く可能性が高い通貨ペアの組み合わせです。同じ方向に動くので、一方の通貨ペアを買い、一方の通貨ペアを売れば変動時の損益を相殺することができます。

例:USDJPY/HKDJPYがTOP5に入っている場合
　USDJPY => 売り
　HKDJPY => 買い

ただ、値幅がことなるので各ペアで完全に相殺できるかどうかは確かではありません。


次に負の相関が観測されたTOP5の組み合わせです。

-- 負の相関TOP5 --
1位 CHFJPY/USDCHF : -0.9733
2位 GBPUSD/USDJPY : -0.6895
3位 CHFJPY/GBPUSD : -0.6189
4位 CHFJPY/GBPJPY : -0.5868
5位 GBPUSD/HKDJPY : -0.5512

このランキングに入る通貨ペアの組み合わせは、異なる方向に動く可能性が高い通貨ペアの組み合わせです。異なる方向に動くので、両方のペアを売りか買いのどちらかで持つことで損益を相殺することができます。

例:USDJPY/CHFJPYがTOP5に入っている場合
　USDJPY => 買い
　CHFJPY => 買い

変動幅に関しては、正の相関ランキングと同様、注意が必要です。


最後に相関関係の低いのTOP5の組み合わせです。
※()内:符号付き相関係数

-- 低相関TOP5 --
1位 GBPUSD/NZDJPY : 0.0255 (-0.0255)
2位 CADJPY/GBPJPY : 0.0293 (0.0293)
3位 EURUSD/USDJPY : 0.0452 (0.0452)
4位 GBPUSD/ZARJPY : 0.0659 (0.0659)
5位 EURJPY/GBPJPY : 0.0815 (0.0815)

各通貨ペア間の相関係数の絶対値が低い順に順位付けしています。
このランキングに入る通貨ペアの組み合わせは、それぞれの値動きに関連が低くかった組み合わせになります。相互の値動きに関連が低いので、両方のペアを売りか買いのどちらかで持つことで分散効果を得ることができます。

例:EURUSD/GBPJPYがTOP5に入っている場合
　EURUSD => 買い
　GBPJPY => 買い


上記のような相関係数を調べることで、為替変動による損益をヘッジするための手法の一つです。為替変動による影響をできるだけ少なくできるため、特にスワップ派におすすめの手法でしょうか。

なお、上記数値の算出には相対取引のFX業者から30秒間隔で取得したレートを利用しております。過去のデータから算出しており、将来にわたって投資効果を保証するものではありません。

実際の投資には大幅な損失を被る可能性もありますので、あくまで参考程度としていただくことをご了承ください。

それでは、また。

コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

[Mac]Time Machineのバックアップ先をWindows共有フォルダに設定する

こんばんは。もっくんです。 2台あったWindowsのデスクトップを1台にまとめるついでに、ずっと放置していたMacのバックアップ環境を構築してみました。Finderでコピペするだけでいいんですが、どうせなら「Mac全体を自動的にバックアップします。」という謳い文句のTime Machineを使いたい。 Apple純正のTime CapsuleやUSBの外付けHDDという手もあったんですが、ノートの機動性を落としたくなかったし、なによりタダでできそうなWindows共有フォルダにネットワーク越しにバックアップする方法を取ることにしました。 実際の流れは下記のようになります。 ネットワーク共有フォルダを作成する 空のディスクイメージを作成する ネットワーク共有フォルダにディスクイメージをコピーする ネットワーク共有フォルダのディスクイメージをマウントする マウントしたディスクイメージをTime Machineのバックアップ先に指定する 1．ネットワーク共有フォルダを作成する この手順はそこまで面倒ではないので、簡単な手順だけ。 Windows全体の設定でファイル共有を有効にする（Windowsで作業） Macと共有（Macから見えるように）したいフォルダを作成する（Windowsで作業） 共有したいフォルダに共有設定をする（Windowsで作業） 共有フォルダに接続（Macで作業） 詳細はこちらの記事が画像付きでわかりやすい。 http://blog.goo.ne.jp/beosound/e/7d6d0d0a8f76035f880001eda06c4247 2．空のディスクイメージを作成する いわばこのディスクイメージがバックアップ先のHDDの代わりとなる。 アプリケーション ＞ ユーティリティ ＞ ディスクユーティリティを起動 画面上部の ファイル ＞ 新規 ＞ 空のディスクイメージをクリック 設定画面の各欄は以下のように設定 名前： TimeMachineVolume（なんでもよい） 保存先： デスクトップ（ローカルのわかりやすい場所） ボリューム名： TimeMachineVolume（なんでもよい） ボリュームサイズ： カスタム
コメントを投稿
続きを読む

[Python]個別銘柄の時系列データをGoogle Financeから取得するプログラム

今日書いたのはこれ。 Google Finance から証券コードを指定して日別の価格情報を取得するプログラムです。 米国市場に上場している銘柄であればCSVでダウンロードでますが、日本の銘柄はできなかったので作りました。 多くの人はYahoo!Japanから取得しているようなので、あえてGoogle Financeから取得してみました。 ちなみに使えるのは東証に上場している銘柄のみです。（おそらく） このプログラムと 日経225構成銘柄一覧取得プログラム を組み合わせれば、日経225構成銘柄の時系列データが取得できてしまいます。 #!/usr/local/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- from BeautifulSoup import BeautifulSoup import urllib2,re,datetime,sys class googleFinance2CSV(object): def __init__(self,ticker): ''' 引数で渡されたticker（=証券コード）の時系列データを Google Financeから取得してCSV形式で保持する CSVの列は'Date','Open','High','Low','Close','Volume' ''' self.ticker = ticker self.url = 'http://www.google.com/finance/historical?q=%s&num=200' % str(self.ticker) self.csv = str() soup = BeautifulSoup(urllib2.urlopen(self.url)) tablesoup = soup.find("table", {"class":"gf-table historical_price"}) for trsoup in tablesoup.findAll("tr&qu
コメントを投稿
続きを読む

[Python]redis-pyでRedis Pub/Sub実装

前から面白そうと思っていたRedisのPub/Sub機能。 redis-pyでどう実装すれば使えるか確認してみた。 ■Pub/Subについて http://ja.wikipedia.org/wiki/出版-購読型モデル ■pub.py from redis import StrictRedis def publish(channel,msg): """ redis-pyにはPUBLISHするためのメソッドがないので、 Redisのコマンドをそのまま実行する為のクラスを使う。 """ sr=StrictRedis() """ 第1引数にRedisのコマンド、第2引数以降は そのコマンドの引数をそのままセット """ sr.execute_command("PUBLISH",channel,msg) if __name__=="__main__": # チャネル"hoge"に"Hello"というメッセージを出版（Publish） publish("hoge","Hello") ■sub.py from redis import Redis def listen(channel): r=Redis() ps=r.pubsub() ps.subscribe(channel) while True: for i in ps.listen(): print i["data"] if __name__=="__main__": # チャネル"hoge"を購読（Subscribe） listen("hoge") ■実行方法・実行結果 （ターミナル1-準備） [user@localhost ~]# python sub.py 1 # => チャネ
コメントを投稿
続きを読む