スキップしてメイン コンテンツに移動

[Python][Redis]日経225構成銘柄 2011/08/23時点 相関係数ランキング(直近120日間)

本日の日経225構成銘柄相関係数ランキングをお知らせします。
通貨ペア同様、以下の3つの相関係数ランキングを公開します。
 1,正の相関TOP20
 2,負の相関TOP20
 3,低相関TOP20

まずは正の相関が観測されたTOP20の組み合わせです。

-- 正の相関TOP20 --
1位 8404 みずほ信 / 8411 みずほFG : 0.9865
2位 6952 カシオ / 6767 ミツミ : 0.9821
3位 9007 小田急 / 9008 京王 : 0.9817
4位 9101 郵船 / 9107 川崎汽 : 0.9801
5位 9502 中部電 / 9503 関西電 : 0.9786
6位 8604 野村 / 9104 商船三井 : 0.9782
7位 8316 三井住友FG / 8411 みずほFG : 0.9779
8位 1306 TOPIX連動型上場投資信託 / 1311 TOPIXCore30連動型上場投資信託 : 0.9766
9位 9104 商船三井 / 9107 川崎汽 : 0.9759
10位 9101 郵船 / 9104 商船三井 : 0.9757
11位 5201 旭硝子 / 9104 商船三井 : 0.9756
12位 8604 野村 / 9107 川崎汽 : 0.9743
13位 7911 凸版 / 9301 三菱倉 : 0.9742
14位 6758 ソニー / 6767 ミツミ : 0.973
15位 8628 松井 / 8803 平和不 : 0.9711
16位 8316 三井住友FG / 8628 松井 : 0.9706
17位 3099 三越伊勢丹 / 8233 高島屋 : 0.9702
18位 8252 丸井G / 4324 電通 : 0.9696
19位 8601 大和 / 8606 みずほ証 : 0.9693
20位 3099 三越伊勢丹 / 9009 京成 : 0.9688


次に負の相関が観測されたTOP20の組み合わせです。

-- 負の相関TOP20 --
1位 3436 SUMCO / 9766 コナミ : -0.8633
2位 6366 千代建 / 9503 関西電 : -0.8039
3位 6301 コマツ / 9766 コナミ : -0.8025
4位 1963 日揮 / 9503 関西電 : -0.7874
5位 7735 スクリン / 9766 コナミ : -0.7874
6位 4902 コニカミノル / 4689 ヤフー : -0.7792
7位 6366 千代建 / 9502 中部電 : -0.7774
8位 7012 川重 / 9766 コナミ : -0.7685
9位 5201 旭硝子 / 9766 コナミ : -0.7642
10位 6857 アドテスト / 4689 ヤフー : -0.7633
11位 1963 日揮 / 9502 中部電 : -0.7608
12位 5002 昭和シェル / 9766 コナミ : -0.7577
13位 7003 三井造 / 9766 コナミ : -0.7562
14位 5214 日電硝 / 9766 コナミ : -0.7519
15位 6305 日立建機 / 9766 コナミ : -0.7481
16位 1928 積ハウス / 9766 コナミ : -0.7434
17位 6302 住友重 / 4689 ヤフー : -0.7413
18位 6361 荏原 / 4689 ヤフー : -0.7365
19位 9101 郵船 / 4689 ヤフー : -0.7339
20位 6366 千代建 / 8303 新生銀 : -0.7317


最後に相関関係の低いのTOP20の組み合わせです。
※()内:符号付き相関係数

-- 低相関TOP20 --
1位 1605 国際石開帝石 / 9009 京成 : 0.0 (-0.0)
2位 6472 NTN / 1812 鹿島 : 0.0001 (0.0001)
3位 4523 エーザイ / 6503 三菱電 : 0.0002 (-0.0002)
4位 6508 明電舎 / 1801 大成建 : 0.0002 (0.0002)
5位 4063 信越化 / 9983 ファストリ : 0.0002 (-0.0002)
6位 2502 アサヒ / 6857 アドテスト : 0.0002 (-0.0002)
7位 3103 ユニチカ / 6954 ファナック : 0.0003 (-0.0003)
8位 6502 東芝 / 9412 スカパーJ : 0.0004 (0.0004)
9位 6471 日精工 / 9532 大ガス : 0.0004 (-0.0004)
10位 3401 帝人 / 9064 ヤマトHD : 0.0005 (0.0005)
11位 4519 中外薬 / 7205 日野自 : 0.0006 (0.0006)
12位 6301 コマツ / 7261 マツダ : 0.0007 (-0.0007)
13位 4523 エーザイ / 8815 東急不 : 0.0007 (-0.0007)
14位 3103 ユニチカ / 6703 OKI : 0.0007 (-0.0007)
15位 6366 千代建 / 1605 国際石開帝石 : 0.0007 (-0.0007)
16位 3436 SUMCO / 9001 東武 : 0.0008 (0.0008)
17位 6971 京セラ / 1812 鹿島 : 0.0009 (-0.0009)
18位 4151 協和キリン / 7735 スクリン : 0.0009 (-0.0009)
19位 5101 浜ゴム / 1311 TOPIXCore30連動型上場投資信託 : 0.0009 (0.0009)
20位 6703 OKI / 8002 丸紅 : 0.001 (0.001)


なお、上記数値の算出にはGoogle Finaceから取得した日々の終値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

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

[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

[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