S&P500は分身の術を使っていた！？　python初心者(Ep25)

こんにちわ。スミラです。
前回は、株の基本をほんの少しだけかじりましたね。まだまだ基本が大事ですが、前回にぶつかった一つ目の壁をまずは打破したいと思います。

前回発生した壁と言うのが、

S&P500の可視化ができない（データを取得できない）

といった内容でした。これは、なかなか株を行う上では痛い結果でございます。。なんとか解決したいと思います。
それでは本日も宜しくお願い致します。

今までの、記事はもちろん全文無料で公開します！
しかし、少しでも皆さんに貢献できていれば、、と思いまして、
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宜しくお願い致します。

～～～～～～～～～～～【注意文章】～～～～～～～～～～～

株に手を出すことに伴って、損得の感情が発生してしまいますが、あくまでこれは　コードの学習　において記載している内容です。一切の不利益が発生したとしても何も保証できません。また、個人の見解であり、投資を行う場合は、ご自身の判断で行うようお願い致します。
ご理解の上、読んで頂けますと幸いです。　

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yfinanceの情報を調べる

yfinanceにおいて、S＆P500が取得できないことは痛いので、他にも悩んでいる人がいると思いました。その為、ちょっと検索を実施していきます。
そして、一つの仮説ができました。

S&P500(SPX)はトレードが可能な銘柄であるため、情報を取得できない

という点です。色々なサイトを検索していくと下記の記事がありました。

S&P 500 Index Ticker Symbol

これからわかる事が、

S&P500の情報を見るだけであればシンボルは　^GSPC を利用すること

とのことでした。これは、なかなかいいことを学びました。早速実施してみましょう。

S&P500情報をついに・・

それでは、前回までのコードがダサかった（分かりにくい）点が多かったので、コードを刷新しました。下記がコードです。

import matplotlib.pyplot as plt
import yfinance as yf
import numpy as np
import datetime as dt
#取得した銘柄をリスト化
symbol_list = '^GSPC'
#取得の開始したい日付を設定  YYYY-MM-DD
get_start = '2016-01-01'
#取得の終了日付を設定　YYYY-MM-DD
#本日までのデータの場合
get_end  = dt.datetime.today().strftime('%Y-%m-%d')
#取得のタイミング　1m,2m,5m,15m,30m,60m,90m,1h,1d,5d,1wk,1mo,3mo
get_interval = "1d"

#データの取得
data = yf.download(symbol_list, start=get_start, end=get_end, interval = get_interval)
#グラフのタイトル
plt.title('GSPC from 2016.1.1 to 2021.12.27')
#どの範囲で株が変動したのかを表示
plt.fill_between(data.index, data['Low'], data['High'], color="b" , alpha=0.2)
#基準となるオープン価格を表示
data['Open'].plot()
plt.show()
display(data)

GSPCのグラフ

GSPCから得られた結果

いい感じですね！

すごくできている感があります。疑うわけではありませんが、SPXの値と比較したいと思います。

investing サイトからの切り取り

素晴らしい！！！GSPCで得られた値と一致しています！

ということで、GSPCを用いてデータを取得していくことに問題は無い事がわかりましたね。よかったです！

それでは本日はこれくらいにして、次回は前回に行うことを宣言していた

過去の金融的ショックが発生したタイミングとの株価の変動について

を調査・分析していきたいと思います。
宜しくお願い致します！

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宜しくお願い致します。