リセッション時はどこにお金が流れるの？

来年の米景気後退入り、確率は30％＝ピムコ

PIMCOが来年のりセッション入り確率を30％だと弾いたと聞いて、過去のりセッション中にどんな株にお金が流れたのか簡単に調べてみました。

方法

1. https://etfdb.com/screener/ からTotal Assetの大きい順に約40ETF取得（除くVIX系）
2. 2008/1/1-2010/1/1 でQuantopianでデータ分析
3. プロット

syms = ['VUG', 'XLK', 'IWF', 'IEMG', 'VWO', 'XLF', 'XLE', 
        'VTV', 'DIA', 'EEM', 'VBR', 'VEU', 'DVY', 'XLY', 'XLV', 
        'VYM', 'SPY', 'IWD', 'IWB', 'IWM', 'SCHX', 'SCHF', 'MDY', 
        'SCHB', 'IWR', 'USMV', 'EWJ', 'VB', 'IXUS', 'VGK', 'VTI', 
        'VO', 'IEFA', 'VV', 'VEA', 'VGT', 'EFA', 'IVE', 'IJR', 'VIG',
        'VOO', 'SDY', 'IVV', 'IVW', 'QQQ', 'ITOT', 'IJH', 'RSP']
df = get_pricing(syms, fields='close_price', start_date="2008-1-1", end_date="2010-1-1")
df = df.dropna(axis=1)
df_describe = df.pct_change().dropna().describe()
import matplotlib.pyplot as plt 
df_describe.loc['mean'].plot(kind="bar")
df_describe.loc['std'].plot(kind="bar")

簡単な比較しかしてませんが、どうもエマージングにお金が入って、金融からはお金が出ていっているように見えます。

df_vwo = get_pricing("VWO", start_date="2008-1-1", end_date="2010-1-1")
df_vwo[["price", "volume"]].plot(secondary_y="volume")

df_xlf = get_pricing("XLF", start_date="2008-1-1", end_date="2010-1-1")
df_xlf[["price", "volume"]].plot(secondary_y="volume")

適当に確認した結果なので、気になる方はご自身でどうぞ。

ただ、もし今後来るかもしれないリセッションに備えようと思った時、エマージングを見ておくのはいいかもしれませんね。

今、インドはモディ政権が選挙に負けて、原油も高くて、ルピーも弱くて、とサゲサゲな感じなので、もしかしたら、来年いいかもなーと素人的に思ってます。