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    【月別】日経平均株価の大幅下落回数
    Kapok の資産運用投資環境日経平均株価
    9月?11月は波乱が起きやすく、株価が下がりやすいと言われている。
    さて、株価大幅安は何月に多いのか?数えてみた。

    データはいつもの「日経225平均株価」。
    1987年から2010年までの24年間を調べてみた。

    geraku34.png
    まずは、3%以上の大幅安の回数(上)および4%以上の大幅安の回数(下)。

    9?11月は、確かに比較的下落回数が多い。
    逆に2月、5?7月は、下落回数が少ないことが見て取れる。

    なお、統計誤差は「√回数」程度なので、この差は統計的には有為な差と言える。


    geraku56.png
    次はいよいよ大暴落の回数。
    グラフはそれぞれ5%以上の大暴落の回数(上)および6%以上の大暴落の回数(下)。

    10月が突出していた。
    「10月は暴落しやすい。」と言えそうだが、実は、これらはほとんどがリーマンショック関係の下落。

    このため、これだけを見て、「10月は暴落の可能性が高い」と結論付けるのは早計である。


    結論:「10月の暴落回数が多かったことを確認。ただし、10月は暴落の可能性が高いとは断言できない。」



    カテゴリ:「日経平均株価の統計・分析」
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    2011.02.08 / コメント:: 2 / トラックバック:: 0 / PageTop↑

    ブログの記事を間違って削除
    Kapok の資産運用その他このブログについて
    先ほど、間違ってブログの記事を削除してしまいました。
    記事は「C Shell マクロの覚書」です。

    幸いなことに、記事の全文は、googleのキャッシュから回復できました。
    しかしながら、コメントは回復できず、また、記事のエントリーナンバーも変わったまま元に戻せない状況です。

    申し訳ありません。
    2011.02.07 / コメント:: 0 / トラックバック:: 0 / PageTop↑

    C Shell マクロの覚書(if文/ファイルの存在/awkの変数使用方法/etc.)
    Kapok の資産運用PCLinux・Mac
    私はLinux環境で投資情報について考えることが多い。
    だが、研究室を離れてからは、なかなかLinuxを触る機会がなく、大切な構文を忘れそうで怖い。

    というわけで、メモを残してみた。 

         1 #!/bin/csh -f
         2 
         3 set file=maxval2.txt
         4 if ( -e $file ) then
         5     /bin/rm $file
         6     echo remove $file
         7 endif
         8 
         9 set i=1987
        10 while ( $i <= 2010 )
        11     cat ../nikkei225.txt | awk -v year=$i '{if($1==year){print $0}}' | awk '{if(maxclose<$7){maxclose=$7;print $0}}' | tail -n 1 >> $file
        12 
        13     @ i = $i + 1
        14 end
        15  

    1: C Shell マクロに書いておく「おまじない」
    3: 変数に値を代入。 これでfile の中身が maxval2.txt となる。
    4-7: if文。ファイルの存在は -e ファイル名 でチェックする。
    10-14: while文。これで変数 i を1987から2010まで回す。
    11: awk -v でawkで変数を使える。ここではyearに i の値を代入して使用。
    2011.02.07 / コメント:: 0 / トラックバック:: 0 / PageTop↑

    「日経225平均株価の騰落率」と「正規分布」の比較
    Kapok の資産運用投資環境日経平均株価
    統計解析をしていると、非常によく見かける正規分布(ランダム・ウォークの分布、ガウス分布)。
    日経225平均株価の騰落率も、正規分布に従うかをチェックしてみた。

    データは1987年から2010年までの日経平均株価の終値の騰落率。
    結果は「正規分布とは異なる」となった。

    nikkei225touraku.png

    上の図の黒線が、日経平均株価の騰落率(%)の分布。
    平均は0.0%、RMSは1.526であった。

    一方で赤線が、乱数を生成して得た、シミュレーションでの騰落率。
    こちらは完全にランダム・ウォークの結果であり、正規分布に従う。

    さて、比較してみると、日経平均株価の騰落率は、正規分布の騰落率と比べ、明らかに暴騰・暴落が多い
    すなわち、日経平均株価の騰落率は、正規分布とは異なっている。

    したがって、「日経平均株価騰落率が正規分布に従うと仮定」した上で、オプション取引の理論価格等を計算し、資産をレバレッジ運用していると、正規分布では超低確率であると計算される「暴騰・暴落の日」に大損害を被る可能性が高い、と言うことができる。


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    2011.02.07 / コメント:: 0 / トラックバック:: 0 / PageTop↑

    「12月は天井になりやすいか」についての統計学的考察 【日経平均株価】
    Kapok の資産運用投資環境日経平均株価
    先日、日経平均株価は何月の天井が多かったのかを調べてみた。
    (記事はこちら→「1月・4月は天井になりやすいか」について

    その結果、1月・4月は天井記録回数が多めで、また、12月については、24年間で5回も天井を記録していた事が分かった。
    さて、この結果を以って、「12月は天井になりやすい」と結論付けることは可能であろうか。

    答えは「No」である。

    Tenjo2.png
    分かりにくい図だが、天井記録回数の分布は、上のグラフの黒線の通りとなる。

    一方で、天井記録回数は平均2回(24年÷12ヶ月)。したがって、統計学的には天井記録回数の分布は、平均2回のポアソン分布(赤線)に従う。

    これを見ると、「5回天井になる」というのは、偶然でも十分起こりうる程度の出来事で、有為な差は認められない。


    すなわち、
    「12月⇒天井となりやすい」のではなく、
    「天井となった回数が多い月を調べた⇒たまたま12月だった」
    のである。

    結論:
    「12月は天井となりやすい」とは限らない。


    関連記事:「1月・4月は天井になりやすいか」について 【日経平均株価】
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    2011.02.05 / コメント:: 4 / トラックバック:: 0 / PageTop↑




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