こんにちは。TATです。
今回は、株の分析記事です。
テーマは2021年の株価データを分析してみます。
年間の株価騰落率をいろいろと分析してみました。
年間の株価騰落率を見ると、その年の傾向が見えてきます。
特に2020年に大きく上昇した銘柄が2021年には下落率のトップにきたり、業種ごとに比べると圧倒的にぶち抜いて上昇した業種が発見できたりと、いろいろなトレンドが見えてきました。
目次
【Pythonで株分析】2021年の株価騰落率を分析してみるとトレンドが見えた
データの準備
まずはデータの準備です。
僕が運営する「投資でニート生活」では、株式投資に関するいろいろな情報を集めています。
ここで収集しているデータを使って分析をしていきます。
さらに株価データや業種などの区分データを集めて分析に必要なデータを用意します。
株価データの取得については、こちらの記事でも解説しています。
Pythonを使えば簡単にデータを収集することができるのでおすすめです。
【日本株対応】Pythonで株価のローソク足データを取得する方法まとめ【CSV、ライブラリ、スクレイピング】
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【Pythonコード解説】yahoo_finance_api2で日本株の株価データを取得する
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業種などの区分データは東証から取得しています。
さらに業種データはTDNETやEDINETからXBRLデータを収集しているので、こちらのデータを活用します。
PythonでTDNETとEDINETからXBRLデータを集めたら地獄だった話。
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今回、使用したXBRLデータは、時価総額(最新の発行済み株式数×2021年12月30日の株価終値で算出)と最新のROEです。
完成したデータがこちらです。
対象としているのは個別株のみで、ETFとかREITなんかは入っていません。
changeというカラムは、2020年終値と2021年終値から算出した騰落率(%)です。
時価総額の単位は億円です。
こちらのデータを使って色々とみていきます。
騰落率トップ10を見てみる
まずはシンプルに騰落率でトップ10を見てみます。
上昇した銘柄トップ10
最も上昇した銘柄トップ10からみてみます。
1位はグローバルウェイです。
投資家の中では話題になった銘柄ですね。
株式分割のオンパレードで株価がすんごい上がりましたw
こういう銘柄にはあまり触りたくないものですw
全体的にはマザーズ銘柄が多い印象ですね。
下落した銘柄トップ10
お次に最も下落した銘柄トップ10をみてみます。
マザーズが大半を占めています。
この結果を見て真っ先に気づいたのは、2020年に大きく上昇した銘柄がたくさん入っていることです。
【共通点を発見】2020年の株価上昇率ランキングトップ50銘柄を分析してみた
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僕がパッと見た感じだとコパ・コーポレーションとモダリス以外は2020年に見た記憶があります。
こういった先導銘柄は、上昇する力がとても強いですが、ブームが去ったら雪崩の如く崩れていきます。
2020年の上昇の波にうまく乗って、下落に転じたら空売りを仕掛けることができたら上手に儲けることができます。
僕が参考にしているオニールの本でも、空売りは先導銘柄ですることを推奨しています。
残念ながら、僕はこういったイケイケ銘柄にうまく乗れた経験がありません(涙)
これからこういった銘柄にうまく乗っていきたいものです。
区分別の当落率ランキングを見る
次に区分別のデータを見ていきます。
市場・商品区分別
まずは市場・商品区分別に見てみます。
change | 時価総額 | ROE | |
---|---|---|---|
市場・商品区分 | |||
市場第二部(内国株) | 11.49 | 125.26 | 2.30 |
JASDAQ(グロース・内国株) | 9.32 | 79.43 | 5.55 |
市場第一部(内国株) | 8.50 | 3391.10 | 5.86 |
JASDAQ(スタンダード・内国株) | 4.23 | 149.43 | 2.97 |
マザーズ(内国株) | -5.77 | 198.00 | -8.29 |
ご覧の通り、マザーズの1人負けですw
最も上昇したのは市場第二部ですね。
第一部も健闘しています。
17業種区分別
次に17業種区分別で見てみます
change | 時価総額 | ROE | |
---|---|---|---|
17業種区分 | |||
エネルギー資源 | 29.89 | 2588.00 | 6.59 |
電機・精密 | 17.38 | 5352.79 | 6.18 |
運輸・物流 | 15.79 | 2491.21 | 4.07 |
鉄鋼・非鉄 | 14.83 | 1202.32 | 3.75 |
自動車・輸送機 | 14.40 | 6949.41 | 0.31 |
金融(除く銀行) | 13.82 | 3198.76 | 6.01 |
機械 | 11.45 | 1723.37 | 4.83 |
不動産 | 10.97 | 1088.53 | 9.03 |
商社・卸売 | 10.15 | 1192.39 | 5.03 |
銀行 | 7.02 | 4049.64 | 2.88 |
建設・資材 | 6.97 | 907.63 | 7.11 |
素材・化学 | 6.26 | 2011.46 | 5.60 |
情報通信・サービスその他 | 2.60 | 1425.58 | 5.13 |
小売 | 1.10 | 1205.35 | -9.22 |
食品 | -1.79 | 2012.23 | 7.75 |
医薬品 | -7.20 | 5489.08 | 5.46 |
電力・ガス | -8.21 | 2929.58 | 9.90 |
1位はぶっちぎりでエネルギー資源です。
約30%と、すごい上昇を見せています。
一方で電力・ガス、医薬品、食品はマイナスの結果となりました。
33業種区分別
次に33業種区分別で見てみます。
17業種より細かいデータが見られます。
change | 時価総額 | ROE | |
---|---|---|---|
33業種区分 | |||
海運業 | 103.95 | 2642.69 | 11.78 |
鉱業 | 51.19 | 2899.83 | -2.22 |
その他金融業 | 21.70 | 2746.44 | 5.09 |
鉄鋼 | 19.63 | 1114.41 | 1.80 |
電気機器 | 19.20 | 5704.43 | 6.15 |
ゴム製品 | 18.82 | 2718.44 | 1.84 |
石油・石炭製品 | 18.27 | 2417.91 | 9.53 |
その他製品 | 17.81 | 1477.61 | 6.52 |
ガラス・土石製品 | 15.62 | 1062.98 | 5.52 |
倉庫・運輸関連業 | 14.36 | 425.49 | 7.96 |
輸送用機器 | 13.48 | 7824.78 | 0.04 |
機械 | 11.45 | 1723.37 | 4.83 |
証券、商品先物取引業 | 11.36 | 1271.85 | 5.95 |
不動産業 | 10.97 | 1088.53 | 9.03 |
卸売業 | 10.15 | 1192.39 | 5.03 |
サービス業 | 9.51 | 1117.28 | -0.03 |
非鉄金属 | 9.04 | 1308.32 | 6.42 |
繊維製品 | 8.86 | 681.31 | 0.82 |
精密機器 | 8.85 | 3700.08 | 6.34 |
銀行業 | 7.02 | 4049.64 | 2.88 |
建設業 | 6.39 | 1056.83 | 8.93 |
空運業 | 6.36 | 4333.80 | -10.25 |
化学 | 6.13 | 2483.11 | 6.83 |
金属製品 | 2.30 | 540.22 | 4.74 |
パルプ・紙 | 1.98 | 698.58 | 4.02 |
小売業 | 1.10 | 1205.35 | -9.22 |
保険業 | 0.82 | 10667.42 | 8.68 |
水産・農林業 | -0.25 | 539.42 | 14.42 |
食料品 | -1.95 | 2160.75 | 6.96 |
陸運業 | -3.29 | 3602.45 | 0.98 |
医薬品 | -7.20 | 5489.08 | 5.46 |
情報・通信業 | -7.37 | 1709.65 | 9.71 |
電気・ガス業 | -8.21 | 2929.58 | 9.90 |
海運業がぶっちぎりの1位で100%越えです。
ここに投資できてれば大きな利益をゲットできていました。
2位の鉱業も50%超えと大きく上昇しています。
こういったトレンドになる業種に投資できればうまく利益をゲットできます。
時価総額別に騰落率を見る
次に時価総額を使ってデータを見てみます。
シンプルに相関を見ても全く関係ない感じになったので、ここでは時価総額をグループ分けしてみてみます。
「"300億円以下", "300~1000億円", "1000~3000億円", "3000億円~1兆円", "1兆円以上"」 とグルーピングしてそれぞれのグループの騰落率を見てみました。
この結果を見ると、1兆円以上の大型株が大きく上昇していることがわかります。
小型株よりかは大型株の方が上昇したことがわかります。
300億円〜3000億円の銘柄も大きく上昇しています。
こうみると全ての区分で平均では上昇していることがわかりますね。
ROE別にみる
次にROR別に見てみます。
ここもグルーピングしてみました。
これがなかなか不思議な結果となっておりまして、ROEが50以上の銘柄が株価騰落率が最も低い傾向になることがわかります。
ここで、ROEが50を超えている銘柄をピックアップしてみました。
銘柄名 | change | 市場・商品区分 | 17業種区分 | 33業種区分 | 時価総額 | ROE | 時価総額区分 | ROE区分 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
ticker | |||||||||
1375 | 雪国まいたけ | -29.36 | 市場第一部(内国株) | 食品 | 水産・農林業 | 477 | 67.10 | 300~1000億円 | 50~ |
2929 | ファーマフーズ | 4.08 | 市場第一部(内国株) | 食品 | 食料品 | 615 | 57.46 | 300~1000億円 | 50~ |
3068 | WDI | 23.96 | JASDAQ(スタンダード・内国株) | 小売 | 小売業 | 114 | 61.10 | 300億円以下 | 50~ |
3092 | ZOZO | 40.84 | 市場第一部(内国株) | 小売 | 小売業 | 11188 | 68.80 | 1兆円以上 | 50~ |
3133 | 海帆 | -41.95 | マザーズ(内国株) | 小売 | 小売業 | 30 | 219.30 | 300億円以下 | 50~ |
3793 | ドリコム | -41.49 | マザーズ(内国株) | 情報通信・サービスその他 | 情報・通信業 | 133 | 55.00 | 300億円以下 | 50~ |
3922 | PR TIMES | -12.10 | 市場第一部(内国株) | 情報通信・サービスその他 | 情報・通信業 | 410 | 52.70 | 300~1000億円 | 50~ |
4488 | AI inside | -91.88 | マザーズ(内国株) | 情報通信・サービスその他 | 情報・通信業 | 233 | 51.00 | 300億円以下 | 50~ |
4833 | Success Holders | 5.34 | JASDAQ(グロース・内国株) | 情報通信・サービスその他 | サービス業 | 54 | 70.90 | 300億円以下 | 50~ |
4934 | プレミアアンチエイジング | 12.12 | マザーズ(内国株) | 素材・化学 | 化学 | 807 | 66.90 | 300~1000億円 | 50~ |
6191 | エアトリ | 145.99 | 市場第一部(内国株) | 情報通信・サービスその他 | サービス業 | 679 | 50.17 | 300~1000億円 | 50~ |
6875 | メガチップス | 82.95 | 市場第一部(内国株) | 電機・精密 | 電気機器 | 1186 | 53.60 | 1000~3000億円 | 50~ |
7187 | ジェイリース | 212.20 | 市場第一部(内国株) | 金融(除く銀行) | その他金融業 | 173 | 59.60 | 300億円以下 | 50~ |
9107 | 川崎汽船 | 227.65 | 市場第一部(内国株) | 運輸・物流 | 海運業 | 6501 | 68.09 | 3000億円~1兆円 | 50~ |
9519 | レノバ | -47.42 | 市場第一部(内国株) | 電力・ガス | 電気・ガス業 | 1635 | 81.70 | 1000~3000億円 | 50~ |
9812 | テーオーホールディングス | 0.70 | JASDAQ(スタンダード・内国株) | 商社・卸売 | 卸売業 | 26 | 63.90 | 300億円以下 | 50~ |
9984 | ソフトバンクグループ | -32.56 | 市場第一部(内国株) | 情報通信・サービスその他 | 情報・通信業 | 93625 | 61.90 | 1兆円以上 | 50~ |
下落率トップ10に入っていたAI insideが入っていますね。
これが全体を押し下げている感じがします。
AI Insideを除いたら平均騰落率は+34%と、他を圧倒する上昇を見せています。
ROEがめちゃ高い銘柄に投資するのはなかなかいい戦略かもしれません。
データの分析・可視化にはPythonが最適!
本記事で紹介したコードは、全てPythonを使って書いています。
Pythonはデータの分析や可視化を得意とするプログラミング言語で、さらにAI関連のライブラリーも豊富で昨今のAIブームで需要が急拡大しています。
→ 【いますぐ始められます】データ分析をするならPythonが最適です。
また、Pythonは比較的学びやすい言語でもあります。
実際、僕は社会人になってからPythonを独学で習得して転職にも成功し、Python独学をきっかけに人生が大きく変わりました。
→ 【実体験】ゼロからのPython独学を決意してから転職を掴み取るまでのお話。
Pythonの学習方法についてはいろいろな方法があります。
僕はUdemyを選びましたが、書籍やプログラミングスクールも選択肢になります。
→ 【決定版】Python独学ロードマップ【完全初心者からでもOKです】
→ 【まとめ】Pythonが学べるおすすめプログラミングスクール
→ プログラミングの独学にUdemyをおすすめする理由!【僕はUdemyでPythonを独学しました!】
まとめ
いかがでしたでしょうか。
ここでは、2021年の株価騰落率を分析してみました。
年間の株価騰落率を見ると、その年の傾向が見えてきます。
データを見てるといろいろな傾向が見えてきました。
こういった傾向をいち早く捉えることができればうまく利益がゲットできそうな感じがします。
僕が運営する「投資でニート生活」では、区分別ランキングやテーマ別ランキングを、週ごとと月ごとに集計して発表しています。
こういったデータをうまく活用すれば、話題になっている銘柄を効率的に見つけることができます。
是非ともご活用ください。
今後も株の分析記事はいろいろと出していこうと思います。
とりあえず今回はここまでにします。
ここまで読んでくださり、ありがとうございました。