ETFと利回りを比較

05.1.6

ETFと利回りを比較

最終更新 2020-04-08 読了時間 5 分

まとめ

株式 ETF の価格と米国債の利回りは逆方向に動くことが多く、2 つを同じ図に重ねると金利環境が株価にどう効いているかが見えます。このページでは stooq をデータ源にして、S&P 500 連動の VOO、全米株式の VTI、指数そのものの S&P 500（^SPX）と Nasdaq（^NDQ）、そして米国債 10 年（10USY.B）と 2 年（2USY.B）の利回りを 2021 年 8 月から 2022 年 1 月まで取得します。利回り 2 本を折れ線で並べて長短金利差（イールドカーブの傾き）を確認し、最後に mplfinance で S&P 500 のローソク足と 10 年債利回りを twinx() の 2 軸で重ねます。読み終えると、get_finance_data(source="stooq") の銘柄コードを替えるだけで任意の ETF と金利を同じ図で比べられるようになります。

直感 #

金利が上がると、株式より安全な国債で得られる利回りが増えるので、株式に求められるリターンも上がり、株価（特に将来の利益に期待が集まる成長株）には下押し圧力が掛かります。2021 年末から 2022 年初はまさに 10 年債利回りが 1.3% から 1.8% へ上がり、S&P 500 が最高値から調整に入った時期です。この関係を見るには「ETF の価格」と「利回り」を同じ期間・同じ横軸に揃える必要があり、ここでは pandas-datareader 経由で stooq から両方を取ります。pandas-datareader の使い方はメディアプログラミング入門 WebスクレイピングとWebAPI の講義資料 45 ページで紹介されていたものです。

銘柄コードと期間を決める get_finance_data(source=“stooq”) で ETF 4 本同じ関数で利回り 2 本利回りを折れ線で比較 S&P 500 のローソク足 + twinx で 10 年債利回り

準備 #

株価と利回りの取得には mplfinance のページで作った get_finance_data() を utils.py から読み込みます。source="stooq" を受け付けるように拡張してあります。

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import numpy as np
import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import display, HTML
from utils import get_finance_data, get_rsi

コードの解説番号をクリックすると、コード内の該当行がハイライトされます。

6 行目取得関数は utils.py から再利用する
get_finance_data は Yahoo 版を mplfinance のページで作ったものに source 引数を足し、web.DataReader(ticker, source, ...) に渡すようにした版です。get_rsi も一緒に読み込んでいますが、このページでは使いません。
5 行目display と HTML で見出し付きの表を出す
display(HTML("<h3>VOO</h3>")) のように、ノートブック上で表の前に見出しを挿む目的で使います。4 銘柄の head() を続けて表示するとどれがどの銘柄か分からなくなるので、見出しで区切ります。
3 行目pandas_datareader が stooq への窓口
web は utils.get_finance_data の中で web.DataReader(ticker, "stooq", ...) として呼ばれます。stooq は Yahoo と違って API キー不要で、米国債利回りのような指数データも同じ関数で取れるのが選んだ理由です。

ETF と株価指数を取得する #

pandas.DataFrame.sort_index

VOO と VTI は Vanguard の ETF で、それぞれ S&P 500 と全米株式に連動します。指数そのもの（^SPX、^NDQ）も取って、ETF の値動きが指数をなぞっていることを確かめます。

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# 銘柄名、期間、保存先ファイル
start = "2021-08-01"
end = "2022-01-31"

# データを取得する
voo = get_finance_data("VOO", source="stooq", start=start, end=end)
display(HTML(f"<h3>VOO</h3>"))
display(voo.head())

vti = get_finance_data("VTI", source="stooq", start=start, end=end)
display(HTML(f"<h3>VTI</h3>"))
display(vti.head())

spx = get_finance_data("^SPX", source="stooq", start=start, end=end)
display(HTML(f"<h3>S&P500</h3>"))
display(spx.head())

ndq = get_finance_data("^NDQ", source="stooq", start=start, end=end)
display(HTML(f"<h3>Nasdaq</h3>"))
display(ndq.head())

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2-3 行目2021 年 8 月〜2022 年 1 月の 6 か月に固定する
利上げ観測で 10 年債利回りが 1.2% から 1.8% へ上がり、S&P 500 が調整に入った期間です。期間を start / end の変数にしておくことで、ETF と利回りの 6 本すべてを同じ範囲で取得でき、後の 2 軸グラフで横軸が一致します。
6 行目source="stooq" で取得元を切り替える
get_finance_data の source に "stooq" を渡すと、pandas_datareader が stooq のサーバーに問い合わせます。stooq のデータは日付が新しい順に並んで返るため、関数の中で sort_index() して古い順に直してあります（上の notice がそのドキュメントです）。
14, 18 行目指数は ^ 付きのコードで取る
^SPX が S&P 500、^NDQ が Nasdaq 総合指数です。^ は stooq での「指数」の印で、ETF の VOO・VTI と区別されます。VOO と ^SPX の head() を見比べると、値は違っても日々の上下が同じ方向であることが分かります。
7-8 行目見出し付きで 5 行ずつ確認する
display(HTML(...)) で銘柄名の見出しを出し、display(voo.head()) で先頭 5 行を表示します。列が Open, High, Low, Close, Volume で索引が日付になっていれば、後の mpf.plot にそのまま渡せます。

VOO

	Open	High	Low	Close	Volume
Date
2022-01-31	405.67	413.9700	404.3500	413.69	9200435
2022-01-28	397.82	406.3300	393.3000	406.26	12096807
2022-01-27	402.93	405.9700	394.8200	396.54	12455226
2022-01-26	405.66	408.1954	394.3400	398.56	14377346
2022-01-25	398.17	404.2600	392.7325	399.46	16836326

VTI

	Open	High	Low	Close	Volume
Date
2022-01-31	222.09	226.950	221.22	226.81	5306436
2022-01-28	217.50	222.170	214.93	222.09	4961209
2022-01-27	220.81	222.400	215.90	216.75	5791524
2022-01-26	222.72	224.160	216.05	218.37	7096416
2022-01-25	219.10	222.015	215.64	219.22	6600378

S&P500

	Open	High	Low	Close	Volume
Date
2022-01-31	4431.79	4516.89	4414.02	4515.55	2960132803
2022-01-28	4336.19	4432.72	4292.46	4431.85	2926083817
2022-01-27	4380.58	4428.74	4309.50	4326.51	3070684348
2022-01-26	4408.43	4453.23	4304.80	4349.93	3239353450
2022-01-25	4366.64	4411.01	4287.11	4356.45	3069079477

Nasdaq

	Open	High	Low	Close	Volume
Date
2022-01-31	13812.20	14242.90	13767.71	14239.88	3268652504
2022-01-28	13436.71	13771.91	13236.55	13770.57	3092819850
2022-01-27	13710.99	13765.91	13322.66	13352.78	3373437394
2022-01-26	13871.77	14002.65	13392.19	13542.12	3664304374
2022-01-25	13610.87	13781.63	13414.14	13539.29	3265336637

債券利回りを取得する #

stooq では米国債の利回りも株と同じ形式で取れます。10USY.B が 10 年、2USY.B が 2 年で、Close 列が年利回り（%）です。

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usy10 = get_finance_data("10USY.B", source="stooq", start=start, end=end)
display(HTML(f"<h3>10-Year U.S. Bond Yield</h3>"))
display(usy10.head())

usy2 = get_finance_data("2USY.B", source="stooq", start=start, end=end)
display(HTML(f"<h3>2-Year U.S. Bond Yield</h3>"))
display(usy2.head())

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1 行目10USY.B は米国債 10 年の利回り
stooq の 10USY.B は 10-Year U.S. Bond Yield で、Close が終値ベースの年利回り（1.5 なら 1.5%）です。株と同じ Open/High/Low/Close の形で返るので、同じ関数で取得できます。Volume は意味を持たないので 0 や NaN が入ります。
5 行目2USY.B は 2 年債で、政策金利の見通しを反映する
2 年債利回りは今後 2 年の政策金利の予想に敏感で、利上げ観測が強まると 10 年債より速く上がります。10 年と 2 年を並べて取るのは、後で 2 本の差（長短金利差）を見るためです。
2-3, 6-7 行目株と同じ要領で先頭 5 行を確認する
head() で Close 列が 1.2〜1.3 程度（10 年）、0.2 程度（2 年）であることを見ておきます。この桁の違いが、株価指数と重ねるときに twinx() が必要になる理由です。

10-Year U.S. Bond Yield

	Open	High	Low	Close
Date
2022-01-31	1.789	1.816	1.771	1.780
2022-01-28	1.830	1.848	1.773	1.777
2022-01-27	1.840	1.851	1.783	1.799
2022-01-26	1.769	1.876	1.769	1.867
2022-01-25	1.753	1.792	1.735	1.776

2-Year U.S. Bond Yield

	Open	High	Low	Close
Date
2022-01-31	1.1986	1.2145	1.1587	1.1827
2022-01-28	1.2141	1.2260	1.1603	1.1703
2022-01-27	1.1822	1.2061	1.1603	1.1882
2022-01-26	1.0313	1.1603	1.0154	1.1544
2022-01-25	1.0055	1.0353	0.9897	1.0254

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plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.plot(usy10.Close, label="米国債券10年 年利回り")
plt.plot(usy2.Close, label="米国債券2年 年利回り")
plt.legend()
plt.tick_params(rotation=90)
plt.grid()
plt.show()

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2-3 行目Close 列だけを 2 本の折れ線にする
usy10.Close と usy2.Close は日付索引付きの Series なので、plt.plot に渡すだけで横軸が日付になります。10 年と 2 年を同じ軸に描けるのは、どちらも % 単位で 0〜2 の範囲に収まるからです。
2-3 行目凡例ラベルは日本語で
label="米国債券10年年利回り" のように日本語を使っています。plt.style.use や japanize_matplotlib で日本語フォントが有効な環境でないと □ になるので、文字化けしたらラベルを英語にするか japanize_matplotlib を読み込みます。
5 行目日付ラベルを 90 度回転して重なりを防ぐ
6 か月分の日付を横に並べると文字が重なるので、tick_params(rotation=90) で縦書きにします。figsize=(12, 4) の横長と合わせて、日付が読める密度に調整しています。
6 行目グリッドで 0.1% 刻みの変化を読みやすくする
plt.grid() は横線を引き、利回りが 1.5% を超えた日や 2 年債が 1.0% に達した日を目で追えるようにします。利回りの変化は 0.1% 単位で意味を持つので、グリッドが無いと読み取りが粗くなります。

債権利回りの図

実行結果の読み方 #

10 年債利回り（青）は 2021 年 8 月の 1.2% 台から 2022 年 1 月末の 1.8% 前後まで上がり、2 年債（オレンジ）は 0.2% から 1.2% へとそれ以上の速さで上がっています。2 本の差（長短金利差）が 1.0% から 0.6% へ縮んでおり、市場が利上げを織り込み始めた局面だと読めます。

S&P 500 と 10 年債利回りの比較 #

Invert Axes

株価指数のローソク足と利回りの折れ線は単位が違うので、twinx() で左右に別の縦軸を持たせて重ねます。mplfinance の ax= 引数に matplotlib の Axes を渡すと、通常の matplotlib の図の中にローソク足を描けます。

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import mplfinance as mpf

fig = mpf.figure(figsize=(16, 7), tight_layout=True, style="default")

ax1 = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax1.twinx()
mpf.plot(spx, type="candle", style="yahoo", datetime_format="%Y/%m/%d", ax=ax1)
ax1.set_ylabel("S&P500")
ax1.invert_xaxis()

mpf.plot(
    usy10,
    type="line",
    style="starsandstripes",
    datetime_format="%Y/%m/%d",
    ax=ax2,
)

# 左側にラベルを表示する
ax2.tick_params(labelleft=True, labelright=False)
ax2.set_ylabel("10-Year U.S. Bond Yield")
ax2.yaxis.set_label_position("left")
ax2.legend(["10-Year U.S. Bond Yield"])

コードの解説番号をクリックすると、コード内の該当行がハイライトされます。

3 行目mpf.figure で mplfinance のスタイルを持つ Figure を作る
plt.figure ではなく mpf.figure を使うと、後の mpf.plot(..., ax=ax1) が正しくローソク足の配色を適用できます。tight_layout=True は 2 軸のラベルが図の外にはみ出ないようにする指定です。
5-7 行目ax= を渡して matplotlib の軸にローソク足を描く
mpf.plot に ax=ax1 を渡すと、図を自分で表示する代わりに指定した Axes に描画します。ax2 = ax1.twinx() を先に作っておくのは、ローソク足（左軸、3,900〜4,800 ポイント）と利回り（右軸、1.2〜1.9%）で別の縦軸を使うためです。
9 行目invert_xaxis は右から左へ時間を流す向きにする
ax1.invert_xaxis() で横軸を反転し、最新の日付が左に来るようにしています。これは stooq が新しい順に日付を返す都合で描画順が逆になるのを補正するためで、sort_index() 済みのデータなら省けます。見るときは「左が 2022 年 1 月、右が 2021 年 8 月」と読んでください。
11-17 行目利回りは type="line" で右軸に重ねる
usy10 を type="line" で ax2 に描きます。mpf.plot に渡すので、Open/High/Low/Close 列を持つ DataFrame のままで良く、Close が線になります。datetime_format を ax1 と同じにして、2 つの軸の日付表記が揃うようにしています。
20-23 行目右軸の目盛りとラベルを左に寄せて読みやすくする
twinx() の軸は既定で右側に目盛りが出ますが、labelleft=True, labelright=False で左に移し、set_label_position("left") でラベルも左に置いています。ローソク足の軸と並ぶので「左の 2 つの目盛りのうち S&P500 と書いてある方が株価」と読みます。ax2.legend で線の名前を明示しています。

<matplotlib.legend.Legend at 0x7fcc4de60970>

S&P500と１０年債利回りの比較

実行結果の読み方 #

横軸が反転しているので左端が 2022 年 1 月です。10 年債利回り（折れ線）が 1.7〜1.8% へ上がった左側の区間で、S&P 500 のローソク足は 4,800 付近の高値から陰線が続いて 4,400 台まで下げています。右側の 2021 年秋は利回りが 1.5% 前後で横ばい、株価は上昇基調で、金利の上昇が株価の調整と重なる局面がこの 6 か月では 1 回はっきり現れています。

使いどころと落とし穴 #

stooq は API キー不要で手軽ですが、日付が新しい順に返るため sort_index() を忘れると移動平均や差分の向きが逆になります。利回りと株価を重ねるときは必ず twinx() で軸を分け、同じ軸に載せるために片方を定数倍するのは避けます（倍率で見え方が変わってしまいます）。6 か月という短い期間では金利と株価の関係が 1 局面しか見られないので、因果を主張するなら 2010 年以降などの長期で相互相関を計算し、ラグを確認する方が安全です。

まとめ #

get_finance_data(ticker, source="stooq", start, end) の 1 行で、ETF（VOO・VTI）、株価指数（^SPX・^NDQ）、米国債利回り（10USY.B・2USY.B）がすべて同じ OHLC 形式で取れます。利回りは 2 本を plt.plot で重ねて長短金利差の縮小を読み、株価と利回りは mpf.plot(..., ax=ax1) と ax1.twinx() で 2 軸の 1 枚にまとめました。2021 年末からの 10 年債利回りの上昇と S&P 500 の調整が同じ図の中で重なって見えるのが、この比較チャートの読みどころです。