世界同時株安

FRBの緊急利下げを受けて、今日の日経は若干戻しましたね。しかし、年明けからの下げはほんとひどい。なんだか日本がサブプライム問題の影響を一番受けていて、世界同時株安の牽引役になってる気がしてなりません。そんなわけで、サブプライム問題が出始めた、ここ半年の各国の市場の株価騰落率を求めてみました。

#! -*- coding: utf-8 -*-
import urllib2, csv

markets = {
    "^N225": "日経",
    "^DJI": "ダウ",
    "^IXIC": "ナスダック",
    "000001.SS": "上海",
    "^KS11": "韓国",
    "^TWII": "台湾",
    "^HSI": "香港",
    "^STI": "シンガポール",
    "^AORD": "オーストラリア",
    "^BSESN": "インド",
    "^FTSE": "エゲレス",
    "^FCHI": "フランス",
    "^GDAXI": "ドイツ",
    "^IBEX": "スペイン",
    "^AEX": "オランダ",
    "^GSPTSE": "カナダ",
    "^MXX": "メキシコ",
    "^BVSP": "ブラジル",
    "^MERV": "アルゼンチン",
    }

def get_prices(code):
    print code
    url = "http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s=%s&a=06&b=23&c=2007&d=00&e=23&f=2008&g=d&ignore=.csv"
    dat = [row for row in csv.reader(urllib2.urlopen(url % code))]
    return {"period": "%s~%s" % (dat[-1][0], dat[1][0]), "start": float(dat[-1][4]), "end": float(dat[1][4])}

results = []
for code, market in markets.items():
    prices = get_prices(code)
    results.append((market, prices["end"]/prices["start"]-1, prices["period"]))

results.sort(lambda x, y: cmp(x[1], y[1]))
print "|*市場|*騰落率(%)|*期間|"
for r in results:
    print "|%s|%s|%s|" % (r[0], "%.2f" % (r[1]*100), r[2])

こんな感じの結果がでました。

ここ半年の各市場の株価騰落率

市場	騰落率(%)	期間
日経	-30.01	2007-07-23~2008-01-22
オランダ	-22.49	2007-07-23~2008-01-22
台湾	-21.20	2007-07-23~2008-01-22
フランス	-19.41	2007-07-23~2008-01-22
韓国	-19.27	2007-07-23~2008-01-22
オーストラリア	-18.76	2007-07-23~2008-01-22
メキシコ	-16.40	2007-07-23~2008-01-22
カナダ	-16.15	2007-07-23~2008-01-21
アルゼンチン	-15.62	2007-07-23~2008-01-22
ナスダック	-14.80	2007-07-23~2008-01-22
ドイツ	-14.79	2007-07-23~2008-01-22
スペイン	-14.72	2007-07-23~2008-01-22
ダウ	-14.14	2007-07-23~2008-01-22
エゲレス	-13.35	2007-07-23~2008-01-22
シンガポール	-8.00	2007-07-23~2008-01-09
香港	-6.88	2007-07-23~2008-01-22
ブラジル	-3.34	2007-07-23~2008-01-22
インド	6.34	2007-07-23~2008-01-22
上海	16.64	2007-07-23~2008-01-21

ぶっちぎりで日経ですね、、、。国に対してなんとかしろとかいうつもりはないですが、「日本へのサブプライム問題の影響は限定的で、当面は見守っていくのが一番いい」とかいってる首相は危機感無さ過ぎだと思います。ほんとなんとかしろ！！！