notes by PDI

  Twitterの分析を始めました。 アカウントの投稿頻度などを集計して見やすいチャートにします。 ご希望の集計対象があればリクエストにお答えします サンプルは以下のとおりです。 Started Twitter analysis. pull together certain subject's tweets and visualize them. provide upon request. please see below sample figures

  疑問 これ とかいろいろなところでレバレッジが高すぎると逆にリターンが減るという話が言われているのだけれども、理屈はともかく実際に過去の値動きで検証したらどうだろう？ 方法 2011年以降直近までの日経平均のデータをとりレバレッジを変えてシミュレーションを行う。 手数料や税金は考慮しない。 結果 下の図のとおりレバレッジを上げすぎると実際の数字で確認してもリターンが下がる レバレッジ1倍だとリターンは+140%程度 レバレッジを引き上げるにつれてリターンも増加していくが2倍から2.5倍くらいでピークを迎えてそれ以降低下していく 4倍にすると+80%程度になりレバレッジ1倍も下回る

  this post is the sequel to the previous post ; there I grouped S&P 500's daily performance by dates from previous trading day; and found '2days' group had higher return. below is the risk and return plot of 4 group (1day to 4 days). as mentioned, '2days' group has higher return than other groups then distribution of return of '2days' group is shown below chart. added '1day' group for the comparison. difference of average performance came from performance around zero percent. 2Days group has more dates with performance between '0% to 1%' than 1day group. 1Day group has more dates with performance between '-1% to 0%' than 2days group. these differences apparently led to 2Days group's higher performance.

 Purpose: News flow continuously, events happen regardless markets' schedule; For example, markets digest '1 day information from Tuesday to Friday; On Monday markets have to chew up 3 days information (Saturday, Sunday, and Monday); As such, price movements on Monday must be bigger than other weekdays, is my idea. Method: to see this I go over S&P 500 index from 1970; Sort daily (business day) close price change into groups by calendar day difference; calculate average, and standard deviation for each group. Results: Below figure shows the summary; Standard deviation increased along with number of days up to 3. In date-wise, 2 days standard deviation should be square root of 2 times bigger than 1 days deviation, but not that much (1.09% to 1.03%, 1.06 x); and 3 days should be square root of 3 times bigger, but the results were 1.25% to 1.03%, 1.21; There are less events and economic news may be behind this; below is the chart for standard deviation. Average index change va...

 2022年1月26日までの日経平均の値動きを過去のパターンと比べたところ、2018年5月31日以降の値動きとよく似ていることが分かった（下図） 黒線が直近の25営業日の値動き 緑の点線が2018年5月31日以降の値動きで50営業日分をプロットした。 以上

 （問題意識） 昨年ころから伝説のミュージシャンが楽曲の権利を売ったという報道が続いている ボブ・ディラン、史上屈指の取引額で全楽曲をユニバーサルに売却 2020年12月14日 楽曲の権利を全売却 570億円か　ブルース・スプリングスティーンさん 2021年12月18日 デビッド・ボウイさん全楽曲の権利を売却 2022年1月5日 具体的に楽曲の何を売ったのか？ （著作権の構造） 個々の事例を確認する前に音楽著作権の外観を把握したいところ。 音楽に関する著作権は大きくわけると 作家（作詞家・作曲家等）の権利 著作物を伝達する人（アーティスト、レコード会社等）の権利 の二つに分けられる 小項目も含めた内容を下表に簡単にまとめた 上表は日本の著作権法に基づいているが海外でも大きな考え方は同様の様である。 主に売買の対象となっているのはこれらのうち「狭義の著作権」（出版権）と「レコード製作者の権利」（原盤権）。 （調査の方法） 各種報道等から「楽曲を売却」したアーティストの情報を収集し、譲渡対象を確認した。 （調査結果） 「楽曲の権利」を売却した主なアーティストは下表のとおり。 譲渡の対象となっているのは主に「出版権」で、「原盤権」を譲渡している例は少なめ。 Bruce SpringsteenやMotley Crue、Barry Manilowなどが原盤権を譲渡している例。 多くのアーティストは元々原盤権を持っていないのかもしれない（レコード会社が持っている？） 譲受人としてたびたび出てくる Hipgnosis Songs Fund はLondon Stock Exchange上場の音楽投資会社。データ配信の普及で音楽著作権への投資が流行っているとのこと。 以上

 問題意識 VIX指数はS&P500の オプションの値段を加重平均していろいろ やって算出しているという。 VIX指数が例えば30の時そのどのくらいがプットの寄与でどのくらいがコールの寄与なのか知りたい。 調査方法 CBOEのサイト から個々のS&P500オプションの値段を取得する。 CBOEの計算方法に基づきVIX指数を算出する。 その際に行使価格の幅と水準を使ってオプション価格を加重平均して使っているので、そのうちコールの部分合計、プットの部分合計、その他の部分に分けて合計1になるようにウェイト付けする。 VIX指数に同ウェイトをかけてコール部分、プット部分、その他部分の寄与を計算する。 調査結果 2021年12月3日午後16時15分頃のVIX水準は30.67（だいたいの時間なので当日のVIX終値とは微妙に差がある） そのうちコールによる部分は5.4ポイント（18%） プットによる部分は25.0ポイント（82%） その他の部分は0.2ポイント（1%） 感想 VIX指数全体のうちプット部分による寄与が非対称に大きい。 時系列で調べていないがVIXの変動はプットの価格の動きで決まるのではないか。