Pytrendsによるキヤノンの人気と株価の関係把握

前回、キヤノンの株価を分析したところ、「30期以上続いた配当維持から一転し、2020年に減配を決めたことから大きく株価が下落した」と推察した。一方で「市場からの人気」はどうであったのだろうか？

2019年までは、株価を維持していたことから、人気はあったのだろうか？
それとも市場からの人気は下がっていたのだろうか？

2020年のコロナウイルスの蔓延の影響を大きく受けた企業の一つとも言えるキヤノンの今後の株価を分析します。キヤノンの株を保有している個人投資家の方も多いのではないでしょうか？なぜなら、キヤノンは、高配当銘柄とも知られており、非常に人気の銘柄だったためです。

仮説
人気の指標
コード
結論

仮説

前提として、人気と株価は相関があるとする。（キヤノンの株価の季節変動データと人気度には、相関があるのを以下で確認しています。）「減配をしたため株価が下落した」は正しいという前提である。以下の仮説1と2どちらが正しいと前提して、分析する。要するに人気があれば、減配しても株価は、下落しない可能性があるのかどうかを把握したいということです。

仮説１：キヤノンは、人気があったが減配をしたため株価が下落した
仮説２：キヤノンは、人気がなく且つ減配をしたため株価が下落した

コード

ライブラリをインポートします。

%matplotlib inline
from pytrends.request import TrendReq
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams
rcParams["font.family"] = "AppleGothic"#MACで日本語表示するため。WinはMS Gothicをつかってください。
rcParams['figure.figsize'] = 20,4
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
import pandas_datareader.data as pdr

2011年からの「キャノン」の人気度をプロットします。

# API Connection
pytrends = TrendReq(hl='ja-JP', tz=360)
# Set the search keyword
kw_list = ["キャノン"]
pytrends.build_payload(kw_list, timeframe='2011-01-01 2020-11-30', geo='JP')
df = pytrends.interest_over_time()
df.plot()
plt.show()

出力結果は以下です。なんか半年毎にピークがありますね。新商品の発表時期なのかな？

参考までにキヤノンの株価の季節変動データを表示します。確かに11月下旬から12月上旬に株価がピークを迎えており、人気度と季節変動のデータには、相関性がありそうです。

次に、キヤノンの株価と人気度を年毎に平均値を算出して、ならしましょう。

now = datetime.date.today()
code = 7751
end = now
start = end - datetime.timedelta(days=3650)

def get_kabuka(code,start,end):
    pd_data = pdr.DataReader(str(code)+'.jp', 'stooq', start, end)
    return pd_data

kabuka = get_kabuka(code,start,end)
date = kabuka.index
kabuka_m = kabuka.resample(rule = 'Y').mean()
df_m = df.resample(rule = 'Y').mean()

可視化してみます。