python初心者がVIX指数(恐怖指数)を用いて適切なS&P500の投資タイミングを探してみた件

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas_datareader.data as web
import datetime
%matplotlib inline

#取得するデータの開始日と最終日を指定
start = datetime.datetime(1990, 1, 1)
end = datetime.datetime(2022, 5, 1)

#S&P500のデータを取得
sp500 = web.DataReader('^GSPC', 'yahoo', start, end)['Adj Close']

#VIXのデータを取得
vix = web.DataReader('^VIX','yahoo', start, end)['Adj Close']

#取得したデータを１つのデータフレームにまとめる
df = pd.DataFrame()
df['S&P500'] = sp500
df['VIX'] = vix
df.dropna(inplace = True)

# VIXの分布
sns.set(rc = {'figure.figsize':(10,6)})
sns.histplot(df['VIX'], stat='probability',kde=False)

plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(df['S&P500'])
 
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(df['VIX'])

# 確認したいVIXの値
vix_num=30

# グラフ領域設定
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(20, 6),facecolor="white")

# ax1とax2を関連させる
ax2 = ax1.twinx()
# １つ目のデータをグラフ化
ax1.plot(df['S&P500'].dropna(),color="red", label=['S&P500'],linewidth=2,alpha=0.5)
# ２つ目のデータをグラフ化
ax2.plot(df['VIX'].dropna(),color="blue", label=['VIX'],linewidth=2,alpha=0.5)

# 凡例
handler1, label1 = ax1.get_legend_handles_labels()
handler2, label2 = ax2.get_legend_handles_labels()
# 凡例をまとめて出力
ax1.legend(handler1 + handler2, label1 + label2, loc=2, borderaxespad=0.5)

# 軸を45度傾け、軸を対数、軸の最大・最小値
ax1.tick_params(axis='x', labelrotation=45)

ax1.set_ylim(df['S&P500'].min()*0.5,df['S&P500'].max()*1.0)
ax2.set_ylim(df['VIX'].min(),df['VIX'].max()*3.0)

# VIX がvix_num以上のライン
ax2.axhline(y=vix_num, color="gray")

# 対象期間の塗りつぶし
dfd=df[df['VIX'] >= vix_num]
for item in dfd.index:
  ax1.axvline(item,color='limegreen',linewidth=1 ,alpha=0.1)

plt.show()

df.corr() # 相関関係

#グラフを作る関数
def chart(days):
    dfd = df.copy()
    dfd['Return'] = (dfd['S&P500'].shift(-days) /  dfd['S&P500'] -1)   # days後と本日との利回りの計算
    dfd.dropna(inplace = True)   # 欠損値の削除

    dfd['VIX_c'] = pd.cut(dfd['VIX'], bins=[-1,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55,60,65,70,75], labels=['0','5','10','15','20','25','30','35','40','45','50','55','60','65','70'])
    
    
    # グラフの描写
    plt.figure(figsize = (8,4))
    plt.scatter(x = dfd['VIX'], y = dfd['Return'], alpha = 0.6, c = dfd['VIX'])
    plt.xlabel('VIX')
    plt.ylabel(str(days)+' days Return')
    plt.title('VIX and S&P500 '+str(days)+' days Returns (USD base)')
    plt.savefig('VIX_SP500rtn',bbox_inches="tight")
    plt.grid(True)
    

    fig = plt.figure(figsize = (8,4))
    fig = sns.boxplot(x='VIX_c', y='Return', data=dfd, showfliers=False)
    fig.set_xlabel('VIX')
    fig.set_ylabel(str(days)+' days Return')


#何日間のリターンを計算するかを指定して関数実行
chart(100)

chart(200) 

chart(300)