継続日記: 2011

2011年11月27日日曜日

主体別売買動向を眺める

東証と大証から、毎木曜日に主体別売買動向が発表される。
大口(海外投資家)の動向はとても大切なので、注目度も高い。
データとしては、トレーダーズのデータが詳しく、見やすい。http://www.traders.co.jp/domestic_stocks/stocks_data/investment_3/investment_3.asp
でも、若干データの範囲などが不完全？先物や２部の動向などもみたかたので、自分で整理したみた。Rを使う。東証のデータは、方眼紙のようなExcelファイルで提供される。windows側で、Rはあまりいじりたくないので、ubuntu側で処理した。RExcelXMLを使って処理した。
(* ファイル形式は、手作業で、xlsからxlxsにした。 xlsやxlsmでもいけたっぽいけど、帰ってくるデータ型がリストで面倒なので、xlsxでread.xlsxで読める形に)
データは、過去の分は月刊データになってしまうので、週別で取れる直近のもの限定。これから貯めないといかんのか？
データ処理のスクリプトは抜かして、データの形は、こんな感じ。

ret
         date      entity     product      uri      kai       net    gross
1    20111003      gaijin      topixf 6.19e+03 6.18e+03 -6.83e+00 1.24e+04
2    20111003       kojin      topixf 1.03e+02 9.66e+01 -6.81e+00 2.00e+02
3    20111003        jiko      topixf 4.17e+03 4.00e+03 -1.62e+02 8.17e+03
4    20111003        bank      topixf 5.62e+01 1.86e+01 -3.75e+01 7.48e+01
5    20111003    shintaku      topixf 4.83e+02 7.01e+02  2.18e+02 1.18e+03
6    20111003       hoken      topixf 3.00e+00 1.12e+01  8.23e+00 1.42e+01

日付(月の何週目か？), 売買主体, 商品(東証１部、二部、mothers, top先物、nikkei先物、mini, options) あとは、ウリ、カイの売買代金、その差(net), その和(gross)

とりあえず、主体別の代金のネット（売り買いの差額)を見る。(optionを除く) (単位は、億円)

      date bank exfinancial exhojin gaijin hoken jigyo  jiko kojin shintaku shoken toshin
1 20111002  126           3      -3    908    -4   -35  -113  -425      -42    -60   -271
2 20111003 -192          -9      82   -788   -53   254   212   681      -27    -13   -297
3 20111004 -175         -36     112   3113   -73  -244  -110 -2201      -46    -44     23
4 20111101  -61         -14      41  -1518    65    89  -381  1658     -143     27     93
5 20111102  -48         -16      39  -1082  -421   311  -134   773      548     26    -35
6 20111103  121          30      70   -436  -154    33 -1212   378     1137     26     27

外人のウリに、個人の買い。先週は自己のウリも信託の買い。
自己は、OTC(or sgx, cme) みたいなので売買した裏返しが出てる可能性もあるかな？？それはそれでだが、、、

では、主体別 vs 商品で見てみる。

まず、ネット。(列別のallはゼロになるべきだが、、元データからずれてるはずなので、気にしなくても良いはず。。)

        entity fut.225 fut.225.min mothers  topixf topixfm  tse1   tse2 (all)
1         bank     103        0.00    -0.1  -30.45    0.00  -301  -1.17  -230
2  exfinancial      -3       -0.15    -0.6   -0.10    0.00   -38  -0.04   -41
3      exhojin      43        0.48   -41.8    0.00    0.00   325  14.55   342
4       gaijin    -253      207.91    50.3  -80.40   -3.18   277  -0.95   198
5        hoken     -73        0.00     9.3   64.18    0.00  -638  -2.80  -641
6        jigyo     -40      -26.09    10.6    0.00    0.00   439  24.75   408
7         jiko    -284     -548.49   -15.5  764.78    0.67 -1650  -3.57 -1736
8        kojin     282      391.44   -43.2   -0.55   -0.82   257 -21.37   864
9     shintaku      45       -0.27    31.4 -663.27   -0.19  2015  -1.48  1426
10      shoken       0        0.00     3.7    0.00    0.00   -40  -2.18   -38
11      toshin     126        0.07    -3.6  -54.21    0.02  -522  -5.48  -459
12       (all)     -55       24.90     0.3   -0.02   -3.50   125   0.26    92

グロス

        entity fut.225 fut.225.min mothers topixf topixfm   tse1   tse2   (all)
1         bank    1564           0     0.2    535    0.00    666    1.2    2767
2  exfinancial     123          10     1.1     25    0.00    778    0.2     937
3      exhojin    1495         243    50.1      0    0.00   1136   18.0    2942
4       gaijin  187679      143142  1656.5  75318  285.10 317160  175.8  725416
5        hoken     405           0    14.1    399    0.00   2248    3.0    3069
6        jigyo    5337        1498   115.1      0    0.00   4752  123.7   11826
7         jiko   51042       27925   254.6  49820   17.15 100717   37.4  229813
8        kojin   36221       51783  3842.6   1076   37.16  97546  719.3  191226
9     shintaku    3910           5   206.7   5511    1.29  32320   33.0   41988
10      shoken       0           0   330.1      0    0.00   9052   73.7    9456
11      toshin    1502           2   170.6    716    0.02  11988   28.4   14408
12       (all)  289278      224608  6641.7 133401  340.72 578363 1213.6 1233847

金融機関は、miniやらないのか、、、代金的にはかなり接近してるけど、参加者の割合が違う。tickが狭まると困る人がいるのか？自己はminiも結構やってる。個人はmini中心。

自己は、nikkei-topixでスプレッド持ってる？

東証２部は個人主体の相場。それで、ネットでは売ってるわけで、、、、だだ下がりなのか、、、過去データを見ないといかんが(これ直近６週データ)で、

マザーズも外人がそれなり？に入ってるんだな。。。

topix-miniも個人が少し(including me…)

で、トータルで見ると、結局、、、、自己　vs 信託　になっとる。自己はどっかでウリを受けてるのかな、、、信託は1400億のうち、半分くらいは日銀のETF買い。。。　構造的に自己が売っていて、信託が買っていて、周期的に外人が大波を作る。(あくまで、直近６週のデータだけど)

最近のだだ下がりは、上手く日銀買いを回避する前場の動向にも関係あるのかも、、、外人が買い越し基調に変われば、上げ潮でみんなで浮かべるんだけど、、、

ここ数年、相場から離れていたので、感覚がつかめないけど、11月の最終週あたりから、需給は好転するはずなんだけど、、、毎日バスケット売りが来るのかな、、、わからん。。。

あと、モーションチャートにもした。

http://www5292u.sakura.ne.jp/shutaibetu.html

PRESIDENT

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2011年11月13日日曜日

vix指数について理解していること

VIX指数というのがある。理解してることの箇条書き

まずVIX指数と先物

これは、SP500のオプション価格のインプライドボラティリティ。

オプションは、ストライク価格別の値段があるので、指数化するときは加重する。

また、IVは、残存日数の関数でもありそうなので、残存日数を30日として(複数限月で按分) IVを計算。

で、これの先物がある。SQは、月半ば？の木曜の寄り?で決定(よく調べてない)

対象にしたETF(ETN)

VIX先物の残存価格が３０日になるようにする。(短期の場合).中期なら60日？

毎日ロールオーバーが発生する。で、限月間スプレッドがONしてくる。

そのスプレッドは、平常時はマイナス(期先高)。荒れてくると(期近高)。長い目でみれば、このETFは減価していく。

ヴォラティリティに関する基本的な性質

平均回帰する？たぶん。（値動きの幅ってのはある範囲に収まるもんだ。価格は発散しても、減衰したりするが、変動率なので一定の枠に収まるが、、、テイルリスクを考慮しとかないといかん

連続性がある。大きくなるとしばらく大きい。一個前の価格の関数になる？

なので、

ボラティリティに関しては、値ごろ感？でトレードしてもよい。　リスク管理ができてれば。リーマン時80。最悪150くらいありうる？

ロールオーバーは、基本的には先高なので、ETF類は基本空売り。

ただ、VIX(ボラ)は、季節性がありそう。例えば、年末年始は低いとマーケットが期待するので、12月ものは低くなりやすい？

また、ヴォラティリティの継続性？みたいもので、VIX指数自体は値動きが激しくなるし、一瞬で織り込むことはできなさそうなので、値動きの継続性(トレンド)が発生しやすい。

アイデアはこんな感じだけど、どうやって検証すればよいのか。とれあえず、FREDにいけば、VIX指数の日次があるが、、、、

2011年11月1日火曜日

vix先物の動き

VIX先物の動き。１１月、１２月、１月もの。
先週、１月ものと１１月ものは逆転した。

ただ、大証の1552 = vxxの円換算? は、30日の残存日数のポジション。
１１月は16日にSQで、11月から12月のロールオーバーで、価値が増加していく。

ウリ目線でみているわけで、そういうポジションを取っているが、contangoの状態になるには、もうしばらくかかるのかもしれない。

2011年10月31日月曜日

クロノス選書 "株式会社" のまとめ

本の目次にそって、まとめを付記した。

1 ユートピア株式会社

2 貿易商人と独占商人の時代(bc3000-ac1500)

3 帝国主義者と投機家の時代(1500-1750)

6 イギリス　ドイツ　日本における大企業の台頭(1850-1950)

7 経営者資本主義の勝利(1913-1975)

8 会社のパラドックス(1975-2002)

9 影響力の代理人ー多国籍企業(1850-2002)

10 会社の将来

11 訳者解説
- 11.1 会社の規模拡大による国際化と国民経済との摩擦

1 ユートピア株式会社　

1.1 会社の威力

富を生んだ。社会を変えた。個人を変えた。
社会の最重要基本単位。
人間と同じ法律上の権利(法人格?)がありながら、不老不死。

1.2 会社の変遷

1.2.1 19世紀のイギリスの変革

法人
権利の債券化
出資以外に責任を追わない(有限責任)

有限責任が機能するかの議論。
エージェンシー問題の議論
この後、20席のアメリカで巨大企業が生まれていく

1.3 本書の狙い

1.3.1 論点は３つ

昔の会社はドラマティックだったので、書く。
倫理化した現代の会社ということ
この会社制度を生んだ欧米の競争優位を説く。

1.3.2 会社がもたらすもの

資本の集約

資本の開放(政府や同族集団の中から外へ)
国家、教会、労働組合は太刀打ちできない。

1.3.3 会社の存在理由　一つ一つの会社自体は強くない

経済活動における取引コストの最小化が存在意義。

取引コストの削減と階層コスト(本社が情報を見落とす)の差で考える。

2 貿易商人と独占商人の時代(bc3000-ac1500)

2.1 古代の商業活動

メソポタミアやアッシリアで契約による経済活動

フェニキア人とアテナイ人が海上活動に投資形態の契約
ローマの徴税業務。個人からソエキタスに。その後ギルドに。
会社法のいくつかはローマ時代に。集団をアイデンティティとする。

2.2 東方世界の繁栄

アラブをもともと商業が盛ん。だが、相続が細分化され資本が分散

中国は技術力に秀でる。だが、強い国家が貿易を制限 1400年代。明の永楽帝の死後。

2.3 中世の商業活動

2.3.1 イタリアが生んだ貿易会社。

複式簿記の採用。海外事務所の不正防止のため

為替の発達。銀行の発達。メディチ家。その後、不良債権を抱え没落。
帳簿、弁護士、パートナーシップ契約、現代と同じ管理業務に忙しい。

2.4 近代的会社との相違はあるか

特に強調してかかれてない。
法人、社団の存在。死なない為に所有が国家に還されることがない。agaist封土制
ギルドの伸長。国家からの貿易独占権

3 帝国主義者と投機家の時代(1500-1750)

3.1 大航海時代が生んだ特許会社

特許会社。到達した地名がつくものがたくさん。

政府と商人が共同で設立。特許状。
売買可能な株式。有限責任 => 株式市場
オランダ東インド会社

3.2 [栄光の会社]と帝国主義

イギリス東インド会社

二層構造の採用。株主総会で取締役を選任、委任。
現地の管理はファクターと呼ばれる人間に。
徐々に衰退。1874年消滅。

3.3 バブルの痛手

ジョンローのバブル。
政府の負債を株式と交換。貿易独占権の付与。

3.4 会社の功罪

3.4.1 問題

会社は罰することができない。

アダムスミスの批判。特許会社の独占。エージェンシー問題。

3.4.2 良い点

スペインのように国家が帝国主義を行うより、会社に任せるほうが、

結果として、帝国主義の実践として良い。
東インド会社での、ファクターによる取引は効率的だった。
カンパニーマンの育成。その手の人間にやすらぎの場。

4 長い苦痛の末の誕生(1750-1862)

4.1 不遇の時代

１７００年代、１８００年代、株式会社は不人気。

イギリスでは株式会社で事業を行うには特許状が必要だった。
パートナーシップが人気。奴隷貿易も特許状を得るものから、パートナーシップへ。
所有と経営の分離はうまく行かないと考えられていた。

4.2 アメリカの選んだ道

特許状を与えて、インフラ整備。ただ、その特許が変更されてしまう。
ウォール街も未成熟。国債取引が中心。

4.3 会社の自由化

アメリカの各州で自由化が始まる。
１８００年代、フランスでも、ジョンローの記憶薄れる。
巨大な資本を必要とする鉄道整備がきっかけ。優先株による資本整備。鉄道専門誌=>相場情報

4.4 近代的会社の成立

１８５６年、イギリスの株式会社法=> 7人が定款に署名。事業所の登記。limited(有限責任)を入れる。
後年、ドラッガーは、政府から独立した自律的な組織が、社会の中に生まれた。

5 アメリカにおける大企業の台頭(1862-1913)

5.1 個人事業から大企業へ

シアーズローバックの誕生。１９１６年、従業員のための年金基金。=>大半は自社株投資。
１９００年台、アメリカの大企業が躍進。

5.2 鉄道会社の大企業化

輸送システムと通信システムの発達。
膨大な管理業務の発生。近代的企業。
１８００年代後半からの、アメリカの鉄道株投資。ただ、持ち合いが多く。銀行借入が多かった。
合併により巨大化。物流の効率化進む。

5.3 小売業と製造業の大企業化

鉄道網が巨大小売業を作る。１８００年代後半。
遅れて、製造業も発展。カーネギー、フォードの流れ作業。

5.4 止まらない巨大化

統合型巨大企業は、購買から宣伝まで規模の利益を得る。
トラストを利用(配当を受け取り、議決権を放棄)して、信託に権利を集中。
信託契約が無効になると、持ち株会社を作る。
USスチールもパートナーシップだったが、それが株式公開へ。

5.5 危機感と反発

労働組合も発展。
1913年にアメリカでも中央銀行（FRB),1914年にクレイトン反トラスト法。
労働者から経営者の夢。

5.6 それでも支持された理由

政治への進出。
年金基金。福利厚生。
慈善事業、美術館、博物館。
会社による生産性の向上、そして豊かさの到来。

6 イギリス　ドイツ　日本における大企業の台頭(1850-1950)

ドイツと日本では、株式会社は社会に使える存在。

6.1 大企業化に後れをとったイギリス

同族企業と個人的経営の執着。
会社は、文化的な生活の一目的。上品ぶって、金儲けに嫌悪。
田園都市構想

6.2 独自の企業モデルを発展させたドイツ

独占や半競争的なものに寛容。
企業は国益のために動くべき。
監査役会の権限。構成員は銀行から政治家、労働組合まで。
訓練好き。教育好き。軍隊は下士官に権限。工場長は経営管理者にアドバイス。尊敬される。

6.3 政府と財閥が牽引した日本

明治以降の発展に政府の役割の大きさ。

財閥による集中と能力主義。

7 経営者資本主義の勝利(1913-1975)

7.1 事業部組織と経営管理主義

孤立した共同体社会だったアメリカを国家共同体に。
新興資本家から専門経営者の時代。
管理された分権化。スローン。事業部制。

7.2 経営理論家とカンパニーマン

テイラー、アーサー・D・リトル、マッキンゼー
カンパニーマンをそうたらしめてるのは、学校の成績。
家族主義。

7.3 会社の役割

市場の不完全性、取引コストを調整する。
経営と所有の分離。コーポレートガバナンス。
ドラッガー。知識労働者という呼称。

7.4 経営者資本主義と国家主導型資本主義

第二次世界大戦以後の国有化の流れ。　
これは、スローンの考え方といっしょ。上手に管理する。イタリア、フランスなど。

7.5 着実な発展

目標による管理。
カンパニーマンによる安定の時代。

8 会社のパラドックス(1975-2002)

民間資本の勝利。
大企業では、事業部制・終身雇用が崩壊。

8.1 株式会社の拡大

サーチャーとキース・ジョセフの企業化。
ソ連、東欧、中国の変革

8.2 生き残りをかけた改革

大企業の没落。リストラの嵐。

8.3 日本型モデルの躍進

アメリカの会社を解体したもの。日本企業、ウォール街、シリコンバレー。
スローン主義=>品質管理は経営管理の仕事。日本式の衝撃。

8.4 ウォール街という戦場

機関投資家の影響力。
企業買収家の勃興。ジャンク債の登場。

8.5 IT産業がもたらした変革

製品による変革。PC,ネットワーク。
会社のスタイル。徹底した能力主義。

8.6 不確実性の時代

安定が失われ、経営理論が流行る。
カンパニーマンがヒーローから降りる。
企業に求められる社会的責任。

8.7 企業倫理と規制

バブル崩壊とエンロン事件。

9 影響力の代理人ー多国籍企業(1850-2002)

9.1 多国籍企業の歴史

中世のイタリアの銀行家が始まり。法王の代理人で教会の税金徴収。
次に東インド会社のような特許状企業
鉄道事業が本格的な世界展開。イギリスからヨーロッパへ。また、資源採掘型も。
その後、一般消費財。
関税の高まりに対抗するため、輸出から現地化の必要性。

9.2 各国の多国籍企業

イギリス。海外展開は早いが、もともとの素人的経営が海外でも足かせに。
ドイツ。ハイテク分野で成功。

9.3 多国籍企業と帝国主義

ベルギーやフランスの今後での収奪。
制度の創設やインフラの整備も。

9.4 アメリカの多国籍企業

海外の需要に応じるうちに進出。関税化や貿易障壁と作られると、現地化。
ジェット機で、大西洋を７時間。
１９７１年以降のドル切り下げで、海外資産が割高に。省エネ機器で出遅れる。

9.5 多国籍企業とグローバル化

貿易、投資が伸びる。
中小企業も国際化。
大企業内部では、世界単一市場対応。社内部門を統一。

9.6 ２つの顔

多国籍企業は闇の支配者か？
搾取はできなくなっている。貢献（学校や病院の建設)
最大のポイントは、生産性の改善を通じた性格水準の向上。

10 会社の将来

10.1 進化する会社

会社の進化。
政府の道具=>小さな共和国=>カンパニーマンによる安定・官僚化=>企業家
２つのポイント

取引コストと階層コスト、どちらが大きいか？
政治的論理。社会に求められるものか？営業許可が与えられているか？

10.2 ３つの将来像

大企業の支配が進む？進んでない。（俺: 最近はすすんできたかも???)
小規模化。技術の進歩で取引コストが低下。階層コストが問題になる？=> 力を持ち続ける大企業も多い。
ネットワーク型。ネットワーク自体には、法人格も監査制度もない。

10.3 社会との関係性

政府から特許状をもらう必要はなくなった。
雇用を生む=> 政府や自治体が誘致する。
社会からフランチャイズされないといけない。腐敗から見を守る必要もある。
短期的利益以上の目的に向かっている。（俺: 生存本能?)慈善活動。
豊かになる道具。
社会が会社に働きかけるものに注目。企業責任強化運動。

11 訳者解説

このような本がまれな理由

分野が多岐にわたるため、人材がいない
企業は自由に設計するものであり、歴史的経緯に焦点があたりにくい

訳者による会社の歴史的発展のまとめ

古代の共同出資
法人格の成立（中世の欧州、日本でも)
有限責任 => 大規模資本　東インド会社
特許主義から準則主義への移行

11.1 会社の規模拡大による国際化と国民経済との摩擦

その中で、国別に会社の発展の独自性を見る。
訳者による国別の会社モデルの優位性解説

2011年10月30日日曜日

VIXの曜日別リターンを吟味する。

library(quantmod)
day.of.week.ret <- function(vx0, ...){
  if(!is.xts(vx0)) vx0 <- getSymbols(vx0, auto.assign=F, ...)
  # opeingGap と intraday gap
  vx <- cbind((Op(vx0)-Lag(Cl(vx0)))/(Op(vx0)),OpCl(vx0))
  vx <- vx[-1,] #最初のNAを取る
  vx <- cbind(format(index(vx), "%Y%U"),format(index(vx),"%w"), vx)
  names(vx)[1:4] <- c("yw","dw","Ogap","Dgap")
  dt <- data.frame(date=index(vx),coredata(vx))
  print(table(ddply(dt, .(yw), nrow)[,2]))
  ##>> 1   3   4   5 
  ##>> 3   3  39 209 
  ## 分断が多い。

  ## %U では起点が毎年来てしまうので、データの最初の点からの数え週にする。
  dt <- dt[-(1:(which(dt$dw==1)[1]-1)),]
  dt <- dt[-((tail(which(dt$dw==5),1)+1):nrow(dt)),] #最後も一日だけなので、除去
  dt$diff <- dt[,1] - dt[1,1] #起点からの日数
  dt$diff <- floor(dt$diff/7)
  print(table(ddply(dt, .(diff), nrow)[,2]))
                                        #>>  4   5 
                                        #>> 41 209 
                                        # これで年末年始の分断が消えた。
  dt <- ddply(dt, .(diff), subset, length(date)>3)
  r1 <- ddply(dt, .(diff), subset, date == min(date))
  r2 <- ddply(dt, .(diff), subset, date == sort(date)[2])
  r5 <- ddply(dt, .(diff), subset, date == max(date))
  r4 <- ddply(dt, .(diff), subset, date == sort(date,decreasing=T)[2])
  r3 <- ddply(dt, .(diff), subset, date == sort(date)[3] & length(date)==5)
  sapply(list(r1,r2,r3,r4,r5), nrow)
  ##>>[1] 250 250 209 250 250
  ##３番目にしわ寄せた。
  raw.dt <- rbind(transform(r1, rdw=1),transform(r2, rdw=2),
                  transform(r3, rdw=3),transform(r4, rdw=4),transform(r5, rdw=5))
  ret0 <- sapply(list(r1,r2,r3,r4,r5), function(x){ c(mean(x$Ogap),mean(x$Dgap))})*100
  ret1 <- rbind(ret0, apply(ret0, 2, sum))
  ret2 <- cbind(ret1, apply(ret1, 1, sum))
  ret2 <- as.data.frame(ret2)
  names(ret2) <- c("mon","tue","wed","thu","fri","sum")
  row.names(ret2) <- c("open","intra","sum")
  list(ret = ret2, period = range(dt$date), dt = raw.dt)
}

2011年10月12日水曜日

相場日記

反省を。

寄りで、持っていたハイテク関連を売った。

-> 結果的でも間違いだったし、手順としてもおかしいことをした。
-> チャートは買い有利だった。自分の相場観(僕の中ではこれが利益の源泉)にも逆らった。
-> 利益確定欲にまけた。

どうしても、場面、場面で本能が理性に勝ってしまう。この傾向をどれだけ抑えられるか。

2011年10月11日火曜日

先週の業種別の高値・安値更新数

sname	bu25	bu120	bd25	bd120	n
ガス	1	0	2	1	13
ゴム	0	0	3	2	21
サービス	56	22	148	77	692
パ紙	1	1	5	2	22
医薬	10	6	9	4	52
化学	5	0	70	49	198
海運	1	1	10	9	16
機械	2	0	92	65	239
銀行	0	0	10	3	87
空運	0	0	0	0	5
建設	18	10	27	15	170
鉱業	0	0	7	6	9
自動車	3	0	31	23	81
商社	19	6	87	37	374
小売	40	23	33	14	267
証券	7	4	65	57	142
食品	21	10	18	8	128
水産	1	1	1	0	10
精密	4	0	11	6	50
石油	0	0	5	4	11
繊維	1	0	15	7	57
倉運	1	0	8	5	44
造船	0	0	4	4	5
他金融	0	0	2	2	7
他製造	9	3	21	12	120
他輸送	0	0	3	2	14
通信	4	1	9	6	53
鉄バ	9	8	2	0	27
鉄鋼	2	0	25	20	54
電気	10	3	86	67	289
電力	0	0	5	0	11
非鉄	5	2	38	26	128
不動産	4	2	13	9	109
保険	0	0	11	7	21
窯業	3	1	14	6	62
陸運	1	1	6	2	32
					79

2011年9月24日土曜日

分足でのシステム検証

InteractiveBrokesで一分足が取れるので、それで検証してみた。(k-db.comでもデータが取れる）

銘柄は適当に、、、三菱商事でいく。2000円台の株価のもので、取引量があるものが望ましい(最近の東証の株価のレンジのおすすめである、3桁(100~1000円株)は、呼値が広すぎる。)

まずは、分足のチャート。2000円割ってるけど、、、、

これを、ある単独パラメータで仕掛け、ある単独パラメータで解消。

quantmodでごちゃごちゃする。終値だけでシステムを組む。手数料、slippageは抜き。　買い持ちなら、そのままのリターン。売り持ちなら、リターンにマイナスをかけて、それを集計する。(具体的な方法は、トレーディング戦略をRでバックテストする方法 - My Life as a Mock Quant を参考にしてやった)

パラメータの組み合わせのパフォーマンスを見る。(ここはexpand.grid関数を使う)

x,yは分足で数えた何か。

数値をだしておく。最初の二つがパラメータ。次がリターンの合計。次が取引回数(端数なのは、よしとする。)

* ここらあたりは、全部quantmodの機能と、rleという関数を使った。

    mkt.in mkt.out up.ret down.ret  up.n down.n
V1     100      30 0.3043 0.3946 127.5  141.5
V2     110      30 0.3096 0.3797 123.5  132.5
V3     120      30 0.2905 0.3706 119.5  128.5
V4     130      30 0.2720 0.3640 113.5  121.5
V5     140      30 0.2901 0.3667 103.5  115.5
V6     150      30 0.2906 0.3856 101.5  111.5
V7     100      40 0.2568 0.3710 105.5  126.5
V8     110      40 0.2758 0.3609 101.5  119.5
V9     120      40 0.2561 0.3512  98.5  116.5
V10    130      40 0.2412 0.3370  93.5  109.5
V11    140      40 0.2584 0.3438  83.5  103.5
V12    150      40 0.2589 0.3616  81.5   99.5
V13    100      50 0.2241 0.3110  93.5  108.5
V14    110      50 0.2402 0.3152  89.5  101.5
V15    120      50 0.2191 0.3021  86.5   98.5
V16    130      50 0.2058 0.2994  81.5   92.5
V17    140      50 0.2217 0.3167  73.5   87.5
V18    150      50 0.2211 0.3313  71.5   84.5
V19    100      60 0.1879 0.2966  90.5   99.5
V20    110      60 0.2003 0.3032  86.5   93.5
V21    120      60 0.1826 0.2902  83.5   91.5
V22    130      60 0.1682 0.2852  78.5   86.5
V23    140      60 0.1856 0.3110  70.5   82.5
V24    150      60 0.1861 0.3272  68.5   79.5
V25    100      70 0.2108 0.2942  83.5   91.5
V26    110      70 0.2166 0.2993  79.5   86.5
V27    120      70 0.1999 0.2843  76.5   85.5
V28    130      70 0.1776 0.2803  72.5   80.5
V29    140      70 0.1950 0.3076  64.5   77.5
V30    150      70 0.1933 0.3219  62.5   74.5
V31    100      80 0.1905 0.3022  76.5   86.5
V32    110      80 0.1983 0.3089  73.5   81.5
V33    120      80 0.1805 0.2944  71.5   80.5
V34    130      80 0.1588 0.2979  68.5   75.5
V35    140      80 0.1769 0.3231  60.5   72.5
V36    150      80 0.1747 0.3382  58.5   69.5

基本、下げ相場なので、売りは長い期間が良い。買いは短いもの。
でも、実践では売り買い中立で取れるのが望ましい。(まあ、このパラメータが良いという保証もないけど、、、)

仕掛けは150, 決済は30でリターンの経過を見る。

よさそうではある。売りでも買いでもだし、、、他の銘柄、期間でみる作業になる。

2011年9月12日月曜日

９月、１０月相場

１９５７年からのSP500の日次騰落率で、(+, - )2%以上のものを拾って、月と日にちで分解してみた。

9,10,11月相場が、難所続きなのが見て取れる。

ちなみに、９月の数字は、

count(format(index(ret),"%d"))
    x freq
1  01    3
2  02    3
3  03    3
4  04    2
5  05    1
6  06    1
7  07    1
8  08    2
9  09    2
10 10    1
11 11    2
12 12    3
13 13    1
14 14    1
15 15    1
16 16    1
17 17    3
18 18    3
19 19    6
20 20    2
21 21    1
22 22    2
23 23    3
24 24    5
25 25    1
26 27    2
27 28    3
28 29    2
29 30    3

count(format(index(ret),"%Y"))
      x freq
1  1957    1
2  1960    1
3  1966    1
4  1973    1
5  1974   10
6  1975    2
7  1979    1
8  1980    1
9  1981    1
10 1986    1
11 1987    1
12 1988    1
13 1990    1
14 1997    2
15 1998    9
16 1999    3
17 2000    1
18 2001    5
19 2002    5
20 2007    1
21 2008   10
22 2009    1
23 2010    2
24 2011    2

1974, 1998, 2008年なみになるか、どうか。FOMCの日程も考えると、その前に失望の心の準備。その後に悪ヌケといったイメージをもつが、、、そこまでこらえ切れんかもしれん。

2011年9月3日土曜日

北京旅行メモ

北京に観光にいってきた。

詳しくは、嫁さんのブログを見るとして、

ぺきんパンダ其の壱 [Beijing panda -part1]
ぺきんパンダ其の弐 [Beijing panda -part2]
ぺきんパンダ其の参 [Beijing panda -part3]
ぺきんパンダ其の肆 [Beijing panda -part4]

こっちは、お勉強した分を書こうと思います。

北京の地理

北京は中国の首都。北側の山々に沿って、万里の長城がある。
http://www.nationsonline.org/oneworld/map/Chinese_Wall.htm

海に出るには、天津に行く。
[mappress mapid="1"]
距離としては、１１５ｋｍ。高速鉄道で３０分。

日本との比較でいくと、地形的には　京都ー大阪の関係に似ている？
周辺が山に囲まれ、国内戦での防御がしやすい。
水上の物流基地？（天津、大阪) までは平地でつながる。
ちなみに、京都ー大阪は35KMくらい。なので距離的には３倍くらい長い。

黄河は下の方を流れていて、直接は北京には恩恵？をもたらしていない?
ト思ったが、北京～天津の運河はあった。観光しそこねた。鉄道も乗らなかったし。

海河: http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B5%B7%E6%B2%B3

黄河は昔は天津にも流れていたよう。 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%BB%84%E6%B2%B3

京杭大運河:中国を結びつけた物と人の動脈？
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%AC%E6%9D%AD%E5%A4%A7%E9%81%8B%E6%B2%B3

あと、北京の水不足で黄河の水を引く話はあるようだ。もうそうなってる？

ちなみに中国の人の交流圏でいくと、３つに分かれるようだ。
中国は何故海に出ようとするか
(* 赤と黄色の狭間に上海がある。上海のポテンシャルが感じられる、というか交易の中心はこっちにならざる得ない気がする。)

地形的に感じられるのは、これくらい。にわか勉強だが。

人民元

人民元と円の推移をグラフにした。

現在が円高かどうかは知らんが、北京は、去年の上海旅行に感じた物価感覚より安いなあと感じた。今回の旅行で消費したのは、地下鉄、タクシ、レストラン、施設入場料、あとはデパートや街の露天での買い物くらいだったが、総合的に見て上海より安い感じはした。レストランとかは特にそう感じた。（三輪車のぼったくりに引っかかって、サングラスも高いのを買ってしまったが、、、)。観光客として金を払った感覚で、日本の半分から1/3くらいの感覚。

ここ数年での円と人民元のレートは、円高に振れてている（インフレ分を考えれば、それでも元高とはいえる、、、)はいる。

不動産は別物。車もそうかな。ここらは世界標準？ + 成長過程プレミアムが付く。

あと、日本円を人民元に変えるのは、成田で替えるはかなりレートが悪い。北京空港の出口に両替所と銀行(農業銀行)がある。そこの農業銀行はがらがらだったが、成田より１０％くらい(片道で)はよかったような。両替所は確認してないけど、農業銀行と同程度かな？そっちは外人の行列ができてから、もっといいかもしれないし、見た目の差(両替所だ)かもしれない。いずれにせよ、成田の日本の銀行はぼったくりに感じるレート。

電気自転車について

街を歩いていて、一番気になったのは電気自転車の存在だった。非常に便利な乗り物に見えた。ただ、結構な数の事故及び事故死を招いているみたいだ。

日本では、アシスト機能に限定しないと電動自転車は、いろんな交通規制にひっかかる。
まあ、日本ではバイク・電動自転車メーカーの意向、道路行政ができあがってしまっていることから、中国のものがそのまま入ってこないだろうけど(鉛電池のものも多いし)、

地方の高齢者の人で自転車に載ってる人なんかに、あの電動自転車があると、そうとう便利なんだろうと思った。食料品の買い出しなんかで、あのタイプの自転車があるといいのではないかと。日本のアシストタイプは高い。
ただ、鉛電池だと重いから、充電が大変かもしれない。
最近は、発電、蓄電の電池の話がさかんだし、消費者視点ではモバイル機器と車の電池のパフォーマンスに関心が集まりがち？だけど、

自転車を電動にするだけで、20才以下、高齢者などの人たちに、大きな利便性をもたらすと思うけど、どうだろう。利便性の追求と問題の発生（今回では事故の増加)は、中国のように、どこかで出てくるだろうけど）
また、車を一人で動かすより、エネルギー効率も高い。道路も専有しないし。

人民元vs円

為替レートを出すだけ。

FRED2からデータを引っ張る。（中国、日本の為替、CPIのデータがある)

1981年から見ると、人民元の大幅な減価があるので、2000年以降で。

円高局面にいる。

ただ、両通貨のCPIによる減価を織り込んでみてみないといかん。

それでも、円高ともいえるかも。（ドルに対しての切り上げが緩慢)

2011年9月1日木曜日

グリーのここ３ヶ月くらいの、時間帯別リターン。

右肩上がりのデータの場合ということになるけど、

利食い売りみたいなのが出やすい時間帯。

仕掛けが入りやすい時間帯みたいなのが、わからんでもない。

本日の相場。

下の画像は２日足。インサイドデー。

引けに買い物があったのか。今日は後場粘った印象。

日柄は。

3/17 ~ 6/17 52日

6/17 ~ 7/8 15日

7/8 ~ 8/24 32日

8/24から５日目。

まだまだ、リバウンドだけど、今週末くらいからは怖い局面。

その間のグリー

後追いで、投資判断の付与がついてくる。

ニュースフローも豊富。

2011年7月17日日曜日

アメリカのlong_beach港のコンテナー扱い量

グラフにしただけ。
出港されるもの(輸出?)が着実に増加してる。
http://www.polb.com/economics/stats/teus_archive.asp

2011年7月11日月曜日

失業率と新規失業保険申請件数

そんなに心配するほどでもない気もするが、、

2011年7月10日日曜日

スクラップ価格の推移

かなりの高値圏？　2008年のスカイロケット前の価格に近い。

2011年6月17日金曜日

CDSマーケットのトレンド

http://www.j-cds.com/jp/index.html ここからデータが取れるので見てみた。

週の中での日別の、価格UP数、DOWN数、unchanged数の累計カウント。

up, downが逆だから、、先週の半ばくらいから、悪化しだしてたのか、、、、

CDSは企業の信用力をみてるんだろうけど、債券マーケット(国債)の方に引っ張られてるのかな？？？　そっちみてない、頭に入ってないな、、、日付がおかしいけど、、今(6/17)は24週。

こちらで図を更新していく予定。

米国の対中国の輸出・輸入額推移

こちらは、前年同月比でみたもの。輸入が持ちこたえて入る。。。

着実に輸出は増加してるみたいだ。米国への輸入の数字の振れ方は大きいな。中身が気になる。

2011年6月8日水曜日

xtsオブジェクトで３０分ごとの株価データにする

www.k-db.comでデータを持ってきた時に、11時の引けのデータがNAになることが多く。扱いが面倒だったりする。

通常は、to.apply

2011年6月3日金曜日

PMIの構成部分の推移

米国のPMIデータを見てみた。

http://research.stlouisfed.org/fred2/series/NAPM

で、ここを見ると(http://www.ism.ws/ISMReport/MfgROB.cfm)

新規受注(new orders, NAPMNOI)
生産(production, NAPMPI)
雇用(employment, NAPMEI)
供給スピード?(supplier deliveries., NAPMSDI)
在庫(inventories, NAPMII)
顧客の在庫?(customer's inventories, NAPMCI)
値段(prices, NAPMPRI)
完成在庫 or 受注残 (backlog of orders, NAPMBI)
輸出(new export orders. NAPMEXI)
輸入(imports, NAPMIMP)

の10個で構成される。　これのcomposition indexがPMI。データは　↑、変化なし, ↓　の3択の聞き取り調査。

2000年以降の推移

価格の触れが大きい。

今回のレポートの顧客の声(what responders are saying)でも、価格の上昇を気にした声が大きかった。まあ、商品市況が下がってきたので、価格調整が今後プラスに働くだろうけど、今回が調整で終わるかどうか、、、２０００年以降のものを見ると、本格的な調整には早いと思うけど、どうなんだろう。

2011年6月2日木曜日

リボローンの残高減少とGDP（米国)

FREDのデータから。

クレジットカードにリボローンの残高の減少ぐらい（その前の伸び具合)と

http://research.stlouisfed.org/fred2/search?st=Total+Revolving+Credit+Outstanding

ここと、名目GDPの比較

http://research.stlouisfed.org/fred2/series/GDP

リボローンの減少が止まらないのも気になるけど、1990年から名目GDPが2.5倍以上になったアメリカにも、改めて感心。大きくなってる。実質で見ると、1.6倍程度だったけど、、、

2011年6月1日水曜日

鉱工業生産指数のグラフ化

今日2011年５月３１日発表の鉱工業生産指数のグラフをします。

データは、http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/iip/result/h2afdldj/csv/ha2hsm2j.csv　です。2003年から、450種類の品目についての付加価値額の月次データみたいです。

ii.data <- read.csv(“http://www.meti.go.jp/statistics/tyo/iip/result/h2afdldj/csv/ha2hsm2j.csv”, skip=2)

これは、担当者の方が、クロステーブルにしてくれているので、縦持ちデータに戻します。

あと、名前とかを少し調整

names(ii.data)[1:3] <- c("pid","pname","weight")
names(ii.data) &lt;- sub("X","",names(ii.data))
ii.data.long &lt;- melt(ii.data, id=c("pid","pname","weight"))
> head(ii.data.long)
       pid        pname weight variable value
1 10000100         銑鉄   15.1   200301  99.1
2 10000200 フェロアロイ    4.4   200301  92.8
3 10000300         粗鋼   33.6   200301  99.1
4 10000400     鋼半製品   46.8   200301  99.0
5 10000500       鋼矢板    2.6   200301  93.7
6 10000600       Ｈ形鋼   14.3   200301 113.3

こんな感じで、品目の月別データが縦持ちになる。

４５０品目もあるので、上位１０種類だけにする。

そのまえにデータの整理。データの欠損を除外しておく。

> ii.data.long$value <- as.numeric(ii.data.long$value)
> ii.data.long <- subset(ii.data.long, !is.na(value))

で、付加価値を加重して、上位の１０個を取り出す

> ii.sm <- ddply(ii.data.long, .(pid,pname), function(x)sum=sum(x$value*x$weight))
> head(arrange(ii.sm, -V1))
       pid                  pname       V1
1 10024800             普通乗用車 27185218
2 10024700             小型乗用車  9958034
3 10050100                   電力  7944634
4 10025500 駆動伝導・操縦装置部品  5739092
5 10019800               携帯電話  5710318
6 10009200         半導体製造装置  5020582

pim10 &lt;- arrange(ii.sm, -V1)[1:10,"pid"]
> pname10 <- arrange(ii.sm, -V1)[1:10,"pname"]
> pname10
 [1] 普通乗用車                       小型乗用車                      
 [3] 電力                             駆動伝導・操縦装置部品          
 [5] 携帯電話                         半導体製造装置                  
 [7] 普通トラック                     シャシー・車体部品              
 [9] ショベル系掘削機械               モス型半導体集積回路（ロジック）
450 Levels: １８リットル缶 Ａ重油 Ｂ・Ｃ重油 ＤＶＤ−ビデオ ... 冷凍・冷蔵ショーケース

やっぱり、自動車関係の付加価値額が上位にくるな、、、

んで、元データも上位１０個に絞って、因子を絞って、並びを変える

> ii.data.10 <- subset(ii.data.long, pname %in% pname10)
> ii.data.10 <- droplevels(ii.data.10)
> levels(ii.data.10$pname) <- pname10

ggplot(ii.data.10, aes(variable,value,colour=pname))+geom_line()+facet_grid(pname~., scale="free_y")

２００９年以降で見ると、

ggplot(subset(ii.data.10, variable>"2008-12-31"), aes(variable,value,colour=pname))+geom_line()+facet_grid(pname~., scale="free_y")

半導体好調っぽいけど、在庫を見ないといかんな、、、

在庫率見たら、在庫率のウェイトの数字が謎だ。

2011年5月30日月曜日

ソフトバンクの30分リターン

を、ヒートマップにしてみた。

コードの詳細はなしで、グラフ化はこんな感じ。

sb はソフトバンクの30分リターンと時間データ
ggplot(sb, aes(day, time, fill=rt))+geom_tile(colour="white")+scale_fill_gradient()

2011年5月29日日曜日

自動車メーカーの生産台数と燃費の推移

これも、google public data explorerにあったもの。
２０００年代後半のトヨタの躍進が分かる。

欧州主要国の債務残高(対GDP)

経済ニュース見れば、いろんなところでチャートが見られるけど、

google public data explorer を使えば、自分でいろいろ動かして見られる。

2011年5月27日金曜日

新規失業保険申請件数のグラフ化

quantmodでそのままもってこれる。ソースは、セントルイス連銀(APIも出してる、、)

getSymbols("ICSA", src="FRED")
> getSymbols("ICSA",src="FRED")
[1] "ICSA"
#今週のデータを足す
> ICSA <- rbind.xts(ICSA, xts(424000, Sys.Date()-5))
> plot(ICSA)

1967年からある。

2000年からにする

>plot(ICSA[“2000::”])

一応季節調整済みの値なので、季節性は考えなくても良い？　

検証する頭脳がない。これから勉強しないと。

失業率と合わせて表示する

>getSymbols("UNRATE”, src=”FRED”)

>r1 <- data.frame(index(ICSA), ICSA[,1], "icsa")

>r2 <- data.frame(index(UNRATE), UNRATE[,1], "unrate")

> names(r1) <- c(“date”,”value”,”variable”)

> names(r2) <- c(“date”,”value”,”variable”)

> rt <- rbind(r1, r2)

> ggplot(rt, aes(date, value)) + geom_line() + facet_grid(variable ~ ., scale=”free_y”)

今月の失業率の発表もそうだけど、若干、労働市場の改善具合が気になる？

xtsのパッケージを更新する

period.applyがエラーになる。
http://www.mail-archive.com/r-sig-finance@r-project.org/msg00877.html

で、上に書いてあることをそのままコピペしても、installできなかった。

svnで落としてきてからinstall しようとする。

zoo が 1.7以上でないとだめと言われる

zooはcranだと、1.6.5

zooを落とす。今度は、tar.gzのファイルで落として、

install.packages("~/src/xxx.tag.gz") とすると、

can not extract pacakges from ...となる、、、

ファイルを展開して、

install.packages("~/src/zoo-scm-2011-05-26/pkg/zoo", type="source")

でinstallできた。

続けて、xtsも同様にinstall.

これで、period.apply系が使えるようになった。

2011年5月25日水曜日

Rで複数ファイルを一括で読んで、データフレームに

dt <- do.call("rbind",

lapply(grep("*.csv",list.files("c:\\k-db",full.names=T),value=T), function(x){read.csv(x,header=F,skip=1)}) )

こんな感じ。
list.filesで、ファイルを取得。full.names=Tで、パスも含めて取得。
grepの引数で、value=Tを取れば、文字列のベクトルの番号でなく、文字列そのものが来る。
do.callで lapplyの返り値のリストを対象に rbindを作用させる。

2011年5月18日水曜日

Fusion Tableで簡単にグラフ

[iframe width="500" height="300" src="http://www.google.com/fusiontables/embedviz?viz=GVIZ&t=LINE&width=500&height=300&isXyPlot=true&q=select+col0%2C+col6%2C+col7%2C+col8%2C+col9%2C+col13+from+246878++order+by+col0+asc+skip+0+limit+21"][ad]

上は、fusion tableでパブリックになっていたデータを、グラフにしてみたもの。
embeded codeがでるので、埋め込めば終わり。　簡単！

データも、
http://www.google.com/fusiontables/api/query?sql=SELECT*from%246878
まんま。

2011年5月17日火曜日

MSCI除外銘柄になった、主な銘柄の直近５日間の動き。

MSCI除外銘柄になった、主な銘柄の直近５日間の動き。(5/17日１４時現在)

予想されてたものと、そうでなかったものがありそうだ。

ヤフーのチャートからコピーしてきた。

内閣府の消費者動向調査

URLは、http://www.esri.cao.go.jp/jp/stat/shouhi/shouhi.html

中の長期推移のデータをみたけど、元号表記での全角混じりのデータ、、、、書きこむ人も半角を全角に直してそうだ、、、

面倒なので、データ部分だけ持ってきて、dataframeにする

  1: str(con.bhv)
  2: 'data.frame': 86 obs. of 5 variables:
   3: $ index : num 42.7 45.4 48.3 44.9 48.7 49.2 46.1 47.7 48 44 ...
   4: $ life : num 42.4 44.4 47.1 43.6 47.1 47.5 45.1 46.6 46.4 43 ...
   5: $ income : num 40.1 42.1 45.9 41.9 46 46.6 43.3 46.1 46.2 41.8 ...
   6: $ employemnt: num 41.3 46.4 49.6 45.6 50.2 50.7 46.9 48.2 49.1 44 ...
   7: $ spending : num 47.1 48.5 50.7 48.3 51.6 51.9 49.2 50 50.1 47.3 ...

xtsオブジェクトにする

日付を作る。

dates <- paste(rep(2004:2011, each=12), 1:12, “01”, sep=”-“)
head(dates)
[1] "2004-1-01" "2004-2-01" "2004-3-01" "2004-4-01" "2004-5-01" "2004-6-01"

上下を引く

dates <- dates[c(-1,-2)]
dates <-　dates[1:(length(dates)-8)]
ret <- as.xts(con.bhv,　order.by=as.Date(dates))
head(ret)
index life income employemnt spending
2004-03-01 42.7 42.4　40.1 41.3　　47.1
2004-04-01 45.4 44.4 42.1 46.4　48.5
2004-05-01 48.3 47.1 45.9 49.6　50.7
2004-06-01 44.9 43.6 41.9 45.6　48.3
2004-07-01 48.7 47.1 46.0 50.2　51.6
2004-08-01 49.2 47.5 46.6 50.7　51.9

実は、xtsオブジェクトを作ってみたかっただけ、、、

data.frameに戻して、グラフ化。

ret <- data.frame(date=index(ret), ret)
 R> rownames(ret) <- NULL
ret1 <- melt(ret, id="date")
ggplot(ret1, aes(date, value, colour=variable))+geom_line()

雇用の振れ幅が大きいのが分かる。

２００９年以降は、インデックス（態度指数を抜く)

   1: ggplot(ret1[ret1$date>"2008-12-30",], aes(date, value, colour=variable))+geom_line()

よく分からない。
２０１１年３月以降に落ち込みがあるくらい。急激と言えるとは思うけど。。。

4つの指標を比較しないといけないけど、よく分からないので、また今度。

2011年5月16日月曜日

OECDのleading indicator

http://stats.oecd.org/Index.aspx

ここからデータを拾ってきて、グラフにしてみた。

まだまだ下降に転じたとはいえない。経済は好調状態かな。インフレのが心配で、それを抑えこみに掛かってるみたいな状態かも。

2008年のときはどうだったからと、グラフにしたいのだが、データが2009年からしかとれない。

OECDのデータ、なんか使いにくい、、、subscrptionとかあるので、無料向けには使いにくくしてるのか？無駄にピボット機能とかあるけど、、

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2011年11月27日日曜日

2011年11月13日日曜日

まずVIX指数と先物

対象にしたETF(ETN)

ヴォラティリティに関する基本的な性質

なので、

2011年11月1日火曜日

2011年10月31日月曜日

1 ユートピア株式会社

1.1 会社の威力

1.2 会社の変遷

1.2.1 19世紀のイギリスの変革

1.3 本書の狙い

2 貿易商人と独占商人の時代(bc3000-ac1500)

2.2 東方世界の繁栄

2.3 中世の商業活動

2.4 近代的会社との相違はあるか

3 帝国主義者と投機家の時代(1500-1750)

3.1 大航海時代が生んだ特許会社

3.2 [栄光の会社]と帝国主義

3.3 バブルの痛手

3.4 会社の功罪

4 長い苦痛の末の誕生(1750-1862)

4.1 不遇の時代

4.2 アメリカの選んだ道

4.3 会社の自由化

4.4 近代的会社の成立

5 アメリカにおける大企業の台頭(1862-1913)

5.1 個人事業から大企業へ

5.2 鉄道会社の大企業化

5.3 小売業と製造業の大企業化

5.4 止まらない巨大化

5.5 危機感と反発

5.6 それでも支持された理由

6 イギリス ドイツ 日本における大企業の台頭(1850-1950)

6.1 大企業化に後れをとったイギリス

6.2 独自の企業モデルを発展させたドイツ

6.3 政府と財閥が牽引した日本

7 経営者資本主義の勝利(1913-1975)

7.1 事業部組織と経営管理主義

7.2 経営理論家とカンパニーマン

7.3 会社の役割

7.4 経営者資本主義と国家主導型資本主義

7.5 着実な発展

8 会社のパラドックス(1975-2002)

8.1 株式会社の拡大

8.2 生き残りをかけた改革

8.3 日本型モデルの躍進

8.4 ウォール街という戦場

8.5 IT産業がもたらした変革

8.6 不確実性の時代

8.7 企業倫理と規制

9 影響力の代理人ー多国籍企業(1850-2002)

9.1 多国籍企業の歴史

9.2 各国の多国籍企業

9.3 多国籍企業と帝国主義

9.4 アメリカの多国籍企業

9.5 多国籍企業とグローバル化

9.6 ２つの顔

10 会社の将来

10.1 進化する会社

10.2 ３つの将来像

10.3 社会との関係性

11 訳者解説

11.1 会社の規模拡大による国際化と国民経済との摩擦

2011年10月30日日曜日

2011年10月12日水曜日

2011年10月11日火曜日

2011年9月24日土曜日

2011年9月12日月曜日

2011年9月3日土曜日

北京の地理

人民元

街を歩いていて、一番気になったのは電気自転車の存在だった。非常に便利な乗り物に見えた。ただ、結構な数の事故及び事故死を招いているみたいだ。

2011年9月1日木曜日

2011年7月17日日曜日

2011年7月11日月曜日

2011年7月10日日曜日

2011年6月17日金曜日

2011年6月8日水曜日

1 ユートピア株式会社　

6 イギリス　ドイツ　日本における大企業の台頭(1850-1950)