加工前の生データを手に入れるとウキウキします。
たとえばセクターETFの生データ（CSVファイル）を手に入れて、Googleスプレッドシートでこんな騰落率グラフを作りました。
S&P500のSPYと、スパイダーのXL10種の比較です。
市場平均よりも強い業種はどれかな、弱い業種はどれかな、なんてことがわかります。
これに近しいグラフはいろんなブログで紹介されています。
「それならそれ見ればいいじゃないか」って思われるかもしれませんが、眺めるしかできないのが個人的にモヤモヤするんですよねぇ。
「比較対象を変えたいんだけど！」って思っても手が出せませんからね。
なので僕は加工前データがほしいんですよ。
それを好きなように料理するのが楽しいですし、作成されたグラフに対する納得感も大きくなるんです。
同じような人はいるでしょう！
ETFの価格ならCSVファイルを手に入れよう
値動きのCSVファイルがあればいろんなことができます。
ETFのCSVデータもさっくり手に入りますよ～
どこで？
ヤフーファイナンス（アメリカ）で手に入ります。
ここでもヤフーファイナンスが登場！
ホントすばらしい。なんて便利なんだヤフーファイナンス。
たとえばXLK（テクノロジー）の価格データページはここです。
Yahoo FINANCE – XLK – Historical Data
「Time Period」で期間が設定でき、「Frequency」で日足・週足・月足が選択可能。
右下の「Download Data」をクリックすればダウンロードできます。
スプレッドシートでグラフをさくっと作る
CSVファイルをダウンロードしたら、Googleのスプレッドシートで加工しています。
先に紹介した棒グラフはこんな形で表を作ってグラフ化しました。
騰落値と騰落率は自動計算です。
①騰落値：2018/9/26終値 － 2017年末終値
②騰落率：①騰落値 ÷ 2017年末終値 ✕ 100
これで表はサクッと完成です。
代表銘柄は参考までに上位を抜き出しました。
データは過去のものだけど、分散投資の点検にも活かせる
できたグラフをどう投資に活かすかですが、セクターETFの場合は景気状態をつかむことと分散投資に役立てています。
ここで再度グラフを掲載。
グラフで目立つのが一般消費財やテクノロジーのパフォーマンスの高さ。
そして生活必需品の下げ状態です。
景気がいいときにこういう現象が出てきますね。
そしてセクターの状態を参考にして分散投資の点検に活かします。
銘柄構成のバランスを確認して、こっちのセクターの銘柄をもう少し増やそう、なんて調整したりしています。
順調なセクターばかりを追いかけると、比重が偏りがちになって相場に振り回されるようになります。
対して生活必需品セクターの代表、コーラやP&Gは実際しぶい動きをしていますが、これが景気後退ではなかなか底固い動きもします。
ここらの攻守のバランスを取るように調整をかけます。
定期的にこうやって生データを手に入れて加工して確認するというのは楽しいです。
せっかくCSVファイルが手に入る状況があるので利用しない手はない。
自分の手を入れてみると、いい発見があるかもしれませんよ～
参考記事：セクターETFと組み入れ銘柄を知りたいなら「ETF.com」
