PythonでVIX指数（恐怖指数）を分析する方法｜市場リスク管理と自動監視システム | コピペで動く！Python×yfinanceで作る「株価分析ツール」自作の教科書

VIX指数は市場の恐怖指数とも呼ばれ、S&P500オプションの価格から算出されます。yfinanceで「^VIX」ティッカーから取得でき、リスク管理の指標として活用できます。ということで、この記事ではVIX分析の実装から自動監視システムの構築まで手順をまとめます。

📘 外部参考：yfinance 公式GitHubリポジトリ／ PyPIページ

📘 外部参考：CBOE VIX Index（公式）／ VIX（Wikipedia）

VIX指数の取得
VIXレベル別の市場分類
VIXを使ったリスク回避戦略
VIXスパイク検出と早期警戒
Discord通知との連携
まとめ

VIX指数の取得

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')
import matplotlib.pyplot as plt

def get_vix_data(period='5y'):
    """VIX指数と主要指数を取得"""
    vix = yf.download('^VIX', period=period, progress=False)['Close']
    sp500 = yf.download('^GSPC', period=period, progress=False)['Close']
    nikkei = yf.download('^N225', period=period, progress=False)['Close']
    
    df = pd.DataFrame({
        'VIX': vix,
        'SP500': sp500,
        'Nikkei': nikkei
    }).dropna()
    
    return df

df = get_vix_data()
print(f"データ期間: {df.index[0].date()} ~ {df.index[-1].date()}")
print(f"VIX 現在値: {df['VIX'].iloc[-1]:.2f}")
print(f"VIX 平均値: {df['VIX'].mean():.2f}")
print(f"VIX 最大値（コロナ禍）: {df['VIX'].max():.2f}")

VIXレベル別の市場分類

def classify_vix_regime(vix_value):
    """VIX水準から市場状態を分類"""
    if vix_value < 15:
        return 'LOW', '低ボラ・強気相場'
    elif vix_value < 20:
        return 'NORMAL', '通常相場'
    elif vix_value < 30:
        return 'ELEVATED', '警戒相場'
    elif vix_value < 40:
        return 'HIGH', '高ボラ・弱気相場'
    else:
        return 'EXTREME', '危機的状況'

def analyze_vix_regimes(df):
    """VIX水準別のリターン分析"""
    df = df.copy()
    df['SP500_return'] = df['SP500'].pct_change()
    df['VIX_regime'] = df['VIX'].apply(lambda x: classify_vix_regime(x)[0])
    
    regime_stats = df.groupby('VIX_regime')['SP500_return'].agg([
        ('平均日次リターン', 'mean'),
        ('リターン標準偏差', 'std'),
        ('発生日数', 'count')
    ])
    regime_stats['平均日次リターン'] = regime_stats['平均日次リターン'].map('{:.4%}'.format)
    regime_stats['リターン標準偏差'] = regime_stats['リターン標準偏差'].map('{:.4%}'.format)
    
    return regime_stats

regime_stats = analyze_vix_regimes(df)
print(regime_stats)

VIXを使ったリスク回避戦略

def vix_risk_strategy(df, vix_exit=25, vix_entry=20, initial_capital=1000000):
    """
    VIXベースのリスク回避戦略
    vix_exit: VIXがこの値を超えたら株式から撤退
    vix_entry: VIXがこの値を下回ったら株式に再参入
    """
    capital = initial_capital
    position = 0
    in_market = True  # 最初は市場に参加
    
    portfolio_values = []
    trades = []
    
    prices = df['SP500'].values
    vix_values = df['VIX'].values
    
    for i in range(1, len(prices)):
        prev_vix = vix_values[i-1]
        current_price = prices[i]
        
        # VIXが上昇しすぎたら撤退
        if prev_vix > vix_exit and in_market and position > 0:
            capital += position * current_price
            trades.append({'action': 'SELL(VIX-Exit)', 'vix': prev_vix, 'price': current_price})
            position = 0
            in_market = False
        
        # VIXが落ち着いたら再参入
        elif prev_vix < vix_entry and not in_market:
            shares = capital / current_price
            position = shares
            capital = 0
            trades.append({'action': 'BUY(VIX-Entry)', 'vix': prev_vix, 'price': current_price})
            in_market = True
        
        # 初回買い
        elif i == 1 and in_market:
            shares = capital / current_price
            position = shares
            capital = 0
        
        total_value = capital + position * current_price
        portfolio_values.append(total_value)
    
    final_value = portfolio_values[-1]
    total_return = (final_value - initial_capital) / initial_capital
    buy_hold_return = (prices[-1] - prices[1]) / prices[1]
    
    print(f"VIX戦略リターン: {total_return:.2%}")
    print(f"バイ&ホールドリターン: {buy_hold_return:.2%}")
    print(f"リスク回避トレード数: {len(trades)}回")
    
    return portfolio_values, trades

portfolio_vix, trades_vix = vix_risk_strategy(df)

VIXスパイク検出と早期警戒

def detect_vix_spike(df, spike_threshold=1.2, window=5):
    """
    VIXスパイク（急上昇）を検出する早期警戒システム
    spike_threshold: N日平均に対する倍率
    """
    df = df.copy()
    df['VIX_MA'] = df['VIX'].rolling(window).mean()
    df['VIX_spike'] = df['VIX'] / df['VIX_MA']
    df['spike_alert'] = df['VIX_spike'] > spike_threshold
    
    # 直近のアラート
    recent = df.tail(10)
    
    current_vix = df['VIX'].iloc[-1]
    current_spike = df['VIX_spike'].iloc[-1]
    regime, regime_label = classify_vix_regime(current_vix)
    
    print(f"現在のVIX: {current_vix:.2f} ({regime_label})")
    print(f"5日平均比: {current_spike:.2f}x")
    
    if df['spike_alert'].iloc[-1]:
        print("警告: VIXスパイク検出！ポジション縮小を検討してください")
    
    return df

df_analyzed = detect_vix_spike(df)

Discord通知との連携

import requests
from datetime import datetime

def send_discord_notification(webhook_url, message):
    payload = {"content": message}
    requests.post(webhook_url, json=payload)

def daily_vix_monitor(discord_webhook_url):
    """毎日VIXを監視してDiscordに通知"""
    df = get_vix_data(period='1mo')
    df = detect_vix_spike(df)
    
    current_vix = df['VIX'].iloc[-1]
    regime, regime_label = classify_vix_regime(current_vix)
    spike_ratio = df['VIX_spike'].iloc[-1]
    
    vix_change = (df['VIX'].iloc[-1] - df['VIX'].iloc[-2]) / df['VIX'].iloc[-2]
    
    emoji = {'LOW': 'GREEN', 'NORMAL': 'WHITE', 'ELEVATED': 'YELLOW', 'HIGH': 'RED', 'EXTREME': 'SKULL'}
    
    message = (
        f"VIX日次レポート {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}
"
        f"VIX: {current_vix:.2f} ({regime_label})
"
        f"前日比: {vix_change:+.2%}
"
        f"5日平均比: {spike_ratio:.2f}x
"
    )
    
    if current_vix > 30:
        message += "警告: VIXが30超！リスク管理を見直してください"
    elif df['spike_alert'].iloc[-1]:
        message += "注意: VIXスパイク検出 - ポジション縮小を検討"
    
    send_discord_notification(discord_webhook_url, message)
    print("Discord通知送信完了")