Pythonで資産運用モデル作成

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Pythonを用いて、株価取得、チャート表示、株価分析、可視化、株価予測、株価の機械学習、ポートフォリオの構築、ポートフォリオの最適化、スクレイピングなどを行う記事を集めました。

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StockCharts 米国銘柄に関する小ネタ [配当・逆イールド・相対比米国株]

ーーーーーーーーーーー2021/08/08　追記ーーーーーーーーーーー今後こちらに移行します。ーーーーーーーーーーー2021/08/08　追記ーーーーーーーーーーーーーーーーーー　　2020/01/25に追記を行いました。　　－－－－ーーープログラムせずに米国配当銘柄に関する考察をしてみたいと思います。プログラム言語pythonでデータ解析を行う場合、配当込のデータがもし、利用可能であるならばそれを利用するのが一番簡単です。ですが、残念ながらそのようなデー

Python で平成の株価を振り返るダウとの日経平均の比較　（12倍と3割減）

Python で平成の株価を振り返ります。平成は1989年1月7日にスタートし、2019年4月30日に終わります。前回紹介した ”20行で資産運用モデル作成 [米国株の株価を取得し、グラフ・チャートを表示]”　を少し改変して表示してみたいと思います。対象にする銘柄は米国株の代表的な指標であるダウと日経平均株価です。今回もGoogle Colaboratoryのpythonを使うことにより、無料で、簡単に解析を行うことにします。 Colaboratoryを使えば、C

VIXショート過去最大　Twitter, Google Trend, SPYの建玉からはどう見える？

VIXをショートしているヘッジファンドが目立ってきているようです。　米商品先物取引委員会（ＣＦＴＣ）の最新データによると、ヘッジファンドを中心とした投機筋のＶＩＸのショートポポジションは４月23日に約17万8000枚と、2004年までさかのぼるＣＦＴＣデータで過去最大だった。 Bloombergのニュースによると2018年2月のVIXショックに迫るような投機筋の売り残とのことですが、逆に言うと実需筋は過去最大に買い越しになっているはずです。油断していると、痛い目に合

シンプルなモデルケースでのポートフォリオの配分比率・最適化について [Python 米国株 ETF]

Pythonを利用して、個別銘柄・ETFで構成されたポートフォリオの配分比率・ポートフォリオの最適化について考察します。この考え方を利用すると資産管理・ポートフォリオの構築・ポートフォリオの記録ができるようになります。現代ポートフォリオ理論(MPT)をPythonで実装することは他の記事にて行いますが、この記事でも似たような作業を行うことになります。基本的にはポートフォリのリターンを上げるため、リスクを下げるためにすべきこと、できることを考察していきます。資産運用

米国株のパフォーマンス・成績をPythonで早く、綺麗に調べる [Python 米国株 pyfolio コードあり]

米国株のパフォーマンス・成績をPythonで簡単に調べることのできるモジュール pyfolio をご紹介したいと思います pyfolio　というものですが、まずは、どのようなことができるのか先に画像を見てもらったほうが早いと思います。高値更新からのドローダウンを出してみてたり、月ごと、年毎の成績を出したり、期間中のブレを箱ひげ図で表示できたりできます。グラフィカルにも綺麗ですし、分析している気持になりますね。それ以外にも基準となる指数や銘柄との比較もできます。今回

ビリオネアたちのポートフォリオ [Python 米国株]

２０１９年５月３１日追記：２０１９年３月末時点でのポートフォリオが出ていたので、最新のデータでチャートを書いてみました。前回が４月の中旬だったのですが、それからどうなったのでしょうか。さすがに指数並みに５月は下落しているようです。今後ともトラックしていく予定です。 ------------------------------------------------------------------------------------- Monex証券さんにサイ

投資信託のデータを配当込のものにしました。[Python 投資信託]

配当のある投資信託の場合、配当分も入れないと正確ではないかというご指摘をいただきましたので、投資信託のデータを配当込のものにしました。以前のデータと、修正後のデータを比較しておきます。 ”ブラジル株式ツインαファンド（毎月分配型）”は配当が考慮されパフォーマンスが改善されていると思います。アップしていませんが、 ”フィデリティ・ＵＳハイ・イールド・ファンド” ”新光ＵＳ－ＲＥＩＴオープン” あたりの配当狙いのリートの基準価額、パフォーマンスも出せるようになっています

株価チャート表示　ウェブアプリ　（基本：Pythonコードあり） [Python 米国株日本株]

PythonのDASHというモジュールを使って、任意の銘柄の株価を取得し、株価チャートをブラウザに表示します。銘柄検索フォームに打ち込むだけで表示できるような株価サイトを自分でも作りたいな、、と思っていたのでその作成メモです。一番簡単なウェブサイト、ウェブアプリになると思います。参考にさせていただいたのこのサイト様です。ありがとうございます。上記のリンクではデータの入手にpandas_datareaderの import pandas_datareader.dat

自分に合った株の投資手法、取引スタイルはどれ？ [Python 米国株 ETF]

十分な投資成績をあげられる投資家ほど、自分にあった投資手法や取引スタイルを確立していると言われています。しかし、一口に投資手法・取引スタイルと言われても向き不向きもありますし、可能かどうかという部分もあります。たとえば、日中フルタイムで働いているのに、FXや暗号通貨のデイトレはできないといった制約があるでしょうし、退職金などの運用で、減らさないことを前提に資産運用を考えなければいけない、、といったことが考えられます。逆に20代や30代で短期的に少し位ドローダウンがあ

そのポートフォリオは本当に望んでいた組み合わせなの？ [Python 米国株 ETF]

とあるサイトを見ていたら2016年1月19日に100万円、その翌月から毎月3万円ずつ積み立てながら投資した場合のパフォーマンスの結果が出ていました。（勘の鋭い方ならどのサービスのことかわかるかもしれませんが。。）リスク許容度を５の最大にしてドル建てでの結果は２０１９年２月末時点で21.8％のようです。資産運用として、みれば20％のリターンは悪くはないと思うのですが、“リスク許容度を５”の最大にしてそれでいいのですか？という気はします。２００万円を２億円に、、というのは

ポートフォリオのパフォーマンスは改善できるのか？　[Python 米国株 ETF]

前回の記事で“リスク許容度５”がその程度のパフォーマンスでよいのかという記事を書きましたが、それを改善数方法はないのでしょうか。データを見ながら調べてみましょう。まず、それぞれの銘柄の相関を見てみましょう。米国株(VTI)と日欧株(VEA)の相関は0.82程度あり、強い相関があるのがここでも見て取れます。新興国株(VWO)も同じように0.75で強い相関のように見えますね。同じような銘柄を二つも三つも持つ必要はないのではないでしょうか。一番パフォーマンスの良い銘柄

インデックス投資の相関　リスク　リターン分析　[Python 米国株 ETF]

インデックス投資の対象となる銘柄群の相関とリスク＆リターンを調べてみました。まず最初にリスク＆リターンです。y軸がリターンで、x軸がリスク・ボラティリティです。 2017年1月からのものですが、ナスダックのリターン（y軸）が高いですね。また、原油のボラティリティ（x軸）が大きいですね。米国長期債もリターンもリスクも小さいという教科書に載っているような分布です。日本株はダウや、S&P500よりもリターンは劣っているし、ボラティリティも大きいという状態です。自国の市場と

ポートフォリオ改善　もし、個別銘柄だったらどうなるのか？[Python 米国株 ETF]

前回２回に引き続きポートフォリオ改善について。米国株(VTI)が一番パフォーマンスが良い銘柄群ではそれを超える成績が出せないことはわかりました。米国株では米国株(VTI)以上のリターンのある銘柄はどんなものがあるのでしょうか。たくさんあります。例えば、アマゾン（AMZN）アップル(AAPL) マイクロソフト(MSFT) シスコ(CSCO) ビザ(V) ボーイング(BA) ダウ銘柄でも多くありますし、それ以外にもネットのストリーミング動画のネットフリックス(N

楽天証券　投資信託　ランキング [Python 投資信託]

楽天証券の投資信託ランキング上位５銘柄とS&P500指数連動ETFと日経平均のパフォーマンス比較です。ランキングはここを使わせていただいてます。結果は以下の通りです。 SPYは最強ですね、、ニッセイの日経２２５ファンドは日経平均からの乖離も少ないですね。ブラジル株式は毎月分配で配当のために自身の基準価額を棄損しているような気がします。もし役に立った、もっと知りたい、ほかの人にも伝えたい！と思えたら、このnoteのスキとフォロー、ツイッターの@AnalyseT

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