マガジンのカバー画像

Pythonで資産運用モデル作成

62
本
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。
運営しているクリエイター
TF

#株投資

IB証券（インタラクティブ・ブローカーズ証券 ）へのPythonでのAPI接続 ib_insync [自分が使っているPythonコード]

ーーーーーーーーーーー2021/08/02　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2021/08/02　追記ーーーーーーーーーーー 普段私が使っているアメリカに拠点をおくIB証券（インタラクティブ・ブローカーズ証券）へのPtyhonを利用してのAPI接続に関する記事になります。 米国株に投資するなら是非とも候補に入れたい証券会社の紹介と、投資するうえでもとになるデータを取得する方法の紹介記事になります。 IB証券（インタラクティ

TF

資産管理　投資信託をPythonでパフォーマンスチェック [Python 投資信託 資産管理]（Pythonコードあり）

Pythonで金融資産管理・解析を行ったり、ポートフォリオの記録、パフォーマンスチェック、資産運用モデル作成を目指します。 この記事では投資信託の 総和、月次での集計、ボラティリティ、リターン、シャープレシオでの評価 を扱います。また、記事の株にPythonコードもありますので、初心者の方でもそれを利用して、簡単・無料で、解析ができると思います。 株式や投資信託の投資から得られた利益を非課税にできるNISAという制度があります。投資信託では小額から購入できる手軽さもありま

TF

1257 発行口数　話題になったニュースからその後

2019/2/21頃に1357 「日経平均ダブルインバースが過去最高の発行口数を更新」というニュースが流れました。その後、どうなったか継続の報道が無いので、自分で調べてみました。ニュース自体は以下の通り、twitterでも話題になっていました。 https://www.nikkei.com/article/DGXLASFL21HE6_R20C19A2000000/ 20日時点で日経Dインバの純資産は1978億円と、14年の上場以来で過去最高となった。20日は1日で300億円

TF

NT倍率を使ったトレード

NT倍率とは日経平均株価（以下、日経平均）をTOPIXで割った数値です。 実際の運用では、日経平均先物miniを買い、TOPIX先物を売る（もしくはその逆の）トレードをすることになります。一般に、値嵩株（株価の高い株）や輸出関連株などの外需株が強いと日経平均が相対的に上がり、NT倍率も上昇する傾向があります。 日銀の大規模なＥＴＦ（上場投資信託）買いによって、日本の株式市場が歪みが起こったという指摘もありました。市場の投機的な買いを巻き込み、日経平均とＴＯＰＩＸの比率である

TF

個別株・NT倍率を利用したトレード

日経平均とTOPIXの特徴 日経平均は、東証一部の上場銘柄から、日本経済新聞社が市場流動性やセクター間のバランスを考慮して225銘柄を選定して算出されます。算出方法はダウ式と呼ばれ、一般に株価が高い銘柄ほど構成比が高くなる傾向があります。 一方で、TOPIXは、東証一部の全ての国内株で構成され、浮動株調整後の時価総額加重で算出される株価指数で、約2100銘柄で構成されます。 重要なのは、構成比率がかなり異なる点です。この表は日経平均とTOPIXの構成比率上位5銘柄の構成

TF