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Twitterで出てくる知見は本当か自分で調べてみよう。1 「もし、米国株に投資をしていたら」(Python コードあり)

TF

ーーーーーーーーーーー2021/07/28　追記ーーーーーーーーーーー
Pythonの一部仕様変更などでうまく動いていなかった部分を新しいサイトでは修正しました。

今後適宜修正や改修を行おうとは思いますが、すべてを改修できるわけではないことはご承知おきください。

2021/07/28時点では動いていることは確認しております。

今後こちらに移行します。

ーーーーーーーーーーー2021/07/28　追記ーーーーーーーーーーー

Twitterではいろいろ参考になる指標や経験談などが流れてきます。
「すごい役に立つ！」
「勉強になった！」
と思うこともたくさんあるのですが、でも、それって事実なのでしょうか？

有名なアカウントつぶやいているから正しいとか、権威あるニュースソースだから大丈夫、、というのもありますが、やはり自分で本当かどうか確かめる習慣はあった方がよさそうです。

なにより、命の次に大事なお金が減ることを考えたら、

必要ないはやらなくていいけど、
めんどくさいはやる！

の精神でいきたいものです。
前置きが長くなりましたが、最近目についたデータを一つ一つ調べていきましょう。調べる方法はGoogle Colaboratoryのpythonを使うことにします。

1.日米の株価比較
もし1994年に米国株に投資をしていたら・・・あなたの資産は約4.5倍に増えていたかもしれはい。2009年。丁度10年前から投資家やってれば資産2倍。1000万円貯めてたら2000万円になってた。

実は以前、私も似たような記事を書いています。

期間が違うとはいえ、12倍と4.5倍では違うような気もします。
早速調べてみましょう。今回はダイレクトにコードでいきます。

!pip install fix_yahoo_finance

import datetime
import fix_yahoo_finance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

start_D="1990-1-7"
end_D="2019-12-31"
codelist = ["^DJI","^N225"]

data2 = yf.download(codelist, start=start_D, end=end_D)["Adj Close"]

df_YM=data2.resample("M",how="last")
display(df_YM[df_YM.index=="1993-12-31"])
display(df_YM[df_YM.index=="2009-12-31"])
display(df_YM[df_YM.index=="2015-5-31"])
 
df_all=(1+data2["1993-12-31":"2015-5-31"].pct_change()).cumprod()
#display(df_all.head().append(df_all.tail()))

df_all.plot(figsize=(8,6),fontsize=18)
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5), fontsize=18)  

plt.grid(True)
plt.show()


画像1

画像2

確かに1993年末から2015年５月末では
18010/3754=4.79 で4.5倍程度になっているようです。

また2009年末から2015年５月末では
18010/10428=1.72 で約２倍といったところでしょうか。

しかし、2015年５月末といわず、2019年12月末でやった方が見る人にとってはよりインパクトがありますよね。では、2019年12月20日時点ではどうでしょうか。

df_all=(1+data2["1993-12-31":].pct_change()).cumprod()
#display(df_all.head().append(df_all.tail()))
df_all.plot(figsize=(8,6),fontsize=18)
plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5), fontsize=18)  
plt.grid(True)
plt.show()

画像3

2017年の上昇が強烈ですね、ダウは4.5倍どころではなく7.5倍程度になっていたようです。また私の記事では平成の開始からということでしたので、1990年から1993年もかなり上昇していたようです。

これを見ると一日本人として、かなり複雑な気持ちになりますね。


話はそれましたが、ツイッター情報は正しかったようです。
2015年という期間はともかく情報としては正しいようです。

この企画、Pythonコードのニーズがあるかも含め、少しやってみようかなと思っています。

ーー

Pythonで資産運用モデルを作成する記事をまとめました。
Pythonを用いて、株価取得、チャート表示、株価分析、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。読んでみてください。



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